C++ implement Maxpooling输入参数：featmap, kernel_size (h, w), stride输出参
原创
2022-04-02 10:03:35
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Fake Maxpooling 在初始化数组的时候如果直接求可能会t，所以用这种筛法，把复杂度降为$O(nm)$，最后用单调队列来维护区间最大值。 for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=m;++j) if(!a[i][j]) for(int k=1;k*i<=n&
原创
2022-11-03 15:23:41
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index存储的是下标 vector<int> maxpooling(vector<int> num,int size){ vector<int> result; int length = num.size(); if(length <= 0 || length < size || size <= 0) retu
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2018-09-19 23:16:00
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首先理解y=max(a,b) 的求导其实就是y由大的量决定，如果a大，那就相当于 y=a ，求导就是1给大家上个pytorch代码，可以调试下看看。
原创
2022-04-28 23:25:30
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Keras MaxPooling2D 2D最大池化层 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)参数详解 pool_size: 池化窗口大小 strides:
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2023-10-31 09:50:22
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字符串函数add()：对两个数组的逐个字符串元素进行连接。 multiply()：返回按元素多重连接后的字符串。 center()：居中字符串。capitalize()：将字符串第一个字母转换为大写。title()：将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写。lower()：数组元素转换为小写。upper()：数组元素转换为大写。split()：指定分隔符对字符串进行分割，并返回
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2024-03-25 09:36:20
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第2章 神经网络中的三个基本概念2.0 通俗地理解三大概念这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后调整策略，再试一次，这一次就不是“猜”了，而是有依据地向正确的方向靠近。如此反复多次，一直到预测结果和真实结果之间相差无几，亦即|a-y|->0，就结束训练。
一、概念会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。所有运算完成之后都需要关闭会话帮助系统回收资源，否则就可能出现资源泄漏的问题。tensorflow中使用会话的模式有两种。第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数。第二种可以通过python的上下文管理器来使用会话。tensorflow不会自动生成默认的会话，需要手动指定。 二、详解以下展示两段代码，通过设置默认会话
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2024-05-11 17:49:11
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一、numpy快速入门1、什么是numpy： numpy是python的一个矩阵类型，提供了大量矩阵处理的函数，非正式来说，就是一个使运算更容易，执行更迅速的库，因为它的内部运算是通过c语言而不是python实现的2、numpy包含两种基本数据： 数组：就是有序的元素序列，把具有相同类型的若干元素按无序的形式组织起来的一种形式 矩阵：在数学中，矩阵就是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合
一、Numpy是什么Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。Numpy开源免费。二、Numpy的历史1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。2005年，Numeric
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2024-06-05 15:15:49
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本文讲述如何使用Numpy库进行图像拼接，Numpy库是Python科学计算方面非常重要也是非常强大的库。使
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2021-09-15 09:45:35
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# 使用 NumPy 实现卷积操作
卷积操作在图像处理、深度学习等领域十分重要，尤其是在处理和分析图像、信号时。对于刚入行的开发新手来说，理解卷积的过程以及如何使用 Python 的 NumPy 库来实现它是一个非常不错的练习。本文将带你从零开始实现卷积，下面是我们要遵循的步骤。
## 流程概述
在实施卷积操作之前，我们来查看一下整个过程流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述
# Python Numpy实现卷积
卷积是深度学习中一个重要的操作，用于提取图像或信号中的特征。在Python中，我们可以使用Numpy库来实现卷积操作。下面我们将介绍如何使用Numpy来实现卷积操作，并展示一个简单的示例。
## 什么是卷积？
卷积是一种数学运算，用于在两个函数之间建立联系。在图像处理中，卷积通常被用来提取图像的特征。卷积操作通过在输入图像上滑动一个卷积核（也称为滤波器）
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2024-05-03 04:53:53
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作者 | Guillermina Sutter Schneider
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2021-07-16 16:18:48
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class node: def __init__(self,index,value,clas): self.index=index self.value=value self.clas=clas d ...
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2021-08-22 10:20:00
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import numpy as np import time def pla(x,y): k=y/x deg=np.rad2deg(np.arctan(k)) if k>0: if x<0: deg=deg+180 if k<0: if x<0: deg=deg+180 if deg<0: deg= ...
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2021-08-24 09:54:00
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文章目录一. 线性滤波1.1. 方框滤波demo1.2. 均值滤波demo1.3. 高斯滤波demo二. 非线性滤波2.1. 中值滤波demo2.2. 双边滤波demo结构体参考 一. 线性滤波1.1. 方框滤波方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。 通用的滤波kernel如下：这里是一个长宽分别为Kwidth和Kheight的窗口函数，在此区
PCA是一种常用于处理多重共线性的特征提取方法。在这种情况下，PCA的最大优点是，在应用它之后，每个“新”变量将彼此独立
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2021-07-16 16:19:33
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学习 PyTorch 比较简单，但你能学习 PyTorch 内部机制吗？最近，有 14 年 ML 经验的大神 Christian 介绍了 PyTorch 的内核机制。虽然在实际使用中并不需要这些知识，但探索 PyTorch 内核能大大提升我们对代码的直觉与理解，挖底层实现的都是大神~
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行
tf2.0 自定义模型层
一，内置模型层一些常用的内置模型层简单介绍如下。基础层Dense：密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋ 输出层特征数(bias)Activation：激活函数层。一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，
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2024-02-09 12:28:53
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