一、x/t-t图这是一个比较少考的知识点，但是又考过。物理的x/t-t图和v-t图真的一样吗？大多数人都会觉得没错。但是，不一样！为什么呢？其本质的原因就是：x/t-t图的x/t是平均速度，表示走过的路程累积起来除以时间而v-t图的v是瞬时速度，表示在那一瞬间的瞬时速度【证明】 这是一个典型的匀加速v-t图像假设其斜率为k初速度为 那么在 时刻速度为
前言 以下内容为小白学习vit内容记录，如理解有误，望帮助指出修正。基于Paddle框架学习，aistudio课程即可学习。此次记录课程里视觉问题中的注意力机制小节的学习内容一、注意力机制 课程中注意力机制从NLP的方向为
转载
2024-03-07 09:50:56
381阅读
游戏开头影片播放游戏开头可以添加 开始的视频，用以等待游戏的第一个关卡的加载。在项目的Movies中设置wait for Movies to Complete 勾选时，是指即便关卡加载完成。影片仍然播放直到结束。Moies Are Skippable 勾选室，是指当关卡加载完成后，如果影片还在播放。那么可以点
vi — Linux 手册页 文章目录vi — Linux 手册页描述选项十种主要用法及其代码示例1.打开文件：2.插入文本：3.保存并退出：4.删除一行：5.复制和粘贴行：6.查找和替换文本：7.切换到命令行模式：8.移动光标：9.撤销上一步操作：10.退出而不保存：快捷大全移动光标:基础编辑:查找:替换:行操作:块操作:折叠:其他:其他类似命令详细区别详细区别官方链接 描述vi 是一种经典的文
VIBE是Barnich和Droogenbroeck在2011年发表的《VIBE：A universalbackground subtraction algorithm for video sequence》中提出。其在模型中大量的使用了随机策略，有着意想不到的准确率和鲁棒性，该方法简单实用，计算代价低，可以应用于嵌入式系统中。 模型表示：  
AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
作者Orange编者按：Inception系列是卷积神经网络家族中一支举足重轻的力量。关于Inception性能优异的解释主要集中在它的multi-branch的结构和multi-size filter的运用。这篇文章从一个新颖的角度揭示了why Inception works，以及Inception与ResNet之间的深刻关联。引言自2012年AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异
本文介绍VTK图像数据结构。VTK图像数据结构 数字图像文件内容由两个部分组成：图像头信息和数据。图像头信息定义了图像的基本信息，主要包括原点位置（Origin）、像素间隔（Space）和维数（Dimension）。通过这三个参数即可以确定图像空间位置和大小。图像可以看作空间中的一个规则的网格，网格中的每个最小单元称为像素（二维）或体素（三维），网格在每个方向上的像素或体素个数即为图像在该方向的
一特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过 embedding 层的权重矩阵计算来降低维
转载
2024-05-29 16:18:24
93阅读
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
转载
2024-03-07 12:12:09
233阅读
不知不觉离上篇博客已经过去了一个月了，决定把vtk图像处理的方式方法总结下来。编写vtk程序就和平时做事情是一样的，要循序渐进，才不会出错，具体步骤如下：
1、vtk图像构建
前面的文章提到过，可以用Source（比如，vtkConeSource创建椎体源对象，vtkImageCanvasSource2D创建空白画布对象）来创建，并且都会提供相应的图像处理功能，但随着我对vtk学
其实写这篇博客的想法主要还是记载一些tf2.0常用api的用法以及如何简单快速的利用tf.keras搭建一个神经网络1.首先讲讲tf.keras,有了它我们可以很轻松的搭建自己想搭建的网络模型，就像拼积木一样，一层一层的网络叠加起来。但是深层的网络会出现梯度消失等等问题，所以只是能搭建一个网络模型，对于模型的效果还需要一些其他知识方法来优化。对于fashion-mnist数据集的介绍可以看看下面的
转载
2024-07-20 19:53:45
111阅读
# Python图像网格化教程
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python实现图像网格化。在本教程中，我将为你提供整个过程的步骤，并提供每个步骤所需的代码示例和代码注释。
## 步骤概览
在开始之前，让我们先了解一下整个过程的步骤。下表列出了实现图像网格化的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导
原创
2023-12-12 10:35:29
186阅读
摘要：通过一个垃圾分类应用的开发示例，介绍AI Gallery在AI应用开发流程中的作用。
作者： yd_269359708 现如今，人工智能（AI）技术在计算机领域内，得到了越来越广泛的重视，并在各行各业中得到应用。然而无论是AI开发的初学者，还是资深的AI开发专家，在AI 应用开发工程中，都会面临着不小的麻烦。我们今天要介绍的AI Gallery，就是一个开放的开发者生态社区
Graph Embedding理论介绍及5种算法演示1.图数据结构2.图表示学习3.Graph Embedding3.1 DeepWalk算法DeepWalk算法理论DeepWalk 核心代码 1.图数据结构在现实世界中，网络只是互连节点的集合。为了表示这种类型的网络，我们需要一个与之相似的数据结构。幸运的是，我们有一个数据结构，即图（Graph）。图包含由边连接的顶点（代表网络中的节点）（可以代
读取图像并自己提取文本非常容易。 但是动态地从照片中提取文本要困难一些，而且值得庆幸的是， imgclip提供了一个相当简单的解决方案。 此命令行工具在Mac，Windows和Linux的终端中运行。 它只需要为图像文件加上语言作为参数，然后返回复制到剪贴板的文本即可。 您可以通过npm安装整个库，这是一个非常简单的安装 。 这个东西只有几KB大 ，并且带有一个JS文件，您可以在GitHub
转载
2024-09-29 11:28:58
47阅读
引言深度学习已经成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的重要工具。但对于初学者来说，深度学习可能会显得复杂和晦涩。本系列文章将从零开始，用通俗易懂的语言，详细解释深度学习的基本概念和实际应用。在本文中，我们将着重介绍如何构建一个简单的图像分类器，以便初学者能够了解深度学习的基本原理和步骤。深度学习的基本概念在开始构建图像分类器之前，让我们先了解一些深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习方法，它模
前言前段时间面试了许多应界生同学，惊讶地发现很多同学只做深度学习，对于LR/GBDT这样的传统机器学习算法，既不掌握理论，也从未实践过。于是就想写一篇文章，梳理一下推荐算法由传统机器学习，发展到深度学习，再到未来的强化学习、图神经网络的技术发展脉络，因为「只有了解过去，才能更好地把握当下与未来」。无奈这个题目太大，再加上近来分身乏术，实在无暇宏篇大论。于是今日小撰一文，聚焦于深度学习的核心思想Em
转载
2023-09-20 15:51:01
11阅读
图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界（线，曲线等）
转载
2024-04-10 05:01:20
57阅读
定位 (position): 是一种更加高级的布局手段 -通过定位可以将元素摆放到页面的任意位置。 使用position属性来设置定位 可选值： static 默认值 元素是静止的，没有开启定位 relative 开启元素的相对定位 absolute 开启元素的绝对定位 fixed&nbs
