vector和string迭代器支持的运算iter + n迭代器加上一个整数仍得一个迭代器，迭代器指示的新位置与原来相比向前移动了若干个元素。结果迭代器或者指示容器内的一个元素，或者指示容器尾元素的下一个位置iter - n迭代器减去一个整数仍得一个迭代器，迭代器指示的新位置与原来相比向后移动了若干个元素。结果迭代器或者指示容器内的一个元素，或者指示容器尾元素的下一个位置iter1 += n迭代器
Diffusion是HMM吗？让我们深入理解这个问题，探索其背景与技术原理，并对其架构及性能进行分析。
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在2023年，Diffusion模型作为一种强大的生成模型引起了广泛关注，而隐马尔可夫模型（HMM）则是经典的序列模型，二者在很多问题上都有交集。那“Diffusion是HMM吗”的问题就不可避免地被提了出来。以下是我们探讨这个问题的过程，我们会从背景描述开始，逐步深入到技术原理、架
+创新点：将整张图片作为网络的输入，直接在输出层对BBox的位置和类别进行回归。简介YOLO意思是You Only Look Once，创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，属于one-stage的检测模型。整体上来说，首先将图片resize到448×448，送入到CNN网络之后，经过进一步预测得到检测的结果。YOLO是用了一个单独的CNN模型来实现了end2end的检测，它是一个统一的框
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2024-08-09 12:26:10
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在当今的计算机视觉领域，深度学习方法不断推陈出新，其中“扩散模型”（Diffusion Models）和“卷积神经网络”（CNNs）是最受到关注的两种技术。然而，许多人对它们之间的区别仍不够了解。
> “在面对图像生成和特征提取时，我总是感到困惑，扩散模型和CNN到底有什么不同？”
首先，我们需要明确扩散模型与CNN的背景。在图像生成任务中，扩散模型利用一系列逐步去噪的过程来实现高质量图像生成
原文作者：Matthijs Hollemans
WWDC 2017 使一件事情变得非常清楚，那就是：Apple 正在全力以赴地支持「设备上的机器学习」了。他们希望 App 的开发者们能够尽可能的简单的加入他们的行列中。Apple 去年发布了可以用于创建基本的卷积神经网的 Metal CNN 和 BNNS 框架。今年，Metal 得到了进一步扩展，增加了一个全新的计算机视觉框架，以及 Core ML
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2024-06-20 20:15:45
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这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是推动这一切爆发的主力，在目前人工智能的发展中有着非常重要的地位。【问题来了】那什么是
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2024-04-01 09:19:04
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目录简介FCN的提出背景核心思想FCN网络原文的网络结构直观的网络结构卷积部分skip部分网络训练第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段小结 简介FCN的全称是Fully Convolutional Network，出自2015年Jonathan Long等人的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，FCN的提出可以说是图像分割
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2024-09-27 18:16:34
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接触TransE算法也有半年多了，从一开始的一脸懵逼到现在满脸懵逼，也算是有点收获。。。 于是，，，献丑了~ 关于算法的具体实现，网上有很多，也不过多赘述，推荐几篇比较好的（不保证是原创，因为同款文章太多了。。。抄袭严重，如有知道原创的盆友，烦请告知~）TransE算法（Translating Embedding） 这篇文章以不同的作者名出现在众多平台，，，足
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍 循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RN
由于比赛的原因，接触了图像文字识别，即是对输入的图片，识别其中的文字。然而对于现实世界中随机的一张图片，首先需要文字检测，即检测出图片中文字的所在文字，然后再进行文字识别，由于比赛给出的数据不用考虑文字检测部分，所以此篇文章主要介绍文字识别算法CRNN。CRNN算法思想很简单，架构模型为CNN+RNN，CNN用于提取图片的特征，然后转换成特征序列，作为RNN的序列输入，RNN网络用于预测序列，RN
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2024-04-08 10:35:17
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一.Tensorflow的迭代次数到底应该设置为多少？训练集对迭代次数的影响学习率对迭代次数的影响权重对迭代次数的影响隐藏层节点数对迭代次数的影响卷积核数量对迭代次数的影响网络层数对迭代次数的影响二.迭代次数对网络分类准确率的影响三.快速设定网络参数的一种便捷方法 一1.训练集对迭代次数的影响完全相同的两个对象无法被分成两类，比如用一个二分类网络去分类mnist的0和0，这个网络的分类准
隐藏层不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层.激活和池化都没有权重使层与操作区分开的原因在于层具有权重。由于池操作和激活功能没有权重，因此我们将它们称为操作，并将其视为已添加到层操作集合中。
例如，我们说网络中的第二层是一个卷积层，其中包含权重的集合，并执行三个操作，即卷积操作，relu激活操作和最大池化操作。传入Linear层之前展平张量在将输入传递到第一个隐藏的Linear层之前，我们必须res
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2024-05-21 18:13:38
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文章目录0. 介绍1. ConvLstm1.1 Lstm1.2 ConvLstm 0. 介绍文章： Exploiting Temporality for Semi-Supervised Video Segmentation代码： https://github.com/mhashas/Exploiting-Temporality-For-Semi-Supervised-Video-Segmenta
R-CNN 原理详解 文章目录R-CNN 原理详解1. Contributions2. 流程详解2.1 总体流程2.2 提取候选区域2.3 训练CNN2.4 训练SVM3. 总结 最近开始学习物体检测的知识，就读了一下R-CNN的论文原文 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentatio
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2024-05-30 09:52:33
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引入和代码项目简介https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification模型有哪些？使用的模型有下面七个BertOrigin,BertCNN, BertLSTM, BertATT, BertRCNN, BertCNNPlus, BertDPCNN通用数据集情感分类： 采用 IMDB， SST-2, 以及 Yelp 数据集。IMDB: run_i
一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（Regions with Convolutional Neural Network Feature
关于YOLOYOLO的意思是 you only look once，比起想RCNN，FAST RCNN这些two stage的方法，YOLO仅仅需要扫描一遍图像，而不需要另外再寻找ROI，感兴趣的区域。YOLOv3是2018年发明的算法，并且所发表的论文也较为简短。以下是YOLOv3的网络结构图： 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件： （1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，
目录一、解决的问题二、算法概要训练的过程测试的过程三、算法详解四、实验结果五、总结一、解决的问题R-CNN存在以下几个问题：训练分多步。通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先要fine tuning一个预训练的网络，然后针对每个类别都训练一个SVM分类器，最后还要用regressors对bounding-box进行回归，另外region proposal也要单独用selective search
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2024-09-23 19:39:16
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== 和 is 的区别这个问题对于使用过 Python 一段时间开发人员的来说相信不是一个困难的问题。
本文将剖析 Python3.6 源码，旨在从实现细节层面把这个问题说清楚。从字节码看起
我们先来看看 == 和 is 编译后字节码的区别：
123456789101112131415161718192021222324252627In [1]: def test():
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2024-08-22 10:23:58
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1. 主要步骤VOC2007格式数据集制作训练集均值文件计算网络选择faster r-cnn源码修改运行
2. VOC2007格式数据集制作1. 修改VOCinit.m(1) 数据集名称 第12行VOC2007改为自己的文件夹名称VOCopts.dataset='your folder name'(2) 修改图片格式 第37行中的jpg换成自己的图片格式VOCopts
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2024-03-22 14:08:15
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