参考沐神8.1. 序列模型 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentationhttps://zh-v2.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html亮点简要概述自回归模型如何将x=[x1,x2,,,xn] y=[y1,y2,,,yn]转化成序列数据？这里的处理方法让人眼前一亮！决定拿小本本记下来，以后
摘要：本篇博客深入介绍了如何利用深度学习技术构建暴力行为检测系统，并提供了完整的实现代码。本系统基于性能卓越的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等前代算法进行了详细的性能比较，关注了如mAP、F1 Score等关键性能指标。文章详尽探讨了YOLOv8算法的原理，提供了相应的Python代码和训练数据集，以及一个基于PySide6的直观用户界面。该系统能够在不同媒介如图像
***XML 常用的解析方式 XML 的解析方式通常有 JOM,DOM4J,SAX，这几中方式也各有优缺点。 JOM:解析器读入整个文档，以树的结构加载到内存中，然后代码就可以使用DOM 接口来操作这个树结构。 优点： 1、允许应用程序对数据和结构做出更改。 2、访问是双向的，可以在任何时候在树中上下导航，获取和操作任意部分的数据。 缺点： 将整个文档调入内存（包括无用的节点），浪费
# 如何在Macbook上进行深度学习训练模型
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到一些新手开发者不知道如何在Macbook上进行深度学习训练模型的问题。在本文中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程
下面是在Macbook上进行深度学习训练模型的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Python和相关库
原创
2024-03-22 04:32:18
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深度学习八大开源框架导读：深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员正在使用的深度学
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2023-10-31 19:51:07
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主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1]，这两个算法虽然在90年代初就提出来了，但作为经典的算法，国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描述了算法步骤和简单的应用，并未对其进行详尽的分析，国外的文献还是分析的很透彻，所以我结合自己的理解，来分析一下写到博客里，算作笔记。 1. 信号的稀疏表示(sparse re
# DICOM数据与深度学习的结合探索
DICOM（数字成像与通信医学）是医学成像领域中广泛使用的一种标准格式，它允许不同设备之间的医学图像数据进行交换和存储。随着深度学习技术的崛起，利用深度学习分析DICOM数据的研究逐渐形成了一个重要的研究方向。本文将探讨DICOM数据与深度学习的结合，并提供相应的代码示例。
## DICOM数据简介
DICOM格式不仅包含医学图像本身，还包括图像的相关
DICOM命令集和数据集解析王晓楠 摘 要：本文通过分析一个典型的DICOM消息，详细地解析了DICOM命令集和数据集的构成方式和其含义。并在此基础上，提出了一种实现DICOM命令集和数据集解析的实施方案，并对该种方案的设计思路和具体实现方法进行了详细的阐述。关键词：医学数字成像及通信标准，信息对象定义，服务对象对1.  
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2023-10-11 08:29:13
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就在今天，Microsoft Visual Studio 2019正式发布，任何人都能从微软官网下载并免费使用社区版。然而我是一个只会写C语言的小菜鸡，技术能力仅仅停留在计算机二级的程度(￣▽￣)"用VS2019写C语言有三大优势：界面美观，作为颜值党，这一条就够了；编程和debug的时候极其友好，错误列表大都是中文；上限较高，你可以用VS2019写各种语言，直接输出项目，不愧为宇宙
随着科技的发展，笔记本电脑成为人们工作学习的首选！每年七八月份都是学生购机的火爆期！但是，很多朋友对行情不了解，选购思路不清晰，在买本子的时候就可能吃了哑巴亏，买了一个不合适的本子，甚至是上当受骗！市场很复杂，购机需谨慎！下面小飞给您提供一个选购的思路。 您可以参考下面的流程： 前期准备————>知识储备————>开始选购
# 深度学习中验证集对训练集的指导作用
作为一名刚入行的小白，理解深度学习中验证集如何影响训练集是十分重要的。本文将从概念入手，介绍整个流程，并详细解析每一步，包括相应的代码示例及其解释。我们会使用表格、序列图和关系图来帮助你理解。
## 一、流程概述
在深度学习的项目中，我们通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-09-19 08:11:23
112阅读
这篇文章要说的当然不是如何用 PS、LightRoom 来处理 Raw 文件，而是一种更加彻底、数据化的办法 – 利用 MATLAB 直接处理数码相机的 CFA（Color Filter Array） 数据。接触过摄影的人都知道，对于数码相机来说 Raw Data 是原始的、未被处理的数据，相比 JPEG，Raw 文件记录了更多的场景信息，保留了更宽广的色域以及动态范围，也留下了更为自由的后期处理
第一篇： vscode源码分析【一】从源码运行vscode 第二篇：vscode源码分析【二】程序的启动逻辑，第一个窗口是如何创建的 第三篇：vscode源码分析【三】程序的启动逻辑，性能问题的追踪 第四篇：vscode源码分析【四】程序启动的逻辑，最初创建的服务 第五篇：vscode源码分析【五】事件分发机制 第六篇：vscode源码分析【六】服务实例化和单例的实现 在mian.ts中
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2024-10-05 11:47:20
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# 深度学习训练流程新手指南
深度学习作为机器学习的一个分支，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。对于初学者而言，理解并实现深度学习训练的流程是走向这一领域的重要第一步。本文将为你详细介绍深度学习训练的过程，包括每一个步骤所需的代码示例及其解释。
## 深度学习训练流程
在开始之前，我们首先梳理整个深度学习训练的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 深度学习 DICOM 切片输入实战指南
在医学影像处理中，DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) 是一种广泛使用的文件格式。在深度学习应用中，我们常常需要将 DICOM 格式的图像切片输入到模型中。本文将带你了解 DICOM 切片输入的整个流程，并提供相应的代码实现。
## 整体流程
以下是实现 DICOM 切片输入的
每日一篇论文推荐7.5 Unsupervised Hyperspectral Denoising Based on Deep Image Prior and Least Favorable Distribution7.6 WINNet: Wavelet-Inspired Invertible Network for Image Denoising 结合小波，值得学习7.8 D2HNet: Joi
手机软件测试其实分很多种。比如说： 集成版上的IT测试， 对日的事业者测试， ST（系统）测试， 协议测试（一般针对3G手机的多媒体画质和视频电话）， 底层的基站相关的测试， 各种外联设备（电压，电流，模拟器）相关的测试 FT（FT大多数翻译成场测）**软件测试理论知识** 软件测试如何融入整个开发的流程, 什么时候介入，什么时候结束， 如何搭建测试环境, 如何设计测试用例(包括设计测试用例的方法
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2024-07-09 21:56:02
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机器学习简单流程：使用大量和任务相关的数据集来训练模型；通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型；将训练好调整好的模型应用到真实的场景中； 我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中，希望训练好的模型能够在真实的数据上得到好的预测效果，换句话说就是希望模型在真实数据上预测的结果误差越小越好。我们把模型在真实环境中的误差叫做泛化误差，最终的目的是希望训练
作者 | Christophe Pere编译 | VK | Towards Datas Science介绍长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，AR...
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2022-09-22 15:38:31
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1. 介绍通常，在各种编码和特性生成之后，您将拥有数百或数千个特性。这可能导致两个问题。首先，您拥有的特性越多，就越有可能过度适应培训和验证集。这将导致模型在泛化新数据时性能下降。其次，拥有的特性越多，训练模型和优化超参数所需的时间就越长。此外，在构建面向用户的产品时，您希望尽可能快地进行推理。使用更少的特性可以加快推断速度，但这是以预测性能为代价的。为了帮助解决这些问题，您需要使用特性选择技术来
