昨天Jerry的文章 纯JavaScript实现的调用设备摄像头并拍照的功能 介绍了纯JavaScript借助WebRTC API来开发支持调用设备的摄像头拍照的web应用。而我同事遇到的实际情况是，需要使用SAP UI5这个前端框架来开发web应用。在有了前一篇文章的知识储备后，在SAP UI5里完成这个功能，可以采取同样的思路。我们先回忆前一篇文章里提到的技术实现的要点：(1) 在web应用的
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2024-09-23 11:31:14
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图像分割之U2-Net介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf 代码：https://codeload.github.com/NathanUA/U-2-Net/zip/masterU2net是基于unet提出的一种新的网络结构，同样基于encode-decode，作者参考FPN，Unet，在此基础之上提出了一种新模块RSU(ReSidual U-block
@Bean是一个方法级别上的注解，主要用在@Configuration注解的类里，也可以用在@Component注解的类里。目的是创建一个类。当spring需要创建指定的一个类时会调用这个注解（@Bean）的方法。 一个对象@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Info {
String name;
i
原文链接：ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。
下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNet意义随着网
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2024-02-22 13:20:10
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深度学习网络——resnet导入包定义常用卷积两层残差块的实现三层残差块的实现整个网络的实现不同网络层的实现 导入包导入需要使用的包，并声明可用的网络和预训练好的模型# -*- coding:UTF-8 -*-
# import torch
# import torchvision
#
# net = torchvision.models.resnet18()
# print(net)
im
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2024-05-27 18:47:59
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php越来越前端化，大型系统中的php经常是调用后端服务的接口，这里分享一个函数。希望对大家有用。/**
* [http 调用接口函数]
* @Date 2016-07-11
* @Author GeorgeHao
* @param string $url [接口地址]
* @param array $params [数组]
* @param string $method [GET\POST\DE
Resnet50的细节讲解残差神经网络 (ResNet)也是需要掌握的模型，需要自己手动实现理解细节。本文就是对代码的细节讲解，话不多说，开始了。首先你需要了解它的结构，本文以resnet50围绕讲解，网络的输入照片大小是224x224的经过conv1，conv2，conv3，conv4，conv5最后在平均池化，全连接层。由于中间有重复利用的模块，所以我们需要将它们写成一个类，用来重复调用即可。
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2023-10-17 13:44:35
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Unet系列+Resnet模型（Pytorch)一.Unet1.模型简介Unet的结构如图所示，网络是一个经典的全卷积网络，模型与FCN类似没有全连接层，但是相比于FCN逐点相加，Unet使用torch.cat将特征在channel维度进行拼接，使得特征可以重复利用达到了更好的图像分割效果。2.代码实现为了使得代码简单明了，可以将双卷积单独作为一个Block处理。import torch
impo
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2024-03-16 14:31:41
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RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic SegmentationRedNet: 用于室内RGB-D语义分割的残差编码器-解码器网络代码地址：https://github.com/JindongJiang/RedNet摘要 室内语义分割一直是计算机视觉中的一项困难任务。在本文中，我们提出了一个用于室内RG
文章目录1.ResNet的创新1）亮点2）原因2.ResNet的结构1）浅层的残差结构2）深层的残差结构3）总结3.Batch Normalization4.参考代码 1.ResNet的创新现在重新稍微系统的介绍一下ResNet网络结构。 ResNet结构首先通过一个卷积层然后有一个池化层，然后通过一系列的残差结构，最后再通过一个平均池化下采样操作，以及一个全连接层的得到了一个输出。ResNet
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2023-12-12 17:19:06
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Openai连接文本和图像CLIP模型(Huggingface版)zero-shot分类代码案例注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今
RefineNet: Multi-Path Refinement Networks forHigh-Resolution Semantic Segmentation (2017) 论文笔记文章的创新点在于decoder的方式，不同于U-Net在上采样后直接和encoder的feature map进行级联，本文通过RefineNet进行上采样，把encoder产生的feature和上一
常见的优化算法可分为一阶优化算法和二阶优化算法。经典的一阶优化算法如SGD等，计算量小、计算速度快，但是收敛的速度慢，所需的迭代次数多。而二阶优化算法使用目标函数的二阶导数来加速收敛，能更快地收敛到模型最优值，所需要的迭代次数少，但由于二阶优化算法过高的计算成本，导致其总体执行时间仍然慢于一阶，故目前在深度神经网络训练中二阶优化算法的应用并不普遍。二阶优化算法的主要计算成本在于二阶信息矩阵（Hes
共尝试了三种方式，1.2引用了以下三个using IronPython.Hosting;
using Microsoft.Scripting.Hosting;
using Python.Runtime;Python.Runtime需要是 .net standard 类库 我用的是.net6 1.没有引用第三方的时候可以， 引用第三方就会找不到第三方 例如 找不到import
1、torchvision的介绍torchvision 是 pytorch 中一个很好用的包，主要由 3 个子包，分别是 torchvision.datasets，torchvision.models 和 torchvision.transforms 参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html 代码：https://gith
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2024-04-16 10:15:18
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Resnet设计起因是随着网络层增加反而梯度下降困难，甚至起到反作用，因此加入残差结构。残差网络原理就是"正常梯度+消失梯度=正常梯度"，只要自身的梯度是正常的，就算加上多层后出现的消失的梯度也是正常的值，这样能够保证梯度正常反向传播。Resnet设计了两类残差块Basic_block和Bottleneck，分别用于不同层次的Resnet。完整代码Basic_block是两层的残差块,用于resn
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2024-05-07 10:18:37
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RPC是什么？RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。为什么要用RPC呢？就是无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯，由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上
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2024-03-26 13:50:30
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基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
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归一化操作：模型：import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F #调用F.函数
class ResBlk(nn.Module): # 定义Resnet Block模块
"""
resnet block
"""
def __init__(self,
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2023-08-30 13:52:19
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model.pyimport torch.nn as nn
import torch
#首先定义34层残差结构
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化
#定义初始化函数（输入特征矩阵的深度，输出特征矩阵的深度（主分支上卷积核的个数），不惧默认设置为1，下采样参数设置为None）
de
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2023-10-19 11:08:01
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