深度学习的思想被提出后, 卷积神经网络在计算机视觉等领域取得了快速的应用, 有很多经典、有意思的网络框架也应然而生.1. LeNet-5LeNet-5卷积网络是由LeCun在1998年发表的《Gradient-Based Learning Applied to Document. Recognition》中提出的网络框架. 这是最早的一类卷积神经网络, 其在数字识别领域的应用方面取得了巨大的成功
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2024-02-19 11:38:34
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中文介绍：MatConvNet是一个MATLAB工具箱，提供了计算机视觉的卷积神经网络（CNN）。简单，高效，是一个先进的可以运行和学习的CNN。许多预测训练的CNN网络可以用于图像分类，分割，面部识别和文本检测。下载官网：http://www.vlfeat.org/matconvnet/下载后无需安装，只需解压，然后在Matlab中进行配置即可。实验平台：win7 64位；Matlab R201
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2024-05-20 14:23:48
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卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这个是最容易想到的，每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小
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2024-09-24 19:20:14
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一、 CNN结构演化历史的图二、 AlexNet网络2.1 ReLU 非线性激活函数多GPU训练(Training on Multiple GPUs)局部响应归一化(Local Response Normalization)重叠池化(Overlapping Pooling)2.2 降低过拟合( Reducing Overfitting)数据增强(Data Augmentation)Dropou
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2024-03-22 14:03:11
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待学习区：1、先提一嘴，还有个正则化的没学。（减少过拟合）2、还一个 CNN反向传播没学。代码基于keras库LeNet-51、网络结构400是5*5*16个参数，经过两层全连接层Fully connected layer最后到0-9这十个神经元输出。450+6是5×5×3×6个+6个偏置，一个卷积核一个偏置。48000+120就是用120个神经元处理400个特征，120×400+12
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2024-03-20 23:10:58
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CNN代表卷积神经网络（Convolutional Neural Network）。它是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络模型，尤其在图像识别和计算机视觉任务中表现出色。CNN的设计灵感来自于生物视觉系统对视觉信息的处理方式。与传统神经网络相比，CNN具有以下几个显著的不同之处：卷积层（Convolutional Layers）：CNN的核心是卷积层，它通过使用一组可学习的卷积核（或过滤器
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2024-06-27 17:19:10
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文章目录前言一、CNN是什么？1.个人自评与观点2.CNN拆分3.CNN各层具体深入讲解4.CNN的整体结构二、撸代码实战1.利用TensorFlow，加载MNIST数据集2.构造各个方法函数3.调用各个方法函数4.训练结果与预测总结 前言随着深度学习的不断火爆，计算机视觉领域与自然语言处理出现了更多的创新需求，本文基于手写数字识别数据集MNIST，从零开始搭建卷积神经网络，一步一步在网络上搭建
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2024-05-29 12:31:01
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简介LeNet是一个早期用来识别手写数字图像的卷积神经网络。这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun。LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的结果。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台，为世人所知。LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分，其网络结构如下图所示。卷积层块卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里
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2024-03-26 06:45:20
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任务调度Quartz.NETQuartz.NET 是一个开源的作业调度框架，是OpenSymphony的Quartz API的.NET移植，它用C#写成，可用于winform和asp.net应用中。它提供了巨大的灵活性而不牺牲简单性。你能够用它来为执行一个作业而 创建简单的或复杂的调度。它有很多特征，如：数据库支持，集群，插件，支持cron-like表达式等等。全文检索Lucene.NetLuce
注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
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2024-06-24 10:56:37
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一、神经网络：增加少量隐层（浅层神经网络），增加中间层（深度神经网络，DNN）。神经网络应用在分类问题中效果好，LR或Linear SVM，线性分割都可用于分类。二、卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络依旧保存了层级结构，但层的功能和形式发生了变化。分别有：数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层、全连接层1、数据输入层（Input layer）（1）去均值：把输入数据各个维度都中心化到0（只计算训
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2023-08-11 17:04:49
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目录CNN 的实现CNN 的可视化 CNN 的实现本节将实现以下结构的简单 CNN默认在 MNIST 数据集上工作，输入数据形状为 ，卷积层使用 的滤波器，滤波器个数为 30，不进行填充，步长为 1，因此卷积层之后数据形状为 。池化层使用 的滤波器，不进行填充，步长为 2，因此池化层之后数据形状为 。第一个隐藏层设为 100 个神经元，输出层的神经元个数设为 10import sys
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2024-07-03 03:19:57
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---恢复内容开始---1.什么是bootstrap？Bootstrap，来自 Twitter，是目前很受欢迎的前端框架。Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JavaScript 的，它简洁灵活，使得 Web 开发更加快捷。[1] 它由Twitter的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作开发，是一个CSS/HTML框架。Bootstrap提供了优雅的HT
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2023-07-05 21:16:22
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1.所需软件 LabVIEW、HslCommunication.dll2. HslCommunication 介绍HSL是一个基于工业物联网，计算机通讯的架构实现，集成了工业软件开发的大部分的基础功能实现，比如三菱PLC通讯，西门子PLC 通讯，欧姆龙PLC通讯，modbus通讯，这些通讯全部进行了多语言的实现，当然，主打的.net 库的功能集成还更加的强大,除此之外，还实
概述web框架(web framework)或者叫做web应用框架(web application framework)，是用于进行web开发的一套软件架构。大多数的web框架提供了一套开发和部署网站的方式。为web的行为提供了一套支持支持的方法。使用web框架，很多的业务逻辑外的功能不需要自己再去完善，而是使用框架已有的功能就可以。web框架的功能web框架使得在进行web应用开发的时候，减少了
1. 概述YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU
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2023-12-26 20:57:31
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1. AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军框架，也是在那之后，更多的神经网络框架相继被提出，论文地址可以在这里看到。整体的结构图如下所示： AlexNet共有八层，有60M以上的参数量。 前五层为卷积层：convolutional layer； 后三层为全连接层，fully connected layer。 最后一个全连接层输出具有1000个输出的softmax。（这个
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2024-04-28 14:47:46
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1. CNN介绍1.1 为什么引入CNNCNN是一种主要用于图像识别的神经网络深度学习方法，当图片像素过大，例如为3000*3000时（当然这也太大了），在Keras中根本无法使用Dense层直接运算，因此需要引入CNN。简单的说：CNN在工作过程中提取图片边缘信息，丢弃掉剩余信息，使图片信息变小，更便于运算。1.2 CNN工作方式计算机通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片， 经过卷积层
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2023-10-12 13:33:11
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CNN的网络结构跟 TNN的网络结构是十分相似的。TNN缺点：全连接，数据大 的时候参数极多，处理十分浪费。大多的参数也会导致网络过度拟合（why？）。正因为这个缺点，CNN就出现了。CNN整体采用局部连接，实现参数共享。大量减少参数数目。1.CNN的每一层神经元排列结构与TNN的区别？CNN中每一层的的神经元排列成3个维度。2.CNN中各个层的分布：（1）输入层，输入的为原始数据大小。例如：32
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2024-05-24 19:29:15
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一、什么是Android？Android是由谷歌公司开发的一种基于Linux的开源的操作系统。 ——源码地址1： https://android.googlesource.com/ ——源码地址2：http://androidxref.com/起初专为移动设备开发的一个操作系统，如手机，平板电脑，车载系统，智能电视等。Android第一个版本2008年11月发布，至今有超过
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2023-07-27 14:59:03
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