一 计算机视觉把神经网络应用于计算机视觉时，有一个很大的挑战，就是数据的输入可能会非常大。举个例子，在过去的课程中，你们一般操作的都是 64×64 的小图片，实际上，它的数据量是 64×64×3，因为每张图片都有 3 个颜色通道。如果计算一下的话，可得知数据量为 12288，所以我们的特征向量。 如果你要操作更大的图片，比如一张 1000×1000 的图片，它足有 1 兆那么大，但是特征向量的维度
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2023-10-20 12:02:51
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需要接着为什么需要卷积层卷积公式推导(https://blog.51cto.com/Lolitann/4944366)看。经过第一节的推到和演示，我们已经能get到卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。输入的大小为mn，卷积核的大小为ab，那输出的大小就是ma+1nb+1。其实除此之外，影响卷积核大小的还有填充和步幅。填充padding所谓的填充就是给图片加边。!image.png(http
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2022-02-26 00:02:29
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一、前言 1、有时，在应用连续的卷积之后，我们最终得到的输出远小于输入大小。这是由于卷积核的宽度和高度通常大于1所导致的。比如，一个 240×240像素的图像，经过 10 层 5×5的卷积后，将减少到 200×200 像素。如此一来，原始图像的边界丢失了许多有用的信息。而填充是解决此问题的最有效的方 ...
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2021-08-04 11:09:00
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# TensorFlow卷积神经网络-填充与步幅
## 概述
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种重要的神经网络结构，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来构建和训练CNN模型。
本文将教会你如何在TensorFlow中实现卷积神经网络的填充（Paddi
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2023-08-10 16:48:38
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本文结合李沐老师演讲，整理出卷积神经网络编程重要基础概念填充和步幅
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2023-01-08 10:50:15
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MEMS加速度计来提升工业应用精度 现如今汽车安全系统推动了MEMS惯性传感器技术的发展。大批与汽车安全系统相关的应用促进了对MEMS制造技术，封装概念质量保证系统以及设计方案创新等方面的巨大投资。 包括游戏平台以及许多移动手持应用。此外，MEMS传感器还发现了其他日益增多的工业应用，包括车间安全系统。其中设备位置传感，碰撞检测，防止吊车举起时翻车等都是车间安全系统方面的应用实例，所有这些都得益于
一.填充1.作用：为了防止丢失边缘像素。如240x240的像素图像，经过10层5x5卷积，变成了200x200像素。可以根据输出形状计算公式 (w-k+1) x (h-k+1)计算得出。2.方法:最常用的方法是填充0。如下：3.公式：计算填充原图像后的输出形状假设填充p行(上面填充p/2行，下面填充p/2行)，p列。输出大小为:w = (原图片h行 + 填充p行 -k + 1)
h = (原图片w
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2023-08-21 11:19:12
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步幅：卷积核经过输入特征图的采样间隔填充：在输入特征图的每一边添加一定数目的行列，使得输出的特征图的长、
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2022-01-25 10:10:46
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步幅：卷积核经过输入特征图的采样间隔
填充：在输入特征图的每一边添加一定数目的行列，使得输出的特征图的长、宽 = 输入的特征图的长、宽
两个参数的核心：
设置步幅的目的：希望减小输入参数的数目，减少计算量。
设置填充的目的：希望每个输入方块都能作为卷积窗口的中心。
在边长=4的输入矩阵各边填充1层，全部填充0，采用边长=3的卷积核，全部卷积核的中心构成原输入。
首先从一个问题入手：
问题：一个
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2021-06-18 15:10:22
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填充和步幅 先将两个控制卷积层输出大小的超参数：填充 & 步幅。 上面是一个例子，如果是一张$3232$的图片，使用一个$55$的kernel来进行卷积，那么在第7层的时候图片大小会变成$4*4$,那么就不能在进行卷积了，换句话说就是，卷积层最多只能进行7层。 那如果要做深应该怎么办？（其实深度学习 ...
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2021-09-22 21:15:00
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MySQL提升一、MySQL数据类型1.数值类型 TINYINT 极小的整数 -128—127 SMALLINT 小的整数 MEDIUMINT 偏小的整数 INT 中等的整数 INTGER FLOAT 单精度浮点数 DOUBLE 双精度浮点数2.日期/时间 DATE 日期 Year - Month - Day TIME 时间 HH:mm:ss YEAR 年 DATETIME 日期时间 TIMEST
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2024-04-16 13:56:37
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摘要：本文探讨室内运动场景中如何利用鸿蒙系统（HarmonyOS）的加速度传感器实现精准数据估算。针对GPS信号缺失问题
# 利用犯罪嫌疑人步幅步长预测身高的实现
预测犯罪嫌疑人的身高可以通过分析其步长和步幅的数据进行推导。本文将指导您如何在Python中完成这一任务。我们会逐步介绍流程，并提供必要的代码。
## 流程概述
在实现这个项目之前，我们先来梳理一下整个流程：
| 步骤 | 描述 | 输出 |
|------|-------------
原创
2024-10-12 06:54:49
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卷积神经网络新手指南
2016-08-01
18:06
Blake
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卷积神经网络新手指南之二引言本文将进一步探讨有关卷积神经网络的更多细节，注：以下文章中部分内容较为复杂，为了保证其简明性，部分内容详细解释的研究文献会标注在后。步幅和填充让我们看回之前的转换层，在第一部分中我们提到过过滤器、接受场。现在，我们可以通过改变2个主要参数来校正每一层
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2024-01-08 17:23:52
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让机器人行走最简单的方法是先得到一组步态曲线，即腿部每个关节随时间运动的角度值。可以在ADAMS或3D Max、Blender等软件中建立好机构/骨骼模型，设计出脚踝和髋关节的运动曲线，然后进行逆运动学解算，测量每个关节在运动过程中的转角，最后将得到的曲线导出。拿到曲线数据后我们就可以用单片机读取，然后发送给机器人的舵机去执行运行。这种方法的缺点是机器人只能按照固定的步态行走，不够
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2023-05-26 23:51:55
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【从零开始学习深度学习】22. 卷积神经网络（CNN）中填充(padding)与步幅(stride)详解，填充、步幅、输入及输出之间的关系
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2024-06-16 17:58:00
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在室内运动场景中，由于缺乏 GPS 信号，传统的基于卫星定位的运动数据追踪方法无法使用。因此，如何准确估算室内运动的距离、速度和步幅，成为了运动应用开发中的一个重要挑战。本文将结合鸿蒙（HarmonyOS）开发实战经验，深入解析如何利用加速度传感器等设备功能，实现室内运动数据的精准估算。一、加速度传感器：室内运动数据的核心加速度传感器是实现室内运动数据估算的关键硬件。它能够实时监测设备在三个轴向上
前言 在室内运动场景中，由于缺乏 GPS 信号，传统的基于卫星定位的运动数据追踪方法无法使用。因此，如何准确估算室内运动的距离、速度和步幅，成为了运动应用开发中的一个重要挑战。本文将结合鸿蒙（HarmonyOS）开发实战经验，深入解析如何利用加速度传感器等设备功能，实现室内运动数据的精准估算。 一、
前言在室内运动场景中，由于缺乏 GPS 信号，传统的基于卫星定位的运动数据追踪方法无法使用。因此，如何准确估算室内运动的距离、速度和步幅，成为了运动应用开发中的一个重要挑战。本文将结合鸿蒙（HarmonyOS）开发实战经验，深入解析如何利用加速度传感器等设备功能，实现室内运动数据的精准估算。一、加速度传感器：室内运动数据的核心加速度传感器是实现室内运动数据估算的关键硬件。它能够实时监测设备在三个轴
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit（传感器服务）#前言在室内运动场景中，由于缺乏 GPS 信号，传统的基于卫星定位的运动数据追踪方法无法使用。因此，如何准确估算室内运动的距离、速度和步幅，成为了运动应用开发中的一个重要挑战。本文将结合鸿蒙（HarmonyOS）开发实战经验，深入解析如何利用加速度传感器等设备功能，实现室内运动数据的精准估算。一、加速度传感器：室内运
