反卷积第10页

cnn卷积神经变体

CNN（卷积神经网络）在计算机视觉领域取得了巨大成功，其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。

MYH516·2025-06-07 05:07

深度学习网络架构与应用：CNN、RNN、GAN三大核心模型解析

深度学习领域三大核心神经网络架构——卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)各具特色，共同推动着人工智能技术的边界。

you的日常·2025-06-07 04:36

AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结

超级-码力·2025-06-07 02:24

Ubuntu22.04安装MinkowskiEngine

它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积、池化和广播操作。

·2025-06-06 23:57

安卓逆向之过frida检测总结版

data/local/tmp路径下的是否有frida特征文件，server端改名，例如:fr在Android应用程序中，检测/data/local/tmp路径下是否存在Frida特征文件是一种常见的反调试和反逆向工程技术

烬柒小云·2025-06-06 21:16

第23篇：AI技术实战：基于深度学习的图像识别与分类

目录一、深度学习在图像识别中的应用（一）卷积神经网络（CNN）的关键组件（二）预训练模型迁移学习二、代码示例（一）使用TensorFlow和Keras实现CNN进行图像分类1.数据准备与预处理2.构建CNN

CarlowZJ·2025-06-06 19:31

【AI大模型】Transformer架构到底是什么？

从此，循环神经网络（RNN）的缓慢串行成为历史，卷积神经网络（CNN）的局

二进制的Liao·2025-06-06 15:04

别让涨幅毁于一旦：Web3 项目的价格防守机制设计

️Pump是点火器，反Dump架构才是防火墙。一款Token的冷启动如果只靠FOMO、情绪、视觉涨幅堆起来，而没有价格防守逻辑，在市场稍有回撤时就会被砸盘、套现、负面情绪淹没。

Web3_Daisy·2025-06-06 14:57

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()els

shc9912·2025-06-06 12:17

500万前夜，年轻人最该买的不是课，是镜子

第一项随笔：《鬼谷子·反应篇》云：“反以观往，覆以验来；反以知古，覆以知今。”翻译：翻翻过去就能预见未来，看看历史就懂当下咋玩——照镜子也是这个理儿。听说现在年轻人目标特纯粹？就仨字：搞500万。

千创社·2025-06-06 11:05

深度学习习题2

A、即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测B、当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力会降低C、当卷积核数量增加时，导致过拟合D、以上都不正确2.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入

小猪猪_1·2025-06-06 10:01

DeepAlignmentNetwork 项目常见问题解决方案

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork基础介绍DeepAlignmentNetwork是一个用于人脸对齐的开源项目，它基于卷积神经网络实现

吉生纯Royal·2025-06-06 07:39

MySQL(60)如何优化表结构？

1.规范化和反规范化规范化规范化是将数据分解成多个表，以减少数据冗余和提高数据一致性的过程。常见的规范化形式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。

辞暮尔尔-烟火年年·2025-06-06 07:06

深度学习在计算机视觉中的应用：物体检测技术

深度学习通过利用卷积神经网络（CNN）等模型，使计算机能够从图像中直接提取重要信息，从而在物体检测、场景理解等领域实现了突破性进展。

小鹿嘻嘻·2025-06-06 04:49

目标检测我来惹1 R-CNN

regionproposal+CNN提取分类的目标检测框架RCNNFASTERRCNN端到端：一个网络，输入到输出：类别加位置yoloSSD目标检测的任务：分类原理：得到每个类别的概率，取最大概率CNN--卷积神经网络输入层

吧啦吧啦吡叭卜·2025-06-06 03:48

python数字图像处理基础（六）——模板匹配、直方图

目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度，这个差别程度的计算方法在

_hermit:·2025-06-06 01:04

多地高新技术企业奖补缩紧调整！企业还愿意申报高企吗？

政策“退坡”本应削弱企业申报热情，但现实却呈现另一番景象：尽管奖补缩紧，高新技术企业认定申报量不降反升，部分区域甚至创下新高。这一“矛盾”现象背后，折射出怎样的政策逻辑与企业战略选择?

华夏泰科①③⑧①〇⑨⑨④⑦⑨⑤·2025-06-05 20:56

【备赛指南】华为ICT大赛实践赛云赛道22

（建议首先阅读专栏首篇文章——【备赛指南】华为ICT大赛实践赛云赛道01，之后再逐步阅读后续内容）一、卷积神经网络CNN(1)卷积神经网络C

淵_ken·2025-06-05 19:19

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）作为深度学习领域的基础模型，推动了人工智能在图像、视频等方向的爆炸式发展。

DeepLinkDeepLink·2025-06-05 13:08

Javascript逆向分析+Cookie加密+补环境

当涉及到JavaScript的逆向分析时，通常会涉及到反混淆（deobfuscation）技术，因为很多恶意代码或者保护代码都会被混淆以隐藏其真实用途。

我在北京coding·2025-06-05 12:03

编译器优化对多线程数据竞争的影响分析

编译器优化如何让多线程代码"失效"：从汇编视角解密数据竞争谜题在多线程编程中，我们常遇到一个反直觉现象：关闭编译器优化反而能暴露预期的数据竞争问题。

·2025-06-05 12:31

6.02打卡

@浙大疏锦行DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下

丁值心·2025-06-05 10:48

序列密码-OTP 详细讲解 (Python实现)

1.OTP加解密原理2.完整加解密过程2-1密钥生成函数2-2加密函数2-3解密函数2-4综合一下3.举一反三3-1对图片的加密3-2对图片的解密3-3对视频的加密3-4对视频的解密4.最后0.何为序列密码

whx_ppsl·2025-06-04 23:53

《Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》概述

ANewModelandtheKineticsDataset》概述引言：最近阅读了本篇论文，这是一篇发表在CVPR’17年的文章，总体上的贡献在于发布了一个新的数据集以及对3D卷积+Two-Stream

一只工程狮·2025-06-04 17:38

电源控制环路补偿设计

特别是在反激拓扑中，由于右半平面零点（RHPZ）的存在，环路补偿尤为复杂。因此，掌握控制理论、传递函数与Bode图的解析能力，对于实现稳定、高性能的电源系统至关重要。一、控制环路与

硬核科技·2025-06-04 15:23

规范化信息抽取：原理流程与Python实战

引言二、信息抽取系统架构与流程2.1总体架构2.2主要组件三、核心算法与模型原理3.1命名实体识别（NER）3.1.1序列标注模型（BiLSTM-CRF）3.2关系抽取（RE）3.2.1基于依存路径的卷积网络

闲人编程·2025-06-04 13:40

一、MySQL 数据库基础知识

每张表只干一件事；要求通过主键可以确定所有其他字段；3NF：消除依赖传递/消除冗余字段；要求A表不包含B表的非主键字段；最多包含B表的主键字段；范式数字越大，要求一个表的功能越单一；冗余的字段越少；二、反范式化设计及实现

AllWe$·2025-06-04 12:56

Python爬虫（46） Python爬虫进阶：多线程异步抓取与WebAssembly反加密实战指南

目录引言：当传统爬虫遭遇新型反爬壁垒背景分析：现代反爬技术的演进路径1.前端加密的三种典型方案2.传统爬虫的局限性技术架构设计：三阶突破方案阶段一：性能跃迁——多线程异步架构1.concurrent.futures多线程实战2.aiohttp异步框架进阶阶段二：反爬突破——WebAssembly逆向工程1.加密参数定位技巧2.WebAssembly逆向六步法2.1提取wasm文件：2.2反编译工具

一个天蝎座白勺程序猿·2025-06-04 07:53

在Windows系统下安装caffe

最近，在怼着球面卷积神经网络源码看，虽然不出意外的看傻了，但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的，毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。

sunmingliu·2025-06-03 21:12

[c语言]函数指针和指针函数的理解与用法

了解到这我们举一反三一下//指

不会飞的飞呀·2025-06-03 18:13

手把手教你学Simulink--四翼无人机动态面控制技术仿真

设计动态面控制器第五步：整合控制系统第六步：设置参考姿态或轨迹第七步：运行仿真并分析结果注意事项四翼无人机动态面控制（DynamicSurfaceControl,DSC）技术是一种先进的非线性控制方法，旨在解决传统反步法

小蘑菇二号·2025-06-03 17:39

ResNet改进(48)：融合CoTAttention的ResNet模型

模型架构概述这个自定义模型主要包含以下几个核心组件：基础ResNet34骨架两个CoTAttention注意力模块自定义的初始卷积层分类头部让我们逐部分深入解析。1.C

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

ResNet改进(45)：结合通道混洗（ShuffleNet）的混合架构

1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现，它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例

目录Python实她基她CNN-LSTM-KDE她卷积长短期神经网络结合核密度估计她变量时序区间预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...11.提升她变量时序预测她精度...22.弥补她有模型她不足

nantangyuxi·2025-06-03 11:54

DAY41

DAY41简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

DAY42打卡

函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)算法是一种强大的可视化技术，用于解释卷积神经网络

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

Java进制转换、原码反码补码

补码:正数的补码与原码相同；负数的补码是反码+1因为是正数，原反补都

aju20·2025-06-03 07:30

Keras模块介绍

Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。此外，Keras还提供了方便的模型保存和加载功能，使得模型训练更加高效。

听风二里·2025-06-03 06:20

【OpenCV C++20 学习笔记】提取图片中的水平和垂直对象

提取图片中的水平和垂直对象原理实操——去除五线谱的五线二值化提取垂直对象完善边缘和最终输出图片黑白反转平滑完整代码其他图片元素提取实践提取水平线条提取音符轮廓原理在腐蚀和膨胀操作中，通过卷积核(kernel

垚武田·2025-06-03 00:09

图像生成详解

它接收随机噪声向量作为输入，通过一系列的卷积转置层和激活函数，生成与训练数据相似的图像。生成器的目标是生成足够逼真的图像，以欺骗判别器认为这些图像是真实的。

水花花花花花·2025-06-03 00:04

目标检测模型的主要组成部分

常见的主干网络包括：卷积神经网络（CNN）：如ResNet、VGG、MobileNet等。它们通过多层卷积操作提取图像的多层次特征。

asdfg1258963·2025-06-03 00:03

CNN卷积网络：让计算机拥有“火眼金睛“（superior哥AI系列第4期）

CNN卷积网络：让计算机拥有"火眼金睛"（superior哥AI系列第4期）嗨！各位AI探索者们！上期我们搞懂了神经网络的基本原理，今天要进入一个更激动人心的领域——计算机视觉！️

superior tigre·2025-06-02 21:42

Day 41

今天内容1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入

LiuSu789k·2025-06-02 10:59

day42 简单CNN

目录一、从图像分类任务谈起二、CNN架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四

xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

Python训练营---Day41