• 2025-01-08【Block总结】门控结构的MLP结构
    模块记录一个具有门控模块的MLP,这个模块可以降低MLP的参数量,还可以提高模型的精度,很多模型都用到了这样的结构,代码如下:classGate(nn.Module):def__init__(self,dim):super().__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.conv=nn.C
  • 2025-01-07(即插即用模块-Attention部分) 三十六、(2023) DCA 二重交叉注意力
    文章目录1、DualCross-Attention2、代码实现paper:DualCross-AttentionforMedicalImageSegmentationCode:https://github.com/gorkemcanates/Dual-Cross-Attention1、DualCross-AttentionU-Net及其变体尽管在医学图像分割任务中取得了良好的性能,但仍然存
  • 2025-01-06动手学习Pytorch:过拟合欠拟合篇
    基本概念训练误差:模型在训练数据集上计算得到的误差泛化误差:模型在原始分布中抽取的无限多的样本上的误差生成数据集根据这个函数来生成数据集生成数据集的顺序如下:生成原始数据x->计算x的多个次方->除以(n-1)!->跟系数点乘得到最后的结果max_degree=20#多项
  • 2024-12-31.NET 9 new features-分布式追踪支持、HTTP/3 改进以及更好的容器镜像支持
    .NET9针对云原生开发进行了显著优化,重点改进了分布式追踪、HTTP/3支持和容器镜像优化等方面。这些特性极大地提升了.NET在现代云原生应用中的适配性与开发效率。1.设计原理1.1分布式追踪支持背景:在云原生架构中,应用程序通常由多个微服务组成。分布式追踪能够帮助开发者
  • 2024-12-30.NET 9 new features-Memory Caching 和 Collections 优化
    一、内存缓存(MemoryCaching)1.具体的原理内存缓存是一种在应用程序内存中存储数据的机制,旨在减少对外部数据源的频繁访问,从而提高应用程序的性能。在.NET中,MemoryCache类提供了内存缓存的实现。它允许开发者将经常使用的数据存储在内存中,以便快速检索。在.NET9中,Memory
  • 2024-12-29Accelerate Coding with Powerful IDE Tools
    AccelerateCodingwithPowerfulIDEToolsIntegrateddevelopmentenvironmentsequippedwithadvancedcodingtoolsenabledeveloperstocrafthigh-quality,efficientcodemoreeasily.IntegratedDevelopmentEnvironments(IDEs)arecomprehensive
  • 2024-12-26(即插即用模块-特征处理部分) 十六、(AAAI 2023) WavePooling 波叠加启发池化
    文章目录1、WavePooling2、代码实现paper:WSiP:WaveSuperpositionInspiredPoolingforDynamicInteractions-AwareTrajectoryPredictionCode:https://github.com/Chopin0123/WSiP1、WavePooling论文先分析了目前在轨迹预测领域的一些问题,即现有的轨迹预
  • 2024-12-24如何使用WGAN-GP生成一维滚动轴承振动数据样本。以西储大学(CWRU)数据集为例,提供一个基于训练好的权重参数文件进行测试的代码。
    使用WGAN-GP生成一维滚动轴承振动数据样本。以西储大学(CWRU)数据集为例,提供一个基于训练好的权重参数文件进行测试的代码。WGAN-GP-1D轴承振动数据样本生成方法,西储大学数据集为例,可替换自己的数据。代码注释清楚,包含训练过程的代码train_gan和基于训练好的权重参数文件
  • 2024-12-24如何使用 基于连续小波变换时频图的CNN轴承故障诊断模型 Python、jupyter notebook,实现训练评估及可视化
    基于连续小波变换时频图的CNN轴承故障诊断模型Python、jupyternotebook使用基于连续小波变换(ContinuousWaveletTransform,CWT)生成的时频图来构建一个卷积神经网络(CNN)模型进行滚动轴承故障诊断。以下是详细的步骤和代码示例。步骤概述数据集准备特征提取(CWT时频图)
  • 2024-12-23FiM (Function Inhibition Manager)
    IntroductionTheFunctionInhibitionManagerisresponsibleforprovidingacontrolmechanismforsoftwarecomponentsandthefunctionalitytherein.Inthiscontext,functionalitycancompriseone,severalorpartsofrunnableentitieswiththesameseto
  • 2024-12-23.NET 9 New features-AOT相关的改进
    上一篇文章给大家介绍了.NET9Newfeatures-JSON序列化 本篇文章,研究分享一下关于AOT方面的改进1.什么是AOTAOT(Ahead-of-Time)编译是一种在应用程序部署之前,将高级语言代码直接编译为本机机器代码的技术。与传统的即时编译(Just-In-Time,JIT)不同,AOT在应用程序运行之前完成编
  • 2024-12-21PyTorch进行汽车油耗多变量线性预测
    数据集AUTOMPGAutoMPG(MilesPerGallon)数据集,它是一个经典的回归问题数据集,常用于机器学习和统计分析。该数据集记录了不同型号汽车的燃油效率(即每加仑燃油行驶的英里数)以及其他多个相关特征。数据集特征:mpg:每加仑燃油行驶的英里数(目标变量)。cylinders:气缸数量,表示发
  • 2024-12-19HarmonyOS Next模型轻量化中的数据处理优化
    本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中模型轻量化相关的数据处理优化技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、数据
  • 2024-12-17【机器学习】机器学习:驱动个性化服务行业的新引擎
    驱动个性化服务行业的新引擎前言用户画像构建:机器学习驱动下的精准描绘个性化推荐系统:机器学习的实战应用个性化推荐系统的基本框架基于内容的推荐深度学习在推荐系统中的应用机器学习在个性化服务中的挑战与应对策略数据隐私与安全算法偏见与公平性应对策略与最佳实
  • 2024-12-12【推荐算法】单目标精排模型——Wide & Deep
    keyword:Google应用商店Motivation:作者认为一个好的推荐模型需要包含memorization和generalization。memorization主要负责记忆法频繁出现的特征项;generalization主要负责挖掘新的特征组合;截至2016年,作者认为目前的基于神经网络的推荐模型会过度泛化并推荐相关性较低的物品(ge
  • 2024-12-11基于Qwen2-VL模型针对LaTeX OCR任务进行微调训练 - LoRA配置如何写
    基于Qwen2-VL模型针对LaTeXOCR任务进行微调训练-LoRA配置如何写flyfish基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_LoRA配置如何写基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_单图推理基于Qwen2-VL模型针对LaTeX_OCR任务进行微调训练_-_原模型_单图推
  • 2024-12-07关于HarmonyOS NEXT中的模块化开发
    今天不写页面和动画,斗胆给大家讲一讲软件工程。软件工程讲究高内聚低耦合,意思就是把整个工程按照分工不同分成不同的模块,每一个模块紧密联系又互不影响。就像一座摩天大楼,它里面的电路网非常庞大和复杂,它们每一层楼每一个房间都能独立运行且互不影响,所有的房间电路都通过一个总开
  • 2024-12-07神经网络入门实战:(十七)VGG16模型的加载、保存与修改,可以应用到其他网络模型上
    VGG16模型的加载、保存与修改该模型主要是用来识别ImageNet数据集的。16的由来:该模型包含16个权重层(13个卷积层和3个全连接层),因此得名VGG16。模型官网:vgg16—Torchvision0.20documentation(一)从官网加载VGG16模型①在pycharm中加载官网已经训练好的
  • 2024-12-06深度学习-1205(全连接层,多层感知机)
    在之前的学习中我已经学习了什么是梯度下降,又如何利用pytorch进行线性回归,找到最合适的表达函数,在本内容中,尝试利用神经网络工具箱nn来进行神经网络的连接。torch.nn是专门为深度学习设计的模块,其核心数据结构是Module,是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层(alyer),也
  • 2024-12-04用python写一段多输入变量卷积神经网络做时间预测的代码
    为了使用多输入变量的卷积神经网络(CNN)进行时间序列预测,您可以设计一个多通道的CNN模型。每个输入变量(特征)可以作为一个单独的通道,类似于处理彩色图像的RGB通道。以下是一个完整的示例代码,展示如何构建多输入变量的CNN模型来执行时间序列预测任务。###示例代码```pythonimp
  • 2024-11-28一篇关于对比学习的小综述(原理+实践)
    1.引言对比学习(ContrastiveLearning)是近年来在无监督学习和表征学习领域取得显著进展的一类方法。它的核心思想是通过设计任务,使模型学习能够区分样本之间的细粒度差异,同时捕捉语义相似性。这种方法不仅在图像领域取得了优异的效果,也逐步应用于自然语言处理(NLP)、推荐系统和
  • 2024-11-24OSTrack:Joint Feature Learning and Relation Modeling for Tracking: A One-Stream Framework
    Abstract问题:传统的双流跟踪框架对目标提取的特征不够具体。特征提取和关系建模是分开进行的,导致算法在区分目标和背景方面的能力有限。两流、两阶段框架容易受到性能-速度困境的影响。解决:提出一种新的单流跟踪框架,OSTrack通过桥接具有双向信息流的模板搜索图像来统一特
  • 2024-12-13破解学习通的禁止粘贴
    Github链接使用python的pynput库模拟键盘输入即可:fromtkinterimport*fromtkinterimportscrolledtext,messagebox,filedialogfromtkinterimportttk#导入ttk用于更现代的控件frompynput.keyboardimportControllerimporttimeimportthreadingclassK
  • 2024-12-1212.12随笔
    这里是12.12随笔。题目留档:7-1整型关键字的散列映射分数30作者DS课程组单位浙江大学给定一系列整型关键字和素数p,用除留余数法定义的散列函数H(key)=key%p将关键字映射到长度为p的散列表中。用线性探测法解决冲突。输入格式:输入第一行首先给出两个正整数n(≤1000
  • 2024-12-122024-12-12 Raspberry miniforge conda 安装
    2024-12-12Raspberryminiforgeconda安装1.Conda安装anconda和miniconda就没有成功过,就用miniforge了python-V 2.下载换清华源或者git,清华有最新的wgethttps://github.com/conda-forge/miniforge/releases/download/24.1.2-0/Miniforge-pypy3-24.1.2-0-Lin