Image Captioning一、 应用领域二、 原理三、使用的环境与数据集3.1. **环境**3.2. **数据集**四、网络模型4.1 理想⽹络模型4.1.1 CNN网络模型五、实现步骤总体步骤:5.1 使⽤keras创建VGG16定义的CNN⽹络结构5.2 提取图像特征 一、 应用领域图像搜索安全监控鉴黄二、 原理CNN(卷积神经⽹络)图像特征提取迁移学习(transfer learn
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2024-10-11 14:32:29
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讨厌死matlab了，呵呵其实是不经常用导致简单的语法结构都忘了每次都要查来查去的。我今天差点就想改下我以前c＋＋的那个算了，后来想这样可不好，不能因为惧怕而放弃。有什么嘛，就是多费点时间而已啊。还好今天写了不到3个小时搞定了。晚上的时候还有个朋友让过去帮看个神经网络的程序，头大呵呵，早就忘光光了，不过还是硬着头皮过去了，凭着仅有的一丁点的记忆，加上比较嘿嘿瞎猫碰到死老鼠竟然蒙过去了，不过为了负
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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: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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| 63 | 55 | 47 | 39 | 31 | 23 | 15 | 7 |表中的数字代表新数据中此位置的数据在原数据中的位置，即原数据块的第58位放到新数据的第1位，第50位放到第2位，……依此类推。置换后的数据分为L0和R0两部分。逆置换就是放回原位置，例如，1位置在40位置，那么逆置换的第一个就是40，我就不一个个画了40………由于初始置换是公开的，没有密码意义。有很多DES实现都去除了
参考文章：经典CNN结构简析GoogLeNet的心路历程（二）【深度学习】论文导读：GoogLeNet模型，Inception结构网络简化（Going deeper with convolutions）你必须要知道CNN模型：ResNet 深度学习基础（四）卷积神经网络——经典CNN网络AlexNet——卷积神经网络的起源VGG——AlexNet增强版NIN——取消全连接层GoogLeNet——稀
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2024-10-15 09:49:04
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【代码】跳表的实现代码。
原创
2023-07-29 03:19:52
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文章目录前言一、CNN手推过程二、代码实现PyTorch二维卷积1.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度2.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度, flatten版本3.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,考虑batch-size维度和channel维度总结 前言本章主要是介绍CNN的手推过程，展示了CNN正
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2024-01-10 17:03:13
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代码源码整体架构由三部分组成（1）提取特征的卷积网络extractor（2）输入特征获得建议框rois的rpn网络（3）传入rois和特征图，获得分类结果和回归结果的分类网络classifier伪代码：class FasterRCNN(nn.Module):
def __init__(self, ...):
super(FasterRCNN, self).__init__(
CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。CNN的实现主要包括以下步骤：数据加载与预处理模型搭建定义损失函数、优化器模型训练模型测试以下基于Pytorch框架搭建一个CNN神经网络实现手写数字识别。CNN实现此处使用MNIST数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。分为图片和
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2023-10-16 13:20:06
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# 如何实现“iostream实现代码”教程
## 整体流程
下面是实现“iostream实现代码”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 包含iostream头文件 |
| 2 | 使用命名空间std
原创
2024-07-10 04:01:40
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在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boo
在Java中通常实现锁有两种方式，一种是synchronized关键字，另一种是Lock。二者其实并没有什么必然联系，但是各有各的特点，在使用中可以进行取舍的使用。首先我们先对比下两者。实现：首先最大的不同：synchronized是基于JVM层面实现的，而Lock是基于JDK层面实现的。曾经反复的找过synchronized的实现，可惜最终无果。但Lock却是基于JDK实现的，我们可以通过阅读J
如何使用 NAPI 实现代码
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 NAPI（Node.js C/C++ Addons API）来实现代码。NAPI是一个用于开发 Node.js C/C++ 插件的API，它提供了一组兼容性强、稳定且易于使用的函数和宏。
整体流程
首先，让我们来看一下整个实现代码的流程。我将使用一个表格来展示每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 说明
原创
2024-01-12 17:29:53
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title: 机器学习(一) KNN date: 2021-08-12 18:31:35 categories: 机器学习 tags: - 机器学习 - 人工智能 - 算法 - KNN算法KNN算法KNN算法的基本原理KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推
感兴趣的同学自己观看，使用JDK自带public static void RSA() throws Exception { //1.生成公私钥匙 //KeyPairGenerator 类用于生成公钥和私钥对。密钥对生成器是使用 getInstance 工厂方法（返回一个给定类的实例的静态方法）构造的。 //特定算法的密钥对生成器可以...
原创
2021-07-29 14:34:07
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卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 1.训练pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，所以这里使用的网络是：torchvision.models.Resnet34(pretrained=True)然后更改其最后的全连接
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2024-07-11 14:03:41
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一.代码的自动化部署方法：1.搭建svn仓库编写hooks脚本，实现自动化部署。2.jenkins与git结合实现代码的自动化部署。3.结合ftp和rsync以及定时任务实现代码的自动化部署。二、SVN部署简述：[root@e/]#yuminstall-ysubversion-->下载[root@e/]#cd/data/[root@edata]#mkdirtestsvn-->创建仓库[
原创
2019-08-16 18:28:19
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递归实现：#include <iostream>// 二分法：递归int searchBin(int arr[], int x, int low, int return mid; ...
原创
2022-09-21 12:06:34
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关于“FFT的Java实现代码”，快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，简称FFT）是数字信号处理中的一种高效算法，广泛用于音频信号处理、图像分析等领域。本文将带你一步步剖析如何在Java中实现FFT代码，了解其背后的技术原理，并探讨其性能优化和应用扩展。
> “快速傅里叶变换（FFT）算法显著提高了傅里叶变换的计算效率，是现代信号处理的重要工具。”
## 技术原理
