01 CNN卷积神经网络参考CNN初探1.1 基本模块模块名称备注输入层二维向量卷积层对输入层进行卷积，提取高层次特征滤波器/内核——对输入信号进行筛选，选择和它类似的信号池化层（下采样层）每领域四个像素中的最大值变为一个像素——卷积已提取特征，相邻区域特征类似，池化选出最能表征特征的像素，缩减数据量，同时保留特征RELU层神经元的激活函数全连通层常规的神经网络——based on经过多次卷积层和
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2024-04-16 10:01:12
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cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature ma
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2023-10-08 08:19:18
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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最近参加了一个图像文字识别比赛，之前没有接触过这个方向，所以经过多方查找，目前选定五篇论文，希望能从这五篇论文中找出能解决的方法。图像文字识别初探(一)-CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)和DTRN(Deep-text Recurrent Network)图像文字识别初探(二)-FAN(Focusing Attention Network)图像文字
Faster RCNN原理分析（二）：Region Proposal Networks详解 缩进Region Proposal Networks是Faster RCNN出新提出来的proposal生成网络。其替代了之前RCNN和Fast RCNN中的selective search方法，将所有内容整合在一个网络中，大大提高了检测速度（语文水平差，所以历史科普请看其他文章T_T）。
缩进在正
'源代码 dim ie set ie=wscript.createobject("internetexplorer.application") ie.navigate "://202.38.228.136/first/ansys/senior/AgeNowOnLine1.rar" '所想下载的文件所在网址 ie.visible=true
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2007-10-18 17:12:00
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目录卷积神经网络前言卷积运算：卷积运算中几个常用的参数1.padding2.stride3.Max Pooling Layer实战演练设计一个卷积神经网络GPU的使用整体代码：运行结果 卷积神经网络前言若将图像数据输入全连接层，可能会导致丧失一些位置信息卷积神经网络将图像按照原有的空间结构保存，不会丧失位置信息。卷积运算：1.以单通道为例：将将input中选中的部分与kernel进行数乘 ：以上
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2023-11-27 10:42:10
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<img src="13_dp.gif" name="TestImg" width="87" height="87" border="0" id="TestImg" style="0px;overflow:hidden;position:absolute;top:0px;filter:alpha(opacity=30);moz-opacity: 0.3;" title="渐变" onmous...
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2009-08-10 08:37:00
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网络七层模型网络七层协议，更专业的名字OSI互联参考模型。七层协议顾名思义有七层，从上到下：应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。OSI中的上面4层（应用层、表示层、会话层、传输层）为高层，定义了程序的功能；下面3层（网络层、数据链路层、物理层）为低层，主要是处理面向网络的端到端数据流。应用层在应用层中，为操作系统或者网络应用程序提供访问网络服务的接口，其实质就是协议常见的有
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2024-10-11 21:24:49
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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import
原创
2022-07-18 11:25:38
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1、模型1LeNetnet = torch.nn.Sequential( #Lelet
Reshape(),
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, padding=2), #b*1*28*28 =&g
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2024-06-12 20:55:07
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Linux装IE7(IE4Linux)IEs 4 Linux 需要有兩個套件: cabextract 以及 Wine。 您可以使用 Linux 套件管理程式 (synaptic, apt-get, yum, e
原创
2023-04-23 09:15:18
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# 4A架构示例
## 引言
在当今互联网时代，随着技术的进步和用户需求的不断变化，越来越多的企业开始注重用户体验，开发出更加优质的产品和服务。为了实现这一目标，软件开发者们提出了许多架构模式，其中之一就是4A架构。
4A架构是一种基于前端和后端分离的架构模式，它以“可用、可访问、可靠、可扩展”为设计目标，通过解耦前后端逻辑，提高系统的可用性和可扩展性。本文将通过一个示例来介绍4A架构的主要
原创
2023-12-27 05:56:38
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在官方的示例中，有一个aspectj的示例，这个是一个银行的示例，简单的做了一下修改，演示一下其中几个方法的使用过程
原创
2022-03-29 14:53:51
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1 /** 2 * 需求分析：计算100以内的和,用while 3 * @author chenyanlong 4 * 日期：2017/10/14 5 */ 6 package com.hp.test04; 7 8 public class HS_Loop1 { 9 10 public static void main(String[] args) {11 //
原创
2022-11-01 05:56:26
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CNN4IE 项目地址：https://github.com/jiangnanboy/CNN4IE 中文信息抽取工具。使用CNN的不同变体进行信息抽取，未来会持续加入不同模型。该项目使用pytorch，python开发。 CNN4IE根据CNN的各种改进版本，对不同模型块进行融合，并将其用于中文信息 ...
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2021-10-09 22:25:00
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有不少人发信问这个问题，我把答案贴在这里： 建议参考 WTL (Windows Template Library) 的代码示例工程 TabBrowser （在WTL目录\Samples\TabBrowser 下面）。该工程演示了如何用WTL + IE WebBrowser接口开发一个多Tab的IE内核浏览器， 并演示如何用ATL的IDispEventSimpleImpl监听DWebBr
原创
2009-04-22 14:29:00
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Microsoft Internet Explorer浏览器的版本4中引入了此文档对象模型。 IE 5和更高版本包括对大多数基本W3C...
原创
2023-07-21 09:00:47
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2020-10-20 15:53:00
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对 CNN 中 dropout layer 的理解 [摘要：dropout layer的目标是为了防备CNN 过拟开。那末为何能够有用的防备过拟开呢？ 起首，设想我们目前只练习一个特定的收集，当迭代次数增加的时间，大概涌现收集对练习散拟开的很好] dropout layer的目的是为了防止CNN 过拟合。那么为什么可以有效的防止过拟合呢？首先，想象我们现在只训练一个特定的网络，当迭代次数增多的时
