毕设内容语义分割，需要CNN的基础，边学习边记录更新，不面向其他读者参考链接1：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-03-A-CNN/帮助建立形象理解，CNN是用来进行分类的提到：卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野，第二种是即权值共享，即使用相同的卷积核进行卷积。卷积
# Java逆向工程入门指南
## 整体流程
下面是实现Java逆向的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载和安装逆向工具 |
| 2 | 寻找目标Java程序 |
| 3 | 反编译目标Java程序 |
| 4 | 分析和修改反编译的代码 |
| 5 | 重新编译代码 |
| 6 | 运行修改后的Java程序 |
## 每步详细说明
### 步
原创
2024-03-10 05:08:09
53阅读
机器学习的应用示例分析生产线上的产品图像来对产品进行自动分类
图像分类问题，使用卷积神经网络CNN通过脑部扫描发现肿瘤
语义分割，图像中的每个像素都需要被分类，也是用CNN自动分类新闻、恶意评论标记、长文总结
自然语言处理（NLP），更具体的是文本分类，可以使用循环神经网络（RNN）、CNN或者Transformer基于很多性能指标预测来年收入
回归问题，需要回归模型进行处
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2024-05-08 17:08:44
67阅读
—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。 2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引
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2024-08-08 12:12:31
37阅读
从GOOGLE 看的一篇深度好文，转载于此，希望大家借鉴。 使用可视化了解您的卷积网络 2018年10月1日在Imagenet上预先训练的InceptionV3模型的卷积层输出自卷积神经网络诞生以来，计算机视觉领域取得了巨大进步。该领域令人难以置信的研究速度，加上网络上大量图像数据库的开放性，在过去几年中给我们带来了令人难以置信的成果。大卷积神经网络的兴起始于AlexNet在2
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2024-08-08 12:05:18
12阅读
# Android Studio可以逆向APK吗？
在传统意义上，逆向工程是指对已有的产品进行分析，以便理解其设计和实现。对于Android应用，逆向APK（Android应用程序包）是指从APK文件中提取代码、资源等，然后分析和理解其内部结构。很多开发者出于学习、修复bug或者安全分析的目的，会选择逆向APK。而在Android开发中，Android Studio作为一个强大的开发工具，可以辅
原创
2024-09-13 07:20:21
72阅读
1.NSlog 发布后不打印#ifdef DEBUG// 如果有DEBUG这个宏就编译下面一句代码#define DDLog(...) NSLog(__VA_ARGS__)#else // 如果没有DEBUG这个宏就编译下面一句代码#define DDLog(...)#endif2.三方库及其他整理 1.AFNetworking
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2023-11-08 19:17:24
118阅读
卷积神经网络的要点就是局部连接（Local Connection）、权值共享（Weight Sharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。其中，局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降，并减轻了过拟合。同时权值共享还赋予了卷积网络对平移的容忍性，而池化层降采样则进一步降低了输出参数量，并赋予模型对轻度形变的容忍性，提高了模型的泛化能力。卷积神经网络
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2024-04-15 14:50:28
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SPSS输出结果统计表与统计图的专业性编辑及三线表定制格式 世界前三统计软件，SPSS最容易学习，但SPSS默认输出的统计表与统计图美观度与专业度不够好，离发表水平尚有距离，本期咱们就谈谈SPSS图表的优化！ 第一部分：统计表的优化 （一）SPSS默认统计表是这个样子滴！ 规范的统计表，简称“三线表”，不能有竖线和斜线。所以上表不规范！ （二）SPSS没有标准三线表格式，先设置近似三线表 菜单
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2024-05-20 22:09:19
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1摘要 验证和回归是神经网络中用于预测的两种通用方法。每种方法都有其各自的优势：验证更容易准确推断，回归更有效并且适用于连续目标变量。因此，仔细地组合它们以利用它们的好处通常是有益的。
在本文中，我们采用了这种理念来改进最新的对象检测，特别是通过RepPoints。尽管RepPoints提供了高性能，但我们发现它严重依赖于回归来进行目标定位，因此还有改进的余地。我们将验证任务引入R
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2024-01-03 12:56:18
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前言：文章如有错误之处，敬请告知，谢谢~ 文章目录一、项目概述二、生成车牌数据集三、数据导入四、CNN模型构建五、模型训练六、训练结果展示七、预测单张车牌八、总结 一、项目概述本次项目目标是实现对自动生成的带有各种噪声的车牌识别。在噪声干扰情况下，车牌字符分割较困难，此次车牌识别是将车牌7个字符同时训练，字符包括31个省份简称、10个阿拉伯数字、24个英文字母（'O’和’I’除外），共有65个类别
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2024-07-12 22:36:27
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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
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习神经网络，主要用于图像和视频处理任务，因为它可以自动学习图像中的特征并从中提取重要信息。CNN的核心原理是卷积操作，卷积操作是将卷积核与输入数据进行逐个元素的乘法并求和，从而生成一个新的输出矩阵。在CNN中，卷积操作通常被用来提取图像中的特征，例如边缘、纹理等，这些特征通过逐层堆叠的方式被学习和组合，
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2024-03-23 09:58:28
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快速幂快速幂 就是快速算底数的n次幂。其时间复杂度为 对于普通的计算 x的n次方, , 我们一般的计算方法就是将x相乘n次得到最后的结果, 这样的时间复杂度为 ， 但是快速幂可以在时间复杂度为来举一个例子, 例如我们计算 预处理数据： = 3, = 9, = 81, 再往后面枚举 = > , 故后面的都不需要枚举了.然后我们再来计算 = = 其中 7 = 我们看整个过程只
概述人们对于iPhone手机越狱有很多不同的诉求，有的是因为开发软件需要开放的平台，有的控制欲较强需要对iPhone设备全部控制的需求，有的是需要安装私人的iPhone应用。1.1 定义原理越狱(jailBreak)通过iOS系统的安全启动链的漏洞，禁止掉信任链条中的负责验证的组件，从而拿到iOS系统中的最大权限Root权限当启动iOS设备时，系统首先从只读的ROM中读取初始化的指令--系统的引导
-------------------------------------卷积-----------------------------------------------------输入层：图片通道数如：彩色图片RGB，三层 卷积运算的要求: 通道一样卷积核的channel数 与 需要卷积运算数据的channl一致 卷积运算：内积卷积核各通道 分别与 数
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2024-08-08 12:01:55
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目录引入正则化方法1. 数据增强2. L1/L2正则2.1L1正则2.2 L2正则2.3L1与L2的总结比较3. Dropout4. DropConnect5. 早停法（Early stopping）参考网站来源 引入与其它机器学习方法类似，DNN在训练过程中也会遇到过拟合的现象，尤其是当参数数量多于输入数据量时。为了防止过拟合现象，除了增加训练样本外，最常见的就是各种正则化方法，比如：数据增强
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2024-04-11 21:04:16
174阅读
本人入门CV方向时追着看无数的公开课，教程，入门指南之类的，每每发现别人共享的资料，百十来本书，百十个视频公开课连接，力不从心底学了几天，发现都是白扯。看N遍CS231n，读paper，精读这个领域的100篇paper，写review，写代码，写自己的想法，写自己与别人的差距。于是乎重新整理知乎专栏，把自己所学到的总结一下，差不多每天精读一篇paper并写notes。note是阅读笔记，也是对行业
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2024-08-12 12:01:04
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基于Keras的卷积神经网络（CNN）可视化标签（空格分隔）： 深度学习卷积神经网络可视化本文整理自Deep Learning with Python，书本上完整的代码在 这里的5.4节，并陪有详细的注释。深度学习一直被人们称为“黑盒子”，即内部算法不可见。但是，卷积神经网络(CNN)却能够被可视化，通过可视化，人们能够了解CNN识别图像的过程。介绍三种可视化方法
卷积核输出的可视化(Vis
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2024-09-18 12:01:07
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CNN的实现我们已经实现了卷积层和池化层，现在来组合这些层，搭建进行手写数字识别的CNN。如下图所示，网络的构成是“Convolution - ReLU - Pooling -Affine - ReLU - Affine - Softmax”，我们将它实现为名为SimpleConvNet的类。SimpleConvNet# coding: utf-8
import sys, os
sys.path.
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2024-05-31 10:24:27
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