百图画鸿蒙 | 一图一主干如果把鸿蒙比作人，百图目的是要画出其骨骼系统。百图系列每张图都是心血之作，耗时甚大，能用一张就绝不用两张，所以会画的比较复杂，高清图会很大， 获取3倍超高清最新图。v**.xx代表图的版本，请留意图的更新。本篇图为进程状态图,进程在运行过程中其状态是随着任务的状态不断的变化的，结构体中用了processStatus来记录状态，很有意思的是，用一个变量表示了两层逻辑 数量和
问题简述CNN分类网络的演变脉络及各自的贡献与特点综述深度学习的浪潮就是从CNN开始的，它结构形态的变化也见证着这门技术的发展。现在涌进来学习深度学习的大部分人都是做计算机视觉的，因为这个门槛相对较低，业界数据集开源了很多，也比较直观，而且对硬件设备的要求也没语音那么大，导致现在就业竞争非常大。CV各种任务的网络结构变形更是日新月异，让人眼花缭乱，但是不管怎么变，基本都是基于卷积、池化和全连接这三
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2024-08-08 22:13:53
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目录 1 神经网络 2 卷积神经网络 2.1 局部感知 2.2 参数共享 2.3 多卷积核 2.4 Down-pooling 2.5 多层卷积 3 ImageNet-2010网络结构 4 DeepID网络结构 5 参考资源自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-c
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2024-04-08 10:18:55
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图解CNN：通过100张图一步步理解CNN 作者：@Brandon Rohrer，说明：本文被收录于七月在线APP 大题查看 深度学习第35题。本质上来讲，我那篇CNN笔记，基本做到非CS专业生也能秒懂CNN。但本文更厉害，可能看过CNN无数资料，皆不如此文好懂。 当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络
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2024-05-09 16:43:30
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本文是对《Network In Network》的论文解读和总结。该论文发表于 ICLR 2014，由新加坡国立大学（NUS）提出，自2014年发表至今，已有接近2K的引用量，其独特的网络结构成为卷积神经网络的革新，是经典的卷积神经网络的一个变种。1. 网络结构1.1 MLP卷积层NIN 具体在传统的卷积层上采用了大小为[1,1]的卷积核去替代，相当于进行了一次初级范围的全连接提取，从而加强了线性
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2024-06-25 17:04:40
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# Python骨骼图检测
在计算机视觉领域，骨骼图检测（Pose Estimation）是一项重要技术，广泛应用于动作识别、实时监控、体育分析等多种场景。通过识别人体的关键点位置，骨骼图检测可以帮助我们理解和分析人体动作。本文将介绍如何利用Python进行骨骼图检测，并提供相应的代码示例和流程图，帮助读者更好地理解整个过程。
## 一、概念简介
骨骼图检测主要的目标是从图像中识别出人体的关
1. AlexNet模型 2012年，Alex等人在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，原始的AlexNet v1主要由5个卷积层和3个全连接层组成， AlexNet v2去掉了localNorm层，并在最后3层中使用了卷积层代替全连接层，构造了全卷积结构。2. VGG模型 2014年，牛津大学
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2024-03-16 16:52:39
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IDE：pycharm Python: Python3.6 OS: win10代码已存档于github中DL-tenserflow/The_migration_study_Inception-v3/ 希望您 star一下，在此 感谢迁移学习1.所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。 2.说白了就是别人已经训练好的强大的模型，你不需要去浪费时间训练，直接拿过
Python之Matplotlib（五）一、3D作图与动画1.创建3D图：ax=Axes3D()首先在进行 3D 作图时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 用于3D 坐标轴显示,并且之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加3D坐标轴import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import
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2023-10-01 22:03:49
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这期推文的封面是一张富集分析的网络图，文献：Single cell RNA sequencing of human liver reveals distinct intrahepatic macrophage populations，算是比较新颖的富集展示方法，是用Cytoscape做的。之前我介绍过一个网页工具，可以做富集结果的网络图，这篇推文的阅读量已经是我的小破人数的两倍多，可
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2024-07-01 20:50:20
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CNN 最擅长的是处理图片。图像由像素组成，每个像素又有颜色构成。比如，一张像素1000x1000x3的RGB图片，若用传统的神经网络（只有全连层），会有3百万的参数。这样处理起来，会非常费资源，又耗时，效率很低。而 CNN 就是将问题‘复杂简单化’，通过卷积降低数据维度，再作全连层处理。在大部分场景下，降维并不会影响结果。比如，1000像素的图片缩小成200像素，并不影响肉眼认出来图片中是一只猫
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2024-03-19 13:46:48
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神经网络（CNN）神经网络主要有三个部分组成, 分别为:网络结构 —— 描述神经元的层次与连接神经元的结构.激活函数(激励函数) —— 用于加入非线性的因素, 解决线性模型所不能解决的问题.参数学习方法的选择(一般为权重值W和偏置项b)一、CNN领域划分图像处理领域
图像识别图像标注图像主题生成图像内容生成…视频处理领域
视频分类视频标准视频预测…自然语言处理（NLP）领域
对话
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2024-05-04 18:17:35
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网上很多关于Faster RCNN的介绍，不过这一片算是比较全的了，不仅包括整体流程、思想的介绍，也包括各个实现较为深入的介绍。大概内容记录如下（仅记录目前我感兴趣的部分）：1 各种CNN模型以及数据库 自从接触基于深度学习的目标检测这一领域以来，经常遇到各种CNN模型，比如ZF模型、VGG模型等等。同时也接触到各种数据集如PASCAL VOC、MNIST、ImageNet等等，博文深度学习常用
Tensorflow学习笔记：CNN篇（2）——CNN模型的模块化设计前序—在上文的程序中为了反应CNN模型的基本结构，在编写时遵循了“由前向后，缺什么补什么”的思路。结果可以看到，程序也能较好地完成工作达到模型设计的目的，但是也可以看到，这种程序设计模式非常的臃肿，因此在本小节对程序进行重构。完整代码import tensorflow as tf
from tensorflow.examples
平时做自然语言处理的时候，都会有用到CNN的模型，可是对于模型本身的算法具体过程还没有完全理解透彻！ 因此阅读了一些文章书籍以及观看了一些课程，在这里尽量以通俗易懂的语言，以问答形式作一个总结，如有错误的地方劳烦指出！一 CNN是个什么鬼？它可以用来做什么？ CNN的英文全称是Convolutional Neural Networks(可不是那个美国有线电视新闻网CNN哦), 中文名叫作卷积神
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2023-10-08 08:26:25
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写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。以LeNet-5为例说明：输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片输出：分类结果，0~9之间的一个数因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，因此神经网络的最后输出层必然是SoftMax问题，然后神经元的个数是10个。Le
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2024-08-14 13:36:33
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这个PPT实例采用形状复制得到网格的方式，并且叠加一个渐变填充，又绘制一个图形进而凸显标题文字方式。我们看一下效果图【实例知识点】1、妙用CTRL+D快捷实现形状的快速复制2、PPT渐变的使用【操作步骤】第一步：先在PPT中绘制一个小矩形，调整好要放置的位置，直接按CTRL+D快捷键进行复制(如下图1)，最关键点就在于直接把CTRL+D复制出来的图形移动到如下图2的位置，然后在直接按C
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2024-05-29 09:52:39
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1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。 本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后
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2023-08-25 19:36:53
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作者：Asifullah Khan 等深度卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的神经网络，在各种竞赛基准上表现出了当前最优结果。深度 CNN 架构在挑战性基准任务比赛中实现的高性能表明，创新的架构理念以及参数优化可以提高 CNN 在各种视觉相关任务上的性能。本综述将最近的 CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。引言通过 1989 年
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2024-03-29 12:40:45
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上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作，可以很好反映视神经处理计算的过程，典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5，可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
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2024-08-08 12:09:24
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