提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 目录创新点实施细节对比sparse_RGBDtips方法详解损失函数优缺点总结 创新点1.提出了基于贝叶斯理论的两步法网络做深度补全文章概述 提出了两步法，实际上关键是先验模型，结合假设深度图d下观察到的稀疏点云z的可能性模型计算的，为了得出后验概率，并由此得出
( A, B )---2*n*2---( 1, 0 )( 0, 1 )用网络分类A和B，让A是（0，1）（0，0），让B是（0，0）（1，0）。测试集为（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）.记为网络1002.改变隐藏层节点数n，观察n的改变对网络分类能力的影响。让n=2，固定收敛误差统计迭代次数和分类准确率0100012*2*200101b01002f2[0]f2[1]迭代次数n平
1.CaffeCaffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。主要优势为：上手容易，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。训练速度快，组件模块化，可以方便的拓展到新的模型和学习任务上。但是Caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因
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2023-12-15 12:16:32
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目录一.网路层次模型1.OSI网络七层模型2.数据封装与解封装二、PDU（协议数据单元）三、TCP/IP协议族组成1.各层之间的协议2.各层所包含的协议三、设备与各层之间的关系 四、关键细节总结一.网路层次模型1.OSI网络七层模型OSI是国际标准化组织1984年颁布的一个将网络分为七层的开放式体系结构。①应用层作用：网络服务与最终用户的一个接口；人机交互的一个窗口，用户把人类的语言输入
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2024-05-29 09:05:02
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本文主要介绍模型参数量的计算（params）和算法/模型复杂度的运算（浮点运算次数，FLO
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2023-07-10 06:48:32
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1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2) 将图片进行串接的操作，使得图片的维度为[80, 80, 4]参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作2. cv2.resize(x, [80, 80]) # 将图片的维度变化为80 * 80的维度参数说明
一、深度学习模型深度学习模型是深度学习的核心，它使得计算机能够从数据中归纳总结出相应的规律并用于更进一步的应用。当前的深度学习模型基本都是基于反向传播算法。计算机视觉领域一般使用CNN等模型。自然语言处理领域一般使用RNN、LSTM、Transformer等模型。二、深度学习框架常用的深度学习框架有：PytorchTensorflowKerasPaddlePaddle三、模型搭建本次任务中使用Te
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2024-07-19 09:20:33
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深层神经网络（Deep Neural Network）深度学习（Deep Learning）和深层神经网络（DNN）现在很火的深度学习的概念，其实在实际中基本上可以认为是深层神经网络的代名词。那么为什么要叫“深层”呢？与上一篇笔记中的神经网络又有什么区别呢？上一篇笔记中的神经网络，其实使用的是线性模型：y = Σxiwi + b(偏置)，任意线性模型组合仍为线性→单层←→多层，线性模型仅可解决
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2023-11-09 15:56:45
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华为的深度学习框架是华为公司推出的MindSpore。与其他主流深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）相比，MindSpore具有以下几个特点：易于使用：MindSpore的API设计简单易用，让用户可以轻松地构建深度学习模型。支持多种硬件平台：MindSpore支持多种硬件平台，包括GPU、CPU、Ascend芯片等，让用户可以在不同的平台上运行同一份代码。动态图与静态图混合编程
地编基本功，地图东西摆放完毕要进行性能优化的时候使用的合批功能，能显著减少drawcall。 同时你也可以通过使用datasmith导入模型，用这个功能将零碎小模型塌陷合并成单个模型，然后在UE4中或导出在u3d里面使用，都很方便。使用方式很简单，选一个模式，选中关卡中的模型，然后点Merge Actors，就能合批了。 有三种模式，第一种模式最为常用，将选中的模型按照材质进行合批，模型使用同样的
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2024-01-08 13:54:59
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多隐含层神经网络的推导步骤非常类似于单隐含层神经网络的步骤，只不过是多重复几遍。 关于单隐含层神经网络公式的推导可以参考：
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2023-12-08 23:54:17
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常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
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2023-08-14 14:19:21
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# 深度学习中的Norm层
在深度学习中，Norm层是常用的技术之一，旨在改善模型的收敛速度和稳定性。Norm层有多种形式，包括Batch Normalization、Layer Normalization和Group Normalization等。这些规范化层通过对数据进行标准化处理，帮助模型更好地进行训练。
## Norm层的类型
### 1. Batch Normalization
原创
2024-08-10 03:51:47
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# 深度学习输入层
深度学习是一种机器学习技术，可以通过训练大量数据来识别和理解模式。在深度学习中，输入层是神经网络的第一层，负责接收并处理原始数据。在本文中，我们将介绍深度学习输入层的功能和一些常见的代码示例。
## 输入层的功能
深度学习网络的输入层是模型的入口，负责接收原始数据并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。输入层的功能主要包括以下几个方面：
1. 数据预处理：输入层通常会对原
原创
2023-08-02 10:25:26
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文章目录1. 简介1.1 聚类的定义1.2 聚类和分类的区别1.3 聚类的一般过程1.4 数据对象间的相似度度量1.5 cluster之间的相似度度量2. 数据聚类方法2.1 划分式聚类方法2.1.1 k-means 算法2.1.2 k-means++ 算法2.1.3 bi-kmeans 算法2.1.4 K-Medians 算法2.2 基于滑动窗口的方法2.2.1 均值偏移聚类算法2.3 使用高
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2024-08-13 18:42:56
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5G 技术如何与银行、保险、证券业结合？近年来，金融业高度关注5G技术应用，一些金融机构希望抓住5G应用发展窗口期，积极探索新业态和新模式，把握5G金融应用的主动性，提前应对潜在的变革冲击；另一方面新冠疫情影响下，金融业数字化转型加速，金融服务移动化和线上化趋势愈加突出，并且发展普惠金融和服务实体经济，都需要金融机构积极合理使用5G等新一代信息技术，不断提升自身数字化发展能力，实现高质
投影机显示屏幕的划分选择（转载） 投影屏幕分类 投影屏幕通常可分为正投屏幕和背投屏幕。正投屏幕又分为软屏幕和硬屏幕，其中软屏幕包括有白屏幕、珠光屏幕和金属屏幕；硬屏幕包括有平面屏幕和弧形屏幕；背投屏幕也可分为软屏幕和硬屏幕，其中背投硬幕则要用得多些。 白屏幕：当相当多的人要在一个大的范围内观看投影图像，这个图像还需在房
目录线性模型（1）度量模型质量-损失函数（2）更新模型以提高模型预测质量-随机梯度下降线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现 参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 线性模型定义：回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,权重决定了每个特征对我们预测值的影响。 当我们的输入包含d个
# 如何实现深度学习隐藏层
在深度学习中，隐藏层是神经网络中非常重要的一部分。它们帮助网络从输入中提取特征并将信息传递到输出层。对于刚入行的小白，我们将通过几个简单的步骤来实现一个包含隐藏层的基本神经网络。接下来，我们将介绍整个流程，并给出具体的代码示例。
## 整体流程
以下是实现深度学习隐藏层的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 03:21:29
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深层聚合——DLA（解读）（原论文）本文目的（个人理解：IDA是层间，HDA是层内）通过更深入的聚合来扩充标准体系结构，以更好地融合各层的信息。 深层聚合结构以迭代和分层方式合并特征层次结构，使网络具有更高的准确性和更少的参数。主要研究如何聚合层以更好地融合语义和空间信息以进行识别和定位。扩展当前方法的“浅层”跳过连接，文中的聚合架构包含更多深度和共享。文中介绍了两种深层聚合（DLA）结构：迭代深
