参考资料 参考资料2：http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0011%E2%80%94%E2%80%94Simple_CNN/卷积神经网络(基础篇)1、convimport torch
in_channels, out_channels = 5, 10#输入通道是5，输出通道是10
width, height =
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2024-01-02 15:29:07
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## 如何用Python绘制高斯函数的波形图
高斯函数，又称正态分布，是统计学中非常重要的概念，广泛应用于信号处理、机器学习和自然科学等领域。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python绘制高斯函数的波形图，并通过示例代码来实现这一过程。
### 1. 高斯函数的定义
高斯函数的标准形式如下：
\[ f(x) = A \cdot e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma
利用Visio 2007来绘制网上书店系统的数据流图。利用Visio 2007创建Gane- Sarson数据流图，可以选择“软件和数据库”模板，然后再选择“数据流模型图”，创建之后可以看到Gane-Sarson有4种基本符号，如下图所示。在绘制系统数据流图的过程中，结构化需求分析方法通常强调“自顶向下，逐层分析”的思想。对于大规模的软件系统而言，需要采用多层的数据流图才能将问题描述清楚，而对于中
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2023-10-05 22:57:04
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在信息系统分析与设计的过程中，绘制信息系统结构图是至关重要的一步。这一图形化表示方式能够清晰地展示出系统的各个组成部分以及它们之间的相互关系，为开发团队提供一个全局的视角。对于参加软考的考生而言，掌握信息系统结构图的绘制方法，不仅有助于理解系统的整体架构，还能在考试中准确表达自己的设计思路。
一、理解信息系统结构图的基本概念
信息系统结构图是一种用于描述信息系统组成部分及其关系的图形化工具。
原创
2024-06-26 15:11:23
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目录本文作用CNN神经网络可视化工具1解释器学习笔记CNN神经网络可视化工具2 本文作用学习卷积神经网络时，我们只知道输入一张图片后，通过一顿操作，便可以提取图片中的特征，我们对于其内部的操作，只有理论了解，并没有做到眼见为实。这个CNN解释器让我们在浏览器上，便可以清楚看到每个神经元是如何产生，以及生成的图片长什么样。CNN神经网络可视化工具1网址：https://poloclub.githu
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2024-04-08 10:19:51
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01小K是谁大家好，我是小K，一个配图排版追求极致，思维独特逻辑清晰的写手，专注分享算法，
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2022-07-27 09:30:26
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前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。1.CNN的介绍CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元：1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进
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2024-03-31 21:47:38
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原来算法还能这样用图画出来？
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2021-06-24 17:57:28
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图像分类是计算机视觉基本任务之一。顾名思义，图像分类即给定一幅图像，计算机利用算法找出其所属的类别标签。图像分类的过程主要包括图像的预处理、图像的特征提取以及使用分类器对图像进行分类，其中图像的特征提取是至关重要的一步。深度学习作为机器学习的一个分支，将数据的底层特征组合成抽象的高层特征，其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域发挥了不可替代的作用。深度卷积神经网络模型本文根据近年来基于DCNN
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2024-05-13 14:12:16
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# 使用Python画出Loss曲线：解决机器学习中的可视化问题
在机器学习的训练过程中，监控Loss值的变化是评估模型性能的重要步骤。Loss值不仅可以帮助我们理解模型是否在收敛，还可以指引我们是否需要调整超参数。因此，合理地将Loss值可视化，能够为模型的改进提供宝贵的线索。本文将着重介绍如何使用Python进行Loss曲线的绘制，让我们来解决这一实际问题。
## 一、准备工作
在开始之
0x00绪论数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构包含三个部分：逻辑结构，存储结构，数据运算。 （1）：逻辑结构分为线性结构和非线性结构。 线性结构有线性表。非线性结构有集合、树、图等。 （2）：存储结构有顺序结构和非顺序结构。 顺序结构是各个数据元素在物理上是连续的，非顺序结构是各个数据元素在物理上是离散的。 非顺序结构又可以分为链式存储，索引存储，散列存储等。 （3
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2023-11-17 21:43:42
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# 如何在Visio中绘制分层架构图：解决实际问题
在今天的数字化时代，系统架构和设计的重要性不言而喻。无论是在软件开发还是系统集成中，一个清晰的架构图可以极大地提升团队沟通效率，确保项目按照预期推进。在众多绘图工具中，Microsoft Visio是一款功能强大的工具，能够帮助用户快速绘制包括分层架构图在内的各种图形。本篇文章将指导您如何在Visio中绘制分层架构图，并结合实际需求提供详细示例
原创
2024-09-10 03:38:53
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简单的ConvNet（卷积神经网络，CNN）是一个层次序列，ConvNet的每一层都通过一个可微函数将一个激活量转换为另一个激活量。通常，一个ConvNet由三种主要类型的层来构建：卷积层、池化层和全连接层。下面，我们将堆叠这些层以形成一个完整的ConvNet架构。 架构示例：一个简单的用于CIFAR-10数据集分类的ConvNet可能有这样的体系结构[INPUT-CONV-REL
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2024-03-19 13:52:04
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滑动窗口(字符串)-算法入门滑动窗口概述滑动窗口，大致就是维护一个区间去遍历一段数据，类似于双指针算法，那么用区间去遍历有什么好处吗？用一个区间去遍历的话，区间内会有原来的计算结果，避免重复计算，从而降低达到降低时间复杂度的目的。在算法题中常常用于找到满足某条件下，字符串或数组的字串或子数组的问题中。下面用两个例题来简单介绍一下，滑动窗口具体是如何运行的。字符串的排列
**题目描述：**给你两个字
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2024-10-28 17:42:44
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# 如何用Python画树结构
## 1. 整体流程
下面是绘制树结构的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| -- | -- |
| 1. 定义节点类 | 创建表示树节点的类，该类包含节点的值和子节点列表 |
| 2. 创建树 | 使用节点类创建树结构，构建树的根节点和子节点 |
| 3. 绘制树结构 | 使用绘图库绘制树结构 |
接下来，我们将逐个步骤详细说明如何实现。
## 2.
原创
2023-07-17 06:50:30
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# Python如何将深度学习中权重和偏置的图画出来
在深度学习的训练过程中，权重和偏置是神经网络中最重要的参数。它们决定了模型的能力和性能。为了更好地理解和分析这些参数，许多研究人员和工程师会将它们可视化。本文将介绍如何使用Python绘制深度学习中权重和偏置的图，涵盖的内容包括绘制权重矩阵、偏置向量及其变化过程。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的库。通常我们使用`
系统集成架构图：软考中的关键设计与绘制方法
在软件开发与系统集成的领域里，架构图绘制是一项核心的技能。特别是在软考（软件水平考试）中，系统集成架构图的绘制不仅是评价技术能力的重要指标，也是展现设计理念、系统规划和集成能力的关键手段。
一、理解系统集成架构图
首先，我们需要深入理解什么是系统集成架构图。系统集成架构图是一个宏观的、全面的视角，用于描述系统各个组件如何相互协作、数据如何流动、以及
原创
2023-11-17 14:53:16
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Pooling
为了解决convolved之后输出维度太大的问题
在convolved的特征基础上采用的不是相交的区域处理
http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/
这里有一个cnn较好的介绍
Poolin
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2024-09-19 19:26:51
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# 负载均衡物理架构图的绘制方案
## 1. 引言
负载均衡是现代计算机系统中常用的一种技术，其作用是将网络流量分发到多个服务器上，以提高系统的性能和可靠性。为了更好地理解和设计负载均衡系统，我们需要绘制一个清晰明了的物理架构图。本文将介绍如何使用代码示例来绘制负载均衡物理架构图。
## 2. 方案
为了绘制负载均衡物理架构图，我们可以使用Python中的"graphviz"库。"grap
原创
2024-01-28 05:29:27
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图像滤波之高斯滤波(Gauss filter)概述：高斯滤波：高斯滤波在图像处理概念下，将图像频域处理和时域处理相联系，作为低通滤波器使用，可以将低频能量(比如噪声)滤去，起到图像平滑作用。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具
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2023-12-21 23:02:08
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