反卷积

Keras环境复现代码（三）

清楚实验原理：1、深度Q学习（DeepQ-Network）将卷积神经网络与Q学习结合，解决高维视觉输入的强化学习问题：2、经验回放：将状态转换存储到缓冲区，打破数据相关性，稳定训练。
yanyiche_·2025-07-02 10:52

【Power Compiler手册】6.反标翻转活动

5.反标翻转活动可以对设计中的切换活动进行反标，以生成准确的功耗计算。
QRBQ94·2025-07-02 08:36

Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读

LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块
青铜锁00·2025-07-02 01:19

【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发

1.2神经网络初步实践1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型关键局
不想当程序汪的第N天·2025-07-01 21:44

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成
AI天才研究院·2025-07-01 13:50

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别

随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
Q1744828575·2025-07-01 09:27

HarmonyOS实战：打造极简HEventBus事件通知

支持事件注册，反注册。支持一次发送，多处接收。技术实现单例实现在鸿蒙中使用创建
IT小码哥丶·2025-06-30 15:31

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频、音频）设计的深度学习模型。
weisian151·2025-06-30 11:30

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—
weixin_54372988·2025-06-30 11:28

TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型

47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量，多变量时间序列预测模型（可改进，加入各种优化算法）时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM
微光-沫年·2025-06-30 10:26

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

YOLOv13：目标检测的全面攻略与实战指南

目录一、YOLOv13简介1.1YOLO系列发展回顾1.2YOLOv13的特点与优势二、YOLOv13原理剖析2.1HyperACE技术详解2.2FullPAD技术详解2.3轻量级卷积替换技术详解三、YOLOv13
奔跑吧邓邓子·2025-06-30 06:59

CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1CNN（卷积神经网络）部分作用：特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分：卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。
沅_Yuan·2025-06-30 04:19

UnityAPI——Math数学函数类、Random生成随机数类、OnMouseEventFunction 鼠标回调事件

Asin、Acos、Atan：计算反正弦、反余弦和反正切值。Atan2：计算两点之间的角度，考虑了X轴与2D向量之间的角度。
WX呦·2025-06-30 04:46

DAY 41 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→卷积层→Batch
冬天给予的预感·2025-06-30 04:15

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行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→卷积层
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

ETF期权交易时反向做反了，有没有什么补救策略？

补救策略一：立即对冲风险若发现ETF期权交易方向做反，可迅速建立对冲仓位抵消风险。例如，买入认购期权误操作为卖出认购期权，可立即买入同等数量的认购期权对冲。
张文6.7·2025-06-29 17:36

浅谈卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。
cyc&阿灿·2025-06-29 16:53

k8s拓扑域 :topologyKey

主要用于定义Pod亲和性或反亲和性规则中的拓扑域，从而控制Pod在集群中的调度。参数描述：仅支持在工作负载亲和/工作负载反亲和调度策略中使用。
SONGW2018·2025-06-29 13:06

卷积神经网络

一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。
亿只小灿灿·2025-06-29 11:55

【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective

摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。
无敌悦悦王·2025-06-29 10:45

DAY 41 简单CNN

@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710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
yizhimie37·2025-06-29 07:51

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
struggle2025·2025-06-29 05:37

基于UC3845B的72V转12V DC-DC电源模块设计资料包

UC3845B芯片的应用、电路设计原则，并提供了Altiu1.UC3845B芯片应用概述1.1UC3845B芯片简介UC3845B是一款经典的脉宽调制（PWM）控制器，广泛应用于开关电源的设计中，特别是在反激式和正激式转换器中
·2025-06-28 22:16

UC3842控制器在flyback反激电源设计与仿真中的应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：UC3842作为电流模式控制的集成控制器，在设计反激式转换器中有着广泛应用。
Jacob Piao·2025-06-28 22:16

反激式开关电源设计、制作、调试资源下载

反激式开关电源设计、制作、调试资源下载【下载地址】反激式开关电源设计制作调试资源下载反激式开关电源设计、制作、调试资源下载项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
蒋承畅·2025-06-28 22:14

生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN）

生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks
盼小辉丶·2025-06-28 19:18

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

ResNet（Residual Network）

ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:00

人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级

一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
智驱力人工智能·2025-06-28 14:16

【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾

图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化
城主_全栈开发·2025-06-28 00:17

三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆

中科米堆三维扫描系统采用蓝光激光扫描技术，可实现0.025mm测量精度，完美适配车灯曲面复杂、反
中科米堆·2025-06-27 22:00

从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类

从宏观来看，卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成，就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成，其中线性分类器是一个很重要的组件，在很多卷积网络中都有用到，所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助
Chef_Chen·2025-06-27 22:29

C#最佳实践：优先使用依赖注入

一、依赖注入的本质：从“主动创建”到“被动接收”传统开发中，类往往会主动创建依赖对象，如同一个餐厅厨师既要炒菜又要亲自种菜：//反模
阿蒙Armon·2025-06-27 00:02

OpenCV边缘填充方式详解

一、边缘填充概述在图像处理中，边缘填充（BorderPadding）是一项基础而重要的技术，特别是在进行卷积操作（如滤波、边缘检测等）时，处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。
慕婉0307·2025-06-27 00:28

Day41 Python打卡训练营

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：1.输入
·2025-06-26 21:33

深度学习在人脸识别中的应用及Python实现

深度学习模型通常基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
loop_syntax648·2025-06-26 18:43

苹果发布AirTag新固件更新:增加了反跟踪增强功能

6月份发布的1.0.276固件增加了反跟踪安全增强功能，而这个新版本可能只是对这些功能进行了改进。由于固件版本没有变化，所以在FindMy应用中无法区分新固件和旧固件，也不会在AirTag的固件更
Mac_sousousou·2025-06-26 16:30

【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解

一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核（如5×5/7×7）数学原理：2层3×3卷积感受野等效于5×5：RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in
越轨·2025-06-26 00:44

Playwright反检测优化与规避方法

是的，Playwright可以通过ChromeDevToolsProtocol(CDP)连接已打开的浏览器实例，这种方式能更好地模拟真实用户行为。以下是具体实现方案：方法一：手动接管已打开的浏览器实现步骤：手动启动浏览器（带调试端口）在终端执行以下命令启动Chrome（示例）：#Windows"C:\ProgramFiles\Google\Chrome\Application\chrome.exe
PyAIGCMaster·2025-06-25 22:02

60天python训练营打卡day41

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：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
tan90�=·2025-06-25 12:50

感知框2D反投是咋回事？

一、感知框：“2D框反投”是咋回事？
SLAM必须dunk·2025-06-25 10:02

Java SPI机制使用及实际案例分析

实现方式及使用场景1.接口全限定文件名方式使用场景一：结合场景一分析：2.spring.factories方式使用场景二结合场景二分析：总结前言在之前的JVM分析系列之类加载提到过JavaSPI机制，主要是类加载器反双亲委派的实现
不会先飞的笨鸟·2025-06-25 09:30

SprinBoot Redis工具类 + 序（反）列化 + jdk1.8 LocalDateTime Redis序列化

Redis工具类集成springboot依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-data-redisimportorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;importorg.springframework.stereotype.Component;importjavax.annotatio
被惦记的猫·2025-06-25 08:18

MySQL性能测试模块

新功能上线后，数据库性能不升反降？性能测试是提前发现这些问题的关键。通过模拟真实负载，我们能精准评估MySQL的极限能力、定位瓶颈，并验证优化效果。
·2025-06-25 04:51

深度解析YOLOv8：CSPHet卷积结构如何实现极致轻量化

文章目录一、背景介绍1.1YOLOv8的现状1.2降参数的必要性二、相关技术介绍2.1Dual思想2.2HetConv三、CSPHet结构设计3.1CSP模块的改进3.2结合HetConv3.3参数量的下降四、CSPHet的代码实现五、实验结果六、总结与展望在目标检测领域，YOLO系列算法一直以其卓越的速度和准确率受到广泛关注。随着深度学习技术的不断发展，研究人员不断探索如何进一步优化YOLO算法
向哆哆·2025-06-25 03:14

大冰直播聊天个人总结---人生选择/自我成长/挫折抗压

大冰（本名焉冰）作为作家、主持人兼跨界创业者，其直播间的对话以“江湖气”“真实感”和“反鸡汤”风格著称。我并没有看过他的书籍，偶然间刷到直播切片，和形形色色的人交流过程内容非常丰富。
runafterhit·2025-06-25 02:40

【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法：让计算效率 “飞” 起来

一、为什么需要Winograd卷积算法？从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。
heimeiyingwang·2025-06-25 01:04

linux,1.正则表达式, 2.sed工具, 3.awk

文本行"egrep:扩展正则grep:基本正则(2)语法格式1,文件(单引号)egrep[选项]'正则'文件格式2,命令命令|egrep[选项]'正则'(3)[选项]:(1)-i:忽略大小写(2)-v:去反(
skyQAQLinux·2025-06-25 00:56

[信号与系统]IIR滤波器与FIR滤波器的表达、性质以及一些分析

前言阅读本文需要阅读一些前置知识[信号与系统]傅里叶变换、卷积定理、和为什么时域的卷积等于频域相乘。
庭师_Official·2025-06-24 21:03
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