反卷积第4页

基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发

matlab科研助手·2025-07-20 10:58

2022-05-27

院长的课，值得好好学习，思考，并在运用时举一反三，那么我们的生活就会朝着美好的方向发展。

0d4f1fa7bb39·2025-07-20 07:23

2020-03-15

想写心中所想，却觉得即便写了也毫无意义，反不如不写！10年前的QQ空间，那时候经常写些东西，现在想了，真是无病呻吟，哗众取宠吧，毫无意义！现在想写，却无从写起，却道天凉好个秋！

倚杖客·2025-07-20 05:51

没骨花卉画法之牡丹花与石榴花

同时也要注意叶子的反

郑辉贤国学艺术·2025-07-20 05:21

0225-用队列实现栈

用队列实现栈方案一这种方法的原理就是每次把新加入的数插到前头，这样队列保存的顺序和栈的顺序是相反的，它们的取出方式也是反的，那么反反得正，就是我们需要的顺序了。

liyoucheng2014·2025-07-20 02:35

React.js前端框架的性能优化的误区与解决方法

文章将从React核心机制入手，剖析虚拟DOM工作原理，揭示不当优化策略可能带来的反效果，并给出基于最佳实践的优化方案。通过实际代码示例、性能对

前端视界·2025-07-20 01:56

Flink 流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】

Flink流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】，这些概念相互协作，构建了Flink高吞吐、低延迟、高容错的实时计算能力。

csdn_tom_168·2025-07-20 00:18

卷积神经网络-数据增强

文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作，使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

面试高频题力扣 130. 被围绕的区域洪水灌溉(FloodFill) 深度优先遍历(dfs) 暴力搜索 C++解题思路每日一题

二、题目拆解：提取核心关键点三、解题思路：从边界入手，反向标记四、算法实现：深度优先遍历（DFS）+两次遍历五、C++代码实现：一步步拆解代码拆解时间复杂度空间复杂度七、坑点总结八、举一反三九、总结零、

Q741_147·2025-07-19 18:02

《历史》与《战国策》札记（二百六二）

“以何市而反？”冯谖曰：“君云‘视吾家所寡有者’。臣窃计，君宫中积珍宝，狗马实外厩，美人充下陈。君家所寡有者以义耳!窃以为君市义。”孟尝君曰：“市义奈何？”

刘子曰_b08e·2025-07-19 18:14

【JS笔记】Java Script学习笔记

单引号：'Hello'双引号："Hello"模板字符串：使用反

·2025-07-19 18:30

深度学习——CNN（3）

采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。

飘涯·2025-07-19 14:23

解码“浦江经验” 切实为民解忧

“浦江经验”源于信访工作，又不限于信访工作，广大党员干部要举一反三，活学活用，积极弘扬践行“浦江经验”，努力办好事关群众切身利益的大事、小事，真心实

tbzzk2·2025-07-19 12:39

硬笔手抄：《小窗幽记》传世警句——人心好胜，我以胜应必败；人情好谦，我以谦处反胜

《小窗幽记》——人心好胜，我以胜应必败；人情好谦，我以谦处反胜。《小窗幽记》——富时不俭贫时悔，潜时不学用时悔，醉后狂言醒时悔,安不将息病时悔。

清泉_9313·2025-07-19 11:27

坤燕亲子日记805天之轻松带娃识字之二

其他时间小猪自己看书，一天的看书时间是很多的，只要无聊了，还是没事做了，没反就自己拿书来看，不找姐姐不找爸爸，不找妈妈，等孩子不看书了，我会对小猪说，你认真看书的样子也是好可爱的哦。

坤燕_634c·2025-07-19 11:21

中原焦点团队焦点初级32期梁怡2022年2月13日坚持分享第88天

但是这些方式反而会造成当事人的反

怡_96d8·2025-07-19 11:13

matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算

MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重

weixin_39928736·2025-07-12 16:52

NGS测序基础梳理02-簇生成（Cluster Generation）及flow cell介绍

簇生成步骤1）文库与flowcell表面P5杂交与互补链合成2）双链变性3）桥式PCR扩增4）反链切除5）DNA链3'封闭参考资料：1flowcell为何要先介绍flowcell？因为簇

qq_21478261·2025-07-12 16:21

盲超分的核心概念

一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作

小冷爱读书·2025-07-12 16:48

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

任鸟飞FPS类型游戏绘制,骨骼,u3d,UE4和游戏安全,反外挂研究 (三)

书接上文,我们非矩阵的方式绘制是没有那么的精确的在学习矩阵之前,我们先来了解下绘制的几种方法绘制的几种方法和反外挂建议第一种hookd3d/opengl优点:不闪,代码简单缺点:非常容易被检测第二种窗口上自行绘制

任鸟飞逆向~·2025-07-12 06:13

资源分享-FPS, 矩阵, 骨骼, 绘制, 自瞄, U3D, UE4逆向辅助实战视频教程

教程内容1.FPS类型游戏的设计研究和游戏安全,反外挂研究2.二维向量和平面距离3.atan2和tan4.三维向量和空间距离5.补充向量乘法6.矩阵和矩阵的运算7.矩阵的特性8

小零羊·2025-07-12 06:08

android沙箱逃逸漏洞,【技术分享】沙盒逃逸技术详解（一）

或登陆网页版在线投稿写在前面的话在过去的十多年里，针对恶意软件沙盒逃逸技术的分析已经成为了对抗高级持续性威胁的银弹，虽然这种技术变得越来越热门，但是恶意软件的开发者们似乎也找到了一种基于静态分析的方法(例如加密、混淆处理和反逆向保护等技术

weixin_40004051·2025-07-12 04:27

如何使用Python实现交通工具识别

Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型

·2025-07-12 02:41

谈谈这两年来，HCIE数通认证通过率不升反降？

数据来说真话：2023年全球平均通过率约50%→2025年骤降至20%-30%一、通过率不升反降的三大硬核原因1.考试内容迭代速度碾压考生学习速度（1）技术栈暴增1）新增SDN控制器（iMasterNCE

博睿谷IT99_·2025-07-12 00:32

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%

二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=

2501_92487721·2025-07-11 16:39

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法

进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络

1989·2025-07-11 13:18

Manus AI与多语言手写识别

的技术架构深度学习在手写识别中的应用多语言支持的模型设计数据预处理与特征提取方法多语言手写识别的关键挑战不同语言字符的多样性处理上下文语义与书写风格适应性低资源语言的训练数据获取解决方案与优化策略迁移学习在多语言任务中的应用端到端模型的优化与轻量化用户反

·2025-07-11 13:45

万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇

YOLO大师·2025-07-11 05:55

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战

示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional

IT古董·2025-07-11 05:50

YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲

模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性：边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:40

Transformer、BERT等模型原理与应用案例

与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:10

揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法

数据结构与算法的高效学习方法关键词：LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要：本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心，结合新手常见痛点（如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三

数据结构与算法学习·2025-07-11 03:39

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

Photoshop 在无人机航空仪表开发中的深度应用（结合 Qt/QML）

设计流程概述在无人机地面站航空仪表开发中，Photoshop主要承担以下关键角色：原型设计：创建仪表的视觉原型，确定布局、色彩和交互风格视觉资源制作：生成高质量的仪表背景、指针、刻度等元素精细化调整：通过蒙版、反走样等技术提升视觉精度资源导出

·2025-07-10 22:34

JS切割图片

拼图的反运算，手动裁剪太麻烦，自动化。

·2025-07-10 20:49

【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径）

感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7，为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作：新的bagoffreebies（有效的训练技巧，不会增加推理的计算量）有规划的重参数化模型（不同边缘设备架构，不同的重参数化方法）新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv

Jiangnan_Cai·2025-07-10 11:55

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。

心想事“程”·2025-07-10 10:18

视觉算法之卷积神经网络

定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。

清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器

t0_54manong·2025-07-10 10:47

开源人工神经网络库（OpenANN）

OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等

deepdata_cn·2025-07-10 08:33

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础

林聪木·2025-07-10 07:58

手把手教你用Multisim搭建呼吸灯电路（附超详细参数设置）

三、调试翻车实录（真实踩坑经验）案例1：LED死活不亮案例2：呼吸频率异常四、扩展玩法（举一反三）1.进阶改造方案2.工程思维培养五、避坑指南（血泪总结）六、学习资源推荐一、为什么要学

matrixmind8·2025-07-09 18:36

【深度学习】【入门】Linear和flatten

在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，

学习中的阿陈·2025-07-09 18:34

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建

该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN

leo__520·2025-07-09 13:32

YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv

YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv（SwitchableAtrousConvolution）可切换空洞卷积结合

wei子·2025-07-09 10:39

从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络

而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。

·2025-07-09 01:12

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息

·2025-07-08 23:51

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络

WangYan2022·2025-07-08 21:14

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