一维数组1.一维声明数组类型[] 数组名称 或 数组类型 数组名称[]int[] arrayname 或 int arrrayname[]2.一维数组的创建数组的定义只是声明了数组类型变量，实际上数组在内存空间中并不存在，必须使用new操作符为数组申请连续的空间来存放申请的数组变量。中括号里面表示数组长度，为数组分配内存空间。下面必须放到方法中，若是成员变量，内存中已经默认初始化，无法
1. 模型简介C3D模型广泛用于3D视觉任务。C3D网络的构造类似于常见的2D卷积网，主要区别在于C3D使用像卷积3D这样的3D操作，而2D卷积网则是通常的2D架构。要了解有关C3D网络的更多信息，您可以阅读原始论文学习3D卷积网络的时空特征。3D卷积图示：深度学习在图像领域的成功应用产生了多个优秀预训练特征提取模型。提取的特征基本都是网络后面FC层的激活值，并且在迁移学习任务上表现良好。但是，基
继续我们前面所说的知识点进行下一个知识点的分析，这一次我们来说明一下数据验证。其实这是个很容易理解并掌握的地方，但是这会浪费大家狠多的时间，所以我来总结整理一下，节约一下大家宝贵的时间。在MVC 3中 数据验证，已经应用的非常普遍，我们在web form时代需要在View端通过js来验证每个需要验证的控件值，并且这种验证的可用性很低。但是来到了MVC 新时代，我们可以通过MVC提供的数据验证Att
转载
2024-10-22 20:24:21
28阅读
卷积神经网络（CNN）是深度学习中常用的网络架构，在智能语音中也不例外，比如语音识别。语音中是按帧来处理的，每一帧处理完就得到了相对应的特征向量，常用的特征向量有MFCC等，通常处理完一帧得到的是一个39维的MFCC特征向量。假设一段语音有N帧，处理完这段语音后得到的是一个39行N列（行表示特征维度，列表示帧数）的矩阵，这个矩阵是一个平面，是CNN的输入。应用在图像问题上的CNN通常是二维卷积（
转载
2023-09-05 08:45:20
94阅读
今天重点理解了几篇介绍CNN的博文，跑了几个基于keras的cnn的代码样例，只能说实现了对CNN的初窥！计算一个维度（宽或高）内一个输出单元里可以有几个隐藏单元的公式权值参数，同时理解了权值共享的情况 权值共享(Shared Weights)在卷积网络中，每个稀疏过滤器hi通过共享权值都会覆盖整个可视域，这些共享权值的单元构成一个特征映
转载
2024-08-22 11:39:09
79阅读
3D打印软件——Repetier-Host 简单的使用总结一、3D打印机三维打印机——百度百科三维立体打印机，也称三维打印机（3D Printer，简称3DP）是快速成型（Rapid Prototyping,RP）的一种工艺，采用层层堆积的方式分层制作出三维模型，其运行过程类似于传统打印机，只不过传统打印机是把墨水打印到纸质上形成二维的平面图纸，而三维打印机是把液态光敏树脂材料、熔融的塑料丝、石膏
文章目录大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程一、深度残差网络（Deep Residual Networks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet有效？二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（Residual Blocks）基础残差块的核心思想结构组
1. 一维数组1.1 数组是包含多个数据值的数据结构。1.2 数组中的每个数据值的类型都相同。1.3 数组中的每个数据值被称为数组中的元素（element）。1.4 可以通过小标（索引）的方法，来访问数组中的元素，数组的下标从0开始。1.5 声明数组，需要说明类型和元素数量，例如：int a[10];1.6 通过使用for循环来访问数组中的元素，例如：for(int i=0;i<n;i++)
转载
精选
2014-05-12 22:02:20
267阅读
DenseNet复现DenseNet网络是2017年提出的一种借鉴了GoogLeNet的Inception结构，以及ResNet残差结构的一种新的稠密类型的网络，既利用残差结构避免网络退化，又通过Inception结构吸收多层输出的特征，其拥有着极好的性能又占据着恐怖的内存，但是对于追求准确率的任务来说这是一个非常值得尝试的选择。一维模型训练模板代码自己编写已开源https://github.co
转载
2024-05-27 23:33:00
49阅读
简介进行上图所示的3D格子地板的渲染，需要进行Canvas的像素级别操作，从视点连接屏幕（屏幕就是canvas）中的所有像素点，形成大量的射线，倘若射线与地板相交，把交点以及交点的颜色反馈给屏幕(canvas)。如下图所示: 像素操作在进行3D渲染之前，必须了解Canvas的像素操作相关概念。在给定了width和height的canvas上，在坐标(x ,y)上的像素的index构成如下。va
Allegro cadence 17.4 如何查找、导入自己想要的3D模型 3D模型图除了看电路板焊上元件后的效果外，还可以用来检查丝印的字是否会被器件挡住，比如这个，当我发现这个时，板子已经在打印了。。。 有些器件边沿会凸出来一点，但第一次用某个器件时，可能没有这样的意识。 那么Allegro绘制PCB时，怎么去坐这样的3D效果图呢？当然了，我们可以自己用proE或者CAD去绘制，不过，我个人
转载
2024-07-16 17:31:44
37阅读
影像组学学习笔记题外话这仍然是一篇学习笔记。近期在不同的学术会议上，有幸聆听学习了几位影像组学的大咖做报告，受益匪浅。以大咖们的报告为指导，自己也学习查找了一些文献，加入了一点点自己的理解和想法，整理成一篇笔记，与大家分享。名词解释：影像组学（Radiomics)“影像组学”，一共4个字，每个字都是常见字啊。但4个字放一起啥意思？好吧，我们把它们拆成“影像”和“组学”两个词来说。这里的“影像”通常
内容来源：B站数值传热学大叔C++代码：//C++代码，和C区别不大，大家批评指正#include <iostream>#include <fstream>int main(){ double length; //导热体的长度 double TL,TR; //左侧温度,右侧温度 double den,c,k; //物质密度,比热,导热系数 double s; //热源 double dt; //时间间隔 int n; //控制体的
原创
2021-06-18 16:07:45
271阅读
二维空间很容易理解，是由无数个一维空间融合而成，空间中的任一点可由两个量（X，Y）进行标定。那么从一维到二维有哪些中间状态呢？看看这段视频，可以知道一维到二维之间是有很多中间状态的。.在这个视频中举的一个例子是说，用一维空间的一个标准线段，去量一维空间的另一线段，是可以得到长度的，不论这个标准线段有多小，测得的另一线段的长度都是固定的；用二维空间的一个正方形，去量二维空间的一个正方型也是可以得到固
转载
2024-05-13 17:53:16
83阅读
一维卷积不代表卷积核只有一维，也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。 近日在搞wavenet，期间遇到了一维卷积，在这里对一维卷积以及其pytorch中的API进行总结，方便下次使用之前对二维卷积是比较熟悉的，在初次接触一维卷积的时候，我以为是一个一维的卷积核在一条线上做卷积，但是这种理解是错的，一维卷积不代表卷积核只有一维，也不代表被卷积的feature也是一
转载
2023-10-18 18:26:19
244阅读
基于一维卷积神经网络对机械振动信号进行分类并加以预测*使用一维卷积神经网络训练振动信号进行二分类 2020年7月16日，一学期没等到开学，然而又放假了。 大多数卷积神经网络都是对二维图片进行分类的，而图片也都是常见的猫狗分类，minst手写数字分类。一维卷积神经网络的使用非常少见，有也是IDMB情感分类，和鸢尾花分类的。 作者研究生就读于河北一所双飞，全国排名270多，哈哈哈，不吹不黑。 在网上翻
转载
2024-06-03 10:13:07
159阅读
文章目录前言一、背景二、不同维度的卷积计算1.一维2.二维单通道单核多通道单核3通道多核3.三维卷积三、1乘1 的卷积升维降维升维降维度跨通道信息交互（channal 的变换）参考 前言本文介绍1维到3维的卷积，并且描述了1乘1 的卷积为什么能升维降维一、背景一般来说，一维卷积用于文本数据，二维卷积用于图像数据，对宽度和高度都进行卷积，三维卷积用于视频及3D图像处理领域（检测动作及人物行为），对
转载
2023-10-10 23:26:35
182阅读
概述许多技术文章a都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决你可能正面临的一些机器学习问题。本文试图补上这样一个短板。 何时应用 1D CNN？CNN 可以
转载
2024-03-05 13:59:53
67阅读
<div id="post_detail">
卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
作者：szx_spark
由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维
转载
2023-07-28 21:04:19
65阅读
Python是一种高级编程语言，非常适合初学者学习和使用。其中一个重要的特性就是其强大的数组处理能力。本文将介绍如何使用Python生成1到100的一维数组，并且会通过代码示例来详细说明。
在Python中，可以使用循环来快速生成数组。我们可以使用`range()`函数生成一个从1到100的数列，然后将这个数列转换为数组。下面是示例代码：
```python
arr = list(range(
原创
2024-01-21 06:11:26
307阅读
