目录0、首先注册一个账号1、创建知识库Repository2、创建一个分支branch——feature3、制作并提交commit4、打开拉取请求pull5、合并自己的pull请求github是一个用于版本控制和协作的代码托管平台。可以让所有人在任何地方协同工作。分支branch是一次在不同版本的存储库上工作的方式，创建仓库时默认有一个master分支。一般步骤：创建资源库repository创建
一、介绍 2015年谷歌团队提出了Inception V2，首次提出了批量(Batch Normalization)归一化方法，可以提高网络的收敛速度。应用范围广泛。主要的创新点包括：Batch Normalization：在神经网络的每层计算中，参数变化导致数据分布不一致，会产生数据的协方差偏移问题，
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2024-04-12 11:58:29
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介绍CNN指的是卷积神经网络，这个介绍网上资料多的很，我就不介绍了，我这里主要是针对沐神教程的CNN代码做一个笔记。理解有不对的地方欢迎指出。卷积神经网络里面最重要也是最基本的概念就是卷积层、池化层、全连接层、卷积核、参数共享等。图： 这个图是对下面代码的一个描述，对于一张图片，首先处理成28*28(这里一张图片只有一个通道)。通过第一层卷积层，得到20个通道的输出（每个输出为24*24），所以第
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2024-04-08 10:30:34
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AI/CV重磅干货，第一时间送达A作者：Akihiro FUJII近年来，Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks?》 (Raghu et al., 2021) 由 Google Brain 发表，并探讨传统CNN 和 Visio
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2024-07-30 15:36:35
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操作系统： bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ cat /etc/issue
Ubuntu 14.04.2 LTS \n \l Python版本： bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python --version
Python 2.7.6
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2024-03-29 14:28:36
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7.1 R-CNN R-CNN首先从输入图像中选取若干提议区域（找出可能的感兴趣区域），并标注它们的类别和边界框（如偏移量），用卷积神经网络对每个提议区域进行前向传播以抽取其特征，用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。该模型如下图所示： &n
期刊：information sciences引用：Hassan M M, Gumaei A, Alsanad A, et al. A hybrid deep learning model for efficient intrusion detection in big data environment[J]. Information Sciences, 2020, 513: 386
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2024-09-25 12:04:35
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https://zhuanlan.zhihu./p/29367273 https://zhuanlan.zhihu./p/28749411 以及1*1卷积核：https://.zhihu./question/56024942
原创
2022-01-17 17:03:32
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Oracle数据库中提供了同义词管理的功能。同义词是数据库方案对象的一个别名，经常用于简化对象访问和提高对象访问的安全性。在使用同义词时，Oracle数据库将它翻译成对应方案对象的名字。与视图类似，同义词并不占用实际存储空间，只有在数据字典中保存了同义词的定义。在Oracle数据库中的大部分数据库对象，如表、视图、同义词、序列、存储过程、函数、JAVA类、包等等，数据库管理员都可以根据实际情况为他
4.2 AdaBN 算法依赖测试集统计学信息问题问题描述：虽然 AdaBN 算法可以提高 WDCNN 模型的抗噪能力与变载领域自适应能力，但 AdaBN 算法需要整个测试集的样本在 WDCNN 每一个 BN 层的均值与方差，这对于一个故障诊断系统，在初期是难以满足的。解决思路：1）根据部分测试样本的均值方差，对整体测试样本的均值方差进行估计；2）不获取任何测试集的信息，通过对 WDCNN 模型本身
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2023-10-08 08:10:00
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内容参考：《基于卷积神经网络的轴承故障 诊断算法研究》–张伟代码参考:https://github.com/AaronCosmos/wdcnn_bearning_fault_diagnosis1 背景：基于信号处理的特征提取+分类器的传统智能诊断算法，对专家经验要求高，设计耗时且不能保证通用性，已经不能满足机械大数据的要求。提出使用基于卷积神经网络智能诊断算法来自动完成特征提取以及故障识别。1.1
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2023-10-13 08:57:39
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1. 概述在本教程中，我们将使用 Java 中的 Deeplearning4j 库构建和训练卷积神经网络模型。2. 图像分类2.1. 问题陈述假设我们有一组图像。每个图像表示特定类的对象。此外，图像上的对象属于唯一已知的类。因此，问题陈述是构建能够识别给定图像上对象的类的模型。例如，假设我们有一组包含十个手势的图像。我们构建一个模型并对其进行训练以对其进行分类。然后经过训练后，我们可以传递其他图像
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2023-10-08 08:18:28
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1. CNN卷积神经网络（CNN）是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一 种多层神经网络。如图，传统的神经网络使用全连接的策略进行极端，在处理较大的数据（如图像）时会遇到问题：权值太多，计算量太大；需要大量样本进行训练。CNN通过局部感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。我们在观察一个图像的时候，不可能一眼看到图像的所有内容。这时候，CNN中隐藏层的每个神经元只和前一层
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2023-12-02 22:54:29
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目录CNN 的实现CNN 的可视化 CNN 的实现本节将实现以下结构的简单 CNN默认在 MNIST 数据集上工作，输入数据形状为 ，卷积层使用 的滤波器，滤波器个数为 30，不进行填充，步长为 1，因此卷积层之后数据形状为 。池化层使用 的滤波器，不进行填充，步长为 2，因此池化层之后数据形状为 。第一个隐藏层设为 100 个神经元，输出层的神经元个数设为 10import sys
fil
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2024-07-03 03:19:57
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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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注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码（PyTorch）jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行下面是对代码的详细注释（直接在代码上注释）：1.有关导入的库 1 # -----------------------
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2024-06-24 10:56:37
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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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Torchvision更新到0.3.0后支持了更多的功能，其中新增模块detection中实现了整个faster-rcnn的功能。本博客主要讲述如何通过torchvision和pytorch使用faster-rcnn，并提供一个demo和对应代码及解析注释。目录如果你不想深入了解原理和训练，只想用Faster-rcnn做目标检测，请看这里torchvision中Faster-rcnn接口一个dem
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2023-12-08 15:43:18
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作者丨happy导读本文创造性的将Transformer中的自注意力机制的动态上下文信息聚合与卷积的静态上下文信息聚合进行了集成，提出了一种新颖的Transformer风格的“即插即用”CoT模块，它可以直接替换现有ResNet架构Bottleneck中的3✖️3卷积并取得显著的性能提升。 Contextual Transformer Networks for Visual Recogn
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2024-04-04 10:44:06
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CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得首先是对代码结构思路进行思路图展示，如下： 参数和原理剖析： 因为MNIST图片为长和宽相同的28像素，为黑白两色，所以图片的高度为1，为灰度通道。 在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层
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2024-07-23 11:33:27
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