ADAMS2005版View下李军整车模型建模经验总结
作者：john152
大多数初学者都会从李军的《ADAMS实例教程》开始学起，我也不例外。但李军在书中使用的是2003版的adams，而我们大多数开始使用2005版的，中间存在着一些差异，而就是这些差异导致了我们很多初学者不能建模成功。我也经历了这些过程，经过不断的探索，在Simwe论坛各网友的帮助下成功地独立建成整车
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2024-04-25 14:26:40
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深度残差网络ResNet是2015年ILSVRC的冠军，深度达152层，是VGG的8倍，top-5错误率为3.6%。ResNet的出现使上百甚至上千层的神经网络的训练成为可能，且训练的效果也很好，利用ResNet强大的表征能力，使得图像分类、计算机视觉（如物体检测和面部识别）的性能都得到了极大的提升。一、残差学习根据无限逼近定理(Universal Approximation Theo
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2024-08-21 10:55:41
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如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了
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2024-05-14 14:02:15
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1：卷积层多为3x3filter，相同output形状的层有相同个数滤波器，如果特征图变为一半大小，滤波器个数加倍（为了保存layer的时间复杂性）2：进一步增加shortcut做resnet时，输入输出不变时就简单的加shortcut，但是遇到维度增加（64->128,128->256）时有两种选择：多余的dimension都补0（好处是不增加参数），或者用以下公式的线性映射，（利用
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2024-04-05 08:13:41
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科普知识NIPS（NeurIPS），全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议 。在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A
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2024-08-20 18:10:20
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作者：Ayoosh Kathuria编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，到第4篇文章为止，我们使用单个V100的GPU，可以在79s内训练得到94%的准确率。里面有各种各样的trick和相关的解释，非常好。我们研究了mini-batch对训练的影响，并使用更大的minibatch来减少训练时间到256秒。这里，我们研究了minibatch的
从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现）
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2018.03.11 15:51* 字数 5820 阅读 1897评论 2喜欢 24 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 1 概述在目标检测领域, Faster R-CNN表现出了极强的生命力,
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2024-10-15 09:42:53
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#ResNet 因为网络传播的层次太深，后面的很难传播到前面，所以增加了一个短接层，深层次网络可以退化成一个浅层次网络
#filter_num 卷积核数量
#stride 步长
class BasicBlock(layers.Layer):
def __init__(self,filter_num,stride=1):
super(BasicBlock, self).
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2024-10-13 11:24:52
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前言最近一段时间因目前在职公司的一些情况及个人的职业规划，参加面试几家金融股票应用软件及信息管理的企业，对于问的比较统一的或是比较多的就是如何利用服务器的消息推送实现股票证券行情的实时更新，根据个人的项目总结及网上其他博主的资源总结了利用SignalR技术实现实施更新。SignalR概述Asp.net SignalR是微软为实现实时通信的一个类库。一般情况下，SignalR会使用JavaScrip
近来非常多的朋友会向我询问Kaggle某个竞赛的开源代码或者Top的方案和思路在哪里可以获得？有时我不是很忙的时候会去对应的竞赛中把Top的链接找出来一起整理发过去，但也有的时候可能会比较忙，不一定会回复，久而久之可能就忘记回复了。不过最近我发现一个汇总了几乎所有Kaggle历史竞赛解决方案和Top思路的网页，新的比赛一结束，这个名单就会更新。这个网页包含了:几年前的数据竞赛到上个月竞赛的所有To
对于keras加载训练数据，官方上没有详说。然而网上查各种资料，写法太多，通过自己跑代码测试总结以下几条，方便自己以后使用。总的来说keras模型加载数据主要有三种方式：.fit(), .fit_generator()和.train_on_batch()。1.fit():上函数，各个参数的意义就不解释了fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, v
第一部分: 开发新模块 – DNN 6 第二部分: 模块里使用EF Code First 如果你还不知道DotNetNuke是什么的话，请访问 www.dotnetnuke.com 如果你还不知道如何在本地安装DNN 6, 请猛戳 http://codeciel.blogspot.fr/2012/03/how-to-install-dotnetn
目录1. ResNet 介绍2. ResNet 网络介绍（ResNet34）3. 搭建ResNet 网络residual blockResNet pre 传播layer1layer2layer3、4全连接层的forwardResNet 网络的参数个数summary4. 训练网络5. 预测图片6. Code7. 迁移学习1. ResNet 介绍ResNet 的亮点：超深的网络结构，可以突破
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2024-03-23 09:52:58
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介绍人脑可以轻松识别和区分图像中的对象。例如，给定猫和狗的图像，在十亿分之一秒之内，我们就将两者区别开来，而我们的大脑则意识到了这种差异。如果机器模仿这种行为，那么它与我们所能获得的人工智能非常接近。随后，计算机视觉领域旨在模仿人类视觉系统，并且有许多里程碑打破了这方面的障碍。此外，如今的机器可以轻松地区分不同的图像，检测物体和面部，甚至生成不存在的人的图像！令人着迷，不是吗？当我从
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2024-03-26 19:59:51
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为什么需要IbatisNet？？我们先假定几个过去和现在使用ADO.NET操作数据库的场景1 场景一 我们很难将操作数据库的sql语句从代码中分离，在著名的petshop3.0等例子也使用数据访问层将sql集中到一起，为此当我们改变sql语句不得不重新编译整个项目的代码2 场景二 我们很难将实际的外观层，业务逻辑层和数据访问层分离，举例，你通过查询语句”Select A.Name,B.Qty
在学习pytorch过程中，突然想拥有属于自己的网络结构，于是便自己选择了一个比较简单的resnet18进行改造，并用其对蚂蚁和蜜蜂进行分类，比较一下没有经过预训练的resnet18好还是自己改造的resnet_diy好。在开始撸代码之前，为了方便大家自己设计网络，我把resnet的pytorch实现详细的解读一遍。ResNetResNet 解决了 deep NN 的两大问题：1. deep NN
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2024-04-28 16:39:09
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文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdRes2Net原论文：
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2024-09-01 17:11:44
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前言 ResNet是一个比较成熟的深度学习分类模型，目前有ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152，同时，该分类模型常用于RGB（三通道）彩色图像的分类任务，如在ImageNet的训练；而在单通道图像（灰度图像）的训练和测试较少。如何使ResNet在单通道图像上训练，如何修改网络模型参数和读取图像，本文将一一进行讲解。步骤第一步：构建数
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2024-04-23 12:05:38
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论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就是把网络设计的越来越深，这样的准确率也就会越来越准确。 可现实是这样吗？ 先看几个经典的图像识别深度学习模型： 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型，然而，一看这些模型的网络层次数量，似
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2024-05-31 10:20:02
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ResNet当大家还在惊叹 GoogLeNet 的 inception 结构的时候，微软亚洲研究院的研究员已经在设计更深但结构更加简单的网络 ResNet，并且凭借这个网络子在 2015 年 ImageNet 比赛上大获全胜。ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向
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2023-11-26 20:04:56
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