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，
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
题目来源： poxlove3 题目描述：经过了前面那么多题目的历练，耐心细致在解题当中是 必不可少的品质，刚巧你们都有，你和小鱼越来越入迷。那么走向了下一个题目，这个题目好长 好长，你知道你们只要细心细致，答案总会被你们做出来的，你们开始慢慢的尝试，慢慢的猜想 ，功夫不负有心人，在你们耐心的一步步的 ...
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2021-08-20 23:08:00
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## PyTorch中使用One-hot编码的步骤
### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入PyTorch库以及其他必要的库，例如numpy。
```python
import torch
import numpy as np
```
### 2. 准备数据集
在进行One-hot编码之前，我们需要准备一个数据集。数据集可以是一个包含标签的列表或数组。
```python
lab
原创
2023-07-17 03:02:09
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风格迁移 Style Transfer1、数据集2、原理简介3、用Pytorch实现风格迁移4、结果展示5、全部代码小结 1、数据集使用COCO数据集，官方网站点此，下载点此，共13.5GB，82783张图片2、原理简介风格迁移分为两类，一类为风格图片（毕加索、梵高…），一类是内容图片，通常来自现实世界中本文主要介绍Fast Neural Style，关于Neural Style可见pytorc
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2023-12-14 10:50:05
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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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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
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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2021年11月17日11:32:14 今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！实现自适应特征处理模块如下图所示： 特征融合公式如下： 其中，为归一化权重，，为初始化权重系数。 结构分析：对于一个输入的特征图，有四个分支从上往下，第一个分支用的是Maxpooling进行最大池化提取局部特征第二个分支用的是Avgpooling进行平均池化提取
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2024-01-24 15:31:19
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目录1.新建工程文件-VS20152.构建pyd文件的步骤3.使用模块4.添加更多函数5.更复杂的模式我们知道在Python中有文件、API、代码等多种层级的扩展。在《Python混合编程：调用可执行文件》、《Python混合编程：C语言接口ctypes(1)》、《Python混合编程：C语言接口ctypes(2)》 等文章中对前面2种层级的扩展进行了介绍，这篇文章将介绍在代码级别进行扩展的方法，
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2023-07-07 09:04:42
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自己学深度学习的时候想要记下来的，看到代码这样用就这样记了，所以我也不知道这个定义过程规不规范，反正就是能用。其他类型的数据按代码改一下应该没问题，下边是一个图片数据集！步骤：自定义Dataset实例：
定义 __init__ 方法：返回feature和label两个部分的数据；定义 __getitem__ 方法；定义 __len__ 方法；使用 torch.utils.data.DataLoad
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2023-08-14 11:57:53
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现在越来越多的公司希望将不同的编程语言结合在一起，Python 和 Go 的混合编码便是一个典型的案例。Python 凭借其快速的原型开发能力，在数据科学和人工智能领域广受欢迎，而 Go 语言则因其高效性和并发支持而成为构建高性能系统的热门选择。本文将探索如何通过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成来解决 Python 和 Go 的混合编码问题。
## 环境配置
在进行
Python与Julia结合使用的个人经验一、库的创建1.1. Python库的创建1.2. Julia包的创建二、库的调用2.1. Julia调用Julia包2.2. Python中调用Python库2.3. Julia调用Python库2.4. Python中调用Julia包三、Tips about VS Code 本人非专业程序员，下面讲的是我从事科学计算时得到的一点心得。 Julia
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2023-11-05 13:29:06
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风格转换模型style_transformer项目实例 pytorch实现有没有想过，利用机器学习来画画，今天，我将手把手带大家进入深度学习模型neural style的代码实战当中。 neural-style模型是一个风格迁移的模型，是GitHub上一个超棒的项目，那么什么是风格迁移，我们来举一个简单的例子： 这个项目的理论指导来自论文:Perceptual Losses for Real-Ti
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2023-12-28 19:26:02
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这几天把图片迁移的代码运行出来，感觉很开心！? 之前在github上找了很多关于图片风格迁移的代码，但都没有运行出来，有可能是我的电脑不支持GPU加速。后来买了本书《python深度学习基于pytorch》，书上有相关代码的介绍。市面上关于pytorch深度学习的书籍相对较少，这本是我在豆瓣上看到利用pytorch进行深度学习评分较高的一本，兼顾了CPU和GPU。先上图让大家看看效果： 上面一张图
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2023-12-17 23:10:07
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# Java集合框架概述与编码示例
Java集合框架是Java SDK中一个重要的部分，它定义了一组接口和类，用于存储和操作对象的集合。使用集合框架，我们可以方便地处理各种数据结构，如列表、集合和映射等。本文将详细探讨Java集合框架的基本概念，实际编码示例，以及一些与集合相关的状态图和关系图。
## Java集合框架的核心接口
在Java集合框架中，主要有如下几个核心接口：
1. **C
原创
2024-10-29 04:55:37
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# PyTorch与OpenCV混合编程的入门指南
在计算机视觉和深度学习的领域，PyTorch和OpenCV常常被结合使用，以推动新的技术应用。作为一名刚入行的小白，学习如何将这两者有效结合，将有助于你的职业发展。本文将为你提供一份操作指南，帮助你了解PyTorch与OpenCV的混合编程流程。
## 整体流程概述
下面的表格详细描述了实现PyTorch与OpenCV混合编程的主要步骤：
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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编码规范包含了当前 kotlin 语言的编码风格。命名风格如有疑惑，默认为Java编码约定，比如：--使用骆驼命名法(在命名中避免下划线)--类型名称首字母大写--方法和属性首字母小写--缩进用四个空格--public 方法要写说明文档，这样它就可以出现在 Kotllin Doc 中冒号在冒号区分类型和父类型中要有空格，在实例和类型之间是没有空格的：interface Foo<out T :
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2024-03-26 15:16:44
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# PyTorch特征融合教程
特征融合是深度学习中一个重要的步骤，尤其是在处理复杂任务如图像识别或自然语言处理时。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具来实现特征融合。本文将带你一步步实现特征融合的过程，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
在我们开始之前，先来简单了解一下特征融合的基本步骤。以下是使用PyTorch进行特征融合的一般流程：
| 步骤 | 描述
