DenseNet，全称为Densely Connected Convolutional Networks，中文名为密集连接卷积网络，是由李沐等人在2017年提出的一种深度神经网络架构。 DenseNet旨在解决深度神经网络中的梯度消失问题和参数数量过多的问题，通过构建密集连接的方式，使得网络能够更好地利用之前的特征，从而获得更好的性能。DenseNet的核心思想是：把网络中前面的层与后面
我读啥了自己看标题（今天头疼的厉害，呜呜呜/(ㄒoㄒ)/~~）1 介绍之前研究标定SLAM精度的关键是信息点的选择（典型地，角点或边缘点）和相机Pose与地标位置的联合优化。与将地图构建和相机姿态估计分离的密集方法相比，稀疏 SLAM 产生更准确的结果。在实际应用中，稀疏 SLAM 通常与其他传感器融合以提高鲁棒性。然而，稀疏特征图没有视觉信息，不能直接用于无碰撞运动规划或表面感知 AR 等任务。
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2024-03-24 11:41:24
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摘要: Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的 ...人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提
1.来源及定义embedding的出现是为了弥补one-hot在表示物品时的不足，当物品的数量变的很多时用one-hot表示的物品的向量就会变的很长，而且很稀疏，这不仅不利于存储而且对于神经网络的输入来说也是不适合的，另一个缺点就是one-hot向量不能很好的表示出两个物品之间的联系，因为任意两个向量的内积为0。embedding的出现就弥补了这种不足，他将one-hot的高维稀疏向量转换成低维稠
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2024-05-27 16:28:03
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(3) 越来越给人一种“雍肿的”感觉
Office 97是一个里程碑式的产品，增加了很多新的功能，但随之也给用户界面增加了复杂性，使人开始觉得Office是“雍肿的”。实际上，应用程序本身并不是“雍肿的”，至少，用户所需求的大量功能表明人们希望UI团队在这个空间做更多的事情。然而，菜单和工具栏开始显得与产品的丰富功能不太相称，这使用户界面开始感到雍肿。这样，在Office 2000中引入了新的
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2024-07-15 23:20:18
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特征工程1.特征变换1.1连续变量无量纲化1.2连续变量离散化1.3类别特征转换2.特征组合3.特征评价 吴恩达老师有言：“机器学习本质上还是特征工程，数据和特征决定了机器学习上限，模型和算法只是去尽可能逼近这个上限而已。” 特征工程是基于原始特征，可以用变换、组合、评价优选及学习等方法来获得更强区分能力的特征。 1.特征变换1.1连续变量无量纲化无量纲化指将不同规格的数据转换到同一规格，常
当前，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的发展可谓日新月异，尤其是近些年来层出不穷的预训练模型及其变体更是让人眼花缭乱。对于想要踏入这一领域并想深入了解的人——比如我——来说，可能会想要搞清楚这门技术是如何发展成现在这个样子的，这其中又经历了怎样的波折。 前一段时间，我把NLP技术的发展史做了简略的梳理，并在内部做了分享，现将分享的内容以图文方式整理
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2023-12-26 18:09:16
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Python基础知识（六）1. 循环结构1.1 while 循环1.2 for 循环和可迭代对象遍历1.3 可迭代对象1.4 range 对象1.5 嵌套循环2. 循环语句2.1 break语句2.2 continue 语句2.3 else语句3. 循环代码优化4. 使用 zip()并行迭代5. 推导式创建序列5.1 列表推导式5.2 字典推导式5.3 集合推导式5.4 生成器推导式（生成元组）
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2023-09-18 18:58:04
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def语句，依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。my_abs函数为例：def my_abs(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -xmy_abs看看返回结果是否正确。return时，函数就执行完毕，并将结果返回。因此，函数内部通过条件判
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2023-12-25 14:31:14
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先来了解一下条件操作符：运算符描述示例==检查两个操作数的值是否相等，如果是则条件变为真。如a=3,b=3则（a == b) 为 true.!=检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a != b) 为 true.<>检查两个操作数的值是否相等，如果值不相等，则条件变为真。如a=1,b=3则(a <> b) 为 true。这个类似于 !=
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2024-04-08 11:58:22
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# 深入理解PyTorch中的Dense层
在深度学习中，**Dense层**又称为全连接层，是神经网络中最常用的一种层。这个层的特点是每一个输入都会与每一个输出相连，形成稠密的连接。本文将介绍PyTorch中如何使用Dense层，并给出代码示例。
## 什么是Dense层？
Dense层的主要功能是对输入进行线性变换。这意味着输入数据将通过权重矩阵进行矩阵乘法，生成输出，同时加上偏置。其数
DenseNet vs ResNet 与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块B的输出不是像ResNet那样和模块A的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块A的输出可以直接传入模块B后面的层。在这个设计里，模块A直接跟模块B后面的所有层连接在了一起。这也是它被称为“稠密连接”的原因。DenseNet的主要构建模块是稠密块（dense block）和过渡层（transition laye
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2023-10-24 23:05:33
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NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： dense embedding，需要你讲它转换成onehot表示： 假设embedding对输出
原创
2022-02-23 16:22:33
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重点总结： 即：三种加载方式 1》传统加载方式------默认路径：tomcat/bin/目录 2》使用ServletContext对象-----默认路径：web应用(工程)目录 3》使用类加载器------默认路径：WEB-INF/classes/目录&
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2024-03-22 13:45:20
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Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激
原创
2023-10-31 09:49:36
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因为Dense(…)返回一个可调用的(基本上是一个函数),所以可以依次调用它.这是一个简单的例子：def make_adder(a):
def the_adder(b):
return a + b
return the_adder
add_three = make_adder(3)
add_three(5)
# => 8
make_adder(3)(5)
# => 8这里,make_a
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2023-06-20 20:20:54
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keras： tensorflow： dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003)) 附文k
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2024-04-24 14:06:58
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编者按：IDP开启Embedding系列专栏，详细介绍Embedding的发展史、主要技术和应用。本文是《Embedding技术与应用系列》的第二篇，重点介绍神经网络的发展历程及其技术架构，剖析了嵌入技术与这些神经网络（Transformer、BERT和GPT等）的关系。正如OpenAI去年年底推出的ChatGPT在对话领域的重要地位，嵌入技术正在成为人工智能进步的重要基石。本文作者认为,嵌入技术
原创
2023-10-07 10:43:26
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# 使用Dense函数进行神经网络的建模
在神经网络中，Dense函数是一个非常重要的函数之一。它用于创建全连接层，是神经网络中最基础的一种结构。在本文中，我们将介绍如何使用Dense函数来构建一个简单的神经网络模型，并讲解一些常见的参数设置和使用技巧。
## 神经网络和Dense函数
神经网络是一种模仿人类神经系统运作的数学模型。它由多个神经元组成的多层结构组成，每一层都有一定数量的神经元
原创
2024-05-21 05:43:32
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# 探索 PyTorch 中的 Dense 层
在深度学习中，“Dense”层（全连接层）是神经网络中最常用的构建块之一。它接受来自上一层的所有输入并生成输出。本文将介绍 PyTorch 中的 Dense 层的基本概念及其应用，同时提供相应的代码示例，帮助读者更好地理解。
## 什么是 Dense 层？
Dense 层，又称为全连接层，是神经网络中的一种重要结构。每个 Dense 层与前一层
