目录1. 结构1.1. 与门门控1.2. Latch门控clk与Latch的竞争——还是毛刺！1.3. 触发器门控clk与触发器的竞争——还是毛刺！2. RTL实现 时钟的不断翻转会产生很大的翻转功耗，因此在某个模块不工作时及时地停下时钟常见的一种低功耗手段。顾名思义就是为时钟输入增加一个使能en，详情如下芯片设计进阶之路——门控时钟6.4 Verilog RTL 级低功耗设计（下）FPGA设计
远程控制物联网方案 (此方案成本250元~300元优点是远低于产家报价400～500,使用自家服务器扩展成本低)组装后连线效果实物图 网关配置 工具见下面产品说明通讯是TCP/IP协议,一定要配置好服务器地址与网关 通讯是TCP/IP协议,一定要配置好服务器地址与网关 通讯是TCP/IP协议,一定要配置好服务器地址与网关 重要的事情说三遍*工程所需要的设备与用途 根据实际情况选配 相关设
源代码人脸识别宿舍门禁系统(pythonqtopencv带数据库)-深度学习文档类资源-CSDN下载download.csdn.net视频效果[video(video-16ReW6hG-1605924878152)(type-csdn)(url-)(image-)(title-人脸识别 宿舍门禁系统( pyqt opencv带数据库）)]live.csdn.net一.界面设计 使用Qt Desig
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2024-07-09 18:44:41
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人工智能门禁系统有哪些模块组成一种人工智能门禁系统，包括电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、摄像头、门禁、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块、安保终端和门禁控制装置；所述电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块和安保终端均连接至门禁控制装置；控制主机包括蓝牙门禁读
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2023-12-21 21:03:47
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深度学习门控模块是一种高效的技术，旨在改善深度学习模型的训练和推理过程。门控机制通过控制信息流，允许模型选择性地记忆和遗忘信息，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。
在这篇博文中，我将详细记录解决深度学习门控模块问题的过程，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等内容。
### 背景定位
深度学习的持续发展为许多领域的应用提供了动力。在众多技术中，门控机制通过提供
门禁产品，它作为一道安全防范的防线，已经在我们生活中存在很久了，它是人们生活、工作中的一个安防系统，从早期的机械锁具发展到如今的智能网络化、集成化的现代门禁产品。在新技术融入与发展过程中，门禁承担着基础的安防工作，也成为跨界融合的新趋势。常见的通道闸机作为一款门禁产品，随着技术的不断发展，面临着转型的挑战，一方面是新技术发展促进传统的通道门禁创新发展，另一方面是人行通道闸机作为门禁系统的细分领域，
循环神经网络不仅容易出现梯度弥散或者梯度爆炸，还不能处理较长的句子，也就是具有短时记忆（Short-term memory) 为了克服这些缺点，提出了长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，简称 LSTM)。 LSTM 相对于基础的 RNN 网络来说，记忆能力更强，更擅长处理较长的序列信号数据一、LSTM原理基础的 RNN 网络结构如图，上一个时间戳的状态向量 h
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2024-07-17 11:19:11
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摘要1、引言2、CNN基本组件 2.1 卷积层 2.2 池化层 2.3 激活函数 2.4 批次归一化 2.5 Dropout 2.6 全连接层3、深度
目录1--ResNet50介绍1-1--Stem Block环节1-2--Stage环节1-3--ResNet50核心代码：2--SENet介绍3--SEResNet50介绍4--实例之使用SEResNet50实现数据集CIFAR10分类5--参考1--ResNet50介绍分析：上图为ResNet50的整体结构，除Input和Output环节外，还包含5个环节：Stem Block环节、Stage
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2024-01-17 10:46:17
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# PyTorch实现Inception模块
## 引言
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的模型。然而，传统的CNN模型通常在处理图像数据时需要考虑不同尺寸的特征，这就涉及到合并和分支的问题。为了解决这个问题，Google的研究人员提出了Inception模块，它能够有效地处理不同尺寸的特征，并在图像分类和目标检测任
原创
2023-08-17 11:52:54
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PyTorch实现SqueezeNet的Fire模块。
原创
2022-08-20 00:36:06
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Gated Channel Transformation for Visual Recognition (GCT)本文是复现的百度&Syndney投于CVPR2020的一篇关于Attention文章。它提出了一种通用且轻量型变化单元，该单元结合了归一化方法和注意力机制，易于分析通道之间的相互关系(竞争or协作)同时便于与网络本身参数联合训练。paper：https://openaccess
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2023-12-22 23:50:26
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计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并自动求导；然而对于大规模的网络，autograd太过于底层。
在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。
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2023-07-13 06:13:31
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神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络
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2024-01-28 03:22:48
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:39
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【PyTorch】实现InceptionV1模块
原创
2022-08-20 00:35:54
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import torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn import Parameterfrom torch.nn import initfrom torch import Tensorimport mathclasse nn.LSTM""" def ...
原创
2023-01-20 09:42:08
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:40
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一、introductionResNet是2015年提出来的深度学习网络模型，其主要解决的是网络层数过多导致的退化问题。过去的网络模型层数差不多在十几二十层，随着网络层数的增多，人们发现模型的准确率很难再有较大的提升，甚至会出现准确率下降的情况，而ResNet提出的残差网络有效解决了这一问题，使得网络层数达到了上百层。 更重要的是，这一思想的提出，使得ResNet模型逐渐取代了VGG网络，几乎是当
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2023-10-10 15:51:21
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2.1 神经网络学习机制数据预处理模型设计损失函数和优化方案设计前向传播反向传播更新参数2.2 深度学习特殊性样本量很大，需要batch加载 模块化搭建网络多样化损失函数和优化器设计GPU的使用：并行计算2.3 深度学习模块基本配置导入包numpy, pandas, torch, torch.nn, torch.optim, torch.utils.dataimport os
impor
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2023-11-11 15:53:00
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