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- 2024-11-11部署神经网络时计算图的优化方法
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- 2024-11-08ab压测
一般的服务器都会自带apache服务器,不需要单独安装sudoapt-getinstallapache2-utilssudoyuminstallhttpd-toolsab的命令参数比较多,但是最常用的就3个ab-c10000-n100000http://www.baidu.com-c表示并发用户数-n表示请求总数-t持续多少秒压测结果ServerSof
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看到许多小伙伴想进行图像去雨,图像去雾的任务,由于以前进行了此类项目,所以在此书写博客进行交流。#去雨前言从静止图像中去除雨水是一项复杂且具有挑战性的任务。雨滴仅影响图像的很小区域,因此导致确定应考虑哪个区域和不应考虑哪个区域的混乱。在本文中,已经实现了一种新
- 2024-10-30ENVI6.1新功能
ENVI6.1于2024年10月正式发布,ENVI6.1此版本包括以下新增功能和改进功能:添加了对新的数据类型的支持空间和光谱裁剪功能增强新的基于BandMax和SAM的目标探测工作流工具ENVIAPI和Modeler中增强的光谱处理新的光谱指数新的黑暗模式主题新增和更新ENVIToolbox工具新增和更
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- 2024-10-21rolling 用法
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- 2024-10-10ORB-SLAM2源码学习:ORBextractor.cc 逻辑梳理
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- 2024-10-01MATLAB数字水印系统
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- 2024-09-28numpy矩阵操作
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目录1.函数定义2.示例2.1计算灰度图像的平均值2.2计算彩色图像的每个通道的平均值2.3带掩码的平均值计算总结cv::mean()是OpenCV中用于计算图像的平均值的函数。它可以用于单通道图像、多通道图像(如彩色图像)、带掩码的图像等。1.函数定义Scalarcv::mean(InputArr
- 2024-09-24常见算法——自相关的含义及Python、C实现
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- 2024-09-22数据处理与统计分析篇-day08-apply()自定义函数与分组操作
一.自定义函数概述当Pandas自带的API不能满足需求,例如:我们需要遍历的对Series中的每一条数据/DataFrame中的一列或一行数据做相同的自定义处理,就可以使用Apply自定义函数apply函数可以接收一个自定义函数,可以将Series对象的逐个值或DataFrame的行/列数据传递给自
- 2024-09-22特征工程与交叉验证在机器学习中的应用
数据入口:学生考试表现影响因素数据集-Heywhale.com本数据集提供了关于影响学生考试成绩的多种因素的全面概述。数据集包含了有关学习习惯、出勤率、家长参与、资源获取等方面的信息。数据说明字段名说明Hours_Studied每周学习的小时数Attendance出勤率(上课出席的百分比)Par
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LDA降维LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析,是一种有监督的线性降维算法。与PCA保持数据信息不同,LDA的目标是将原始数据投影到低维空间,尽量使同一类的数据聚集,不同类的数据尽可能分散步骤:计算类内散度矩阵\(S_b\)计算类间散度矩阵\(S_w\)计算矩阵\(S_w^{-1}S_b\)对矩
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#深度学习##人工智能##神经网络#现代卷积神经网络7.5批量规范化可持续加速深层网络的收敛速度,是一种线性变化。批归一化原理公式思想:(B表批量大小,μB、B表示根据输入的小批量数据随机计算的均值和方差;γ和β是新学习到的新方差和均值)批量归一化固定小批量中的均值和
- 2024-09-12SCIE1104 Fisheries health
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- 2024-09-12批量归一化(李沐老师课程)
训练时候存在的问题为什么要做批量归一化批量归一化(BatchNormalization,BN)是一种用于加速深度学习模型训练的技术。它通过标准化每层网络的输入(通常是前一层网络的输出),使得网络中的每一层都能接收到具有相同分布的输入数据。这有助于解决训练过程中出现的一些问题,以下是
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目录批量归一化核心想法批归一化在做什么总结代码实现从零实现创建一个正确的BatchNorm层应用BatchNorm于LeNet模型简单实现QA批量归一化训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。因为数据在网络最开始,而损失在结尾。训练的过程是
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BatchNorm&LayerNorm目录BatchNorm&LayerNormBatchNorm过程LayerNormNormalization作用:1.缓解内部协变量偏移。在深度神经网络中,随着网络层数的加深,每一层的参数更新都可能导致后续层的输入分布发生变化,这种现象被称为内部协变量偏移(InternalCovariateShift,ICS)。ICS
- 2024-08-263D高斯代码解读(1)
1 Scene和 gaussians关系classGaussianModel:def__init__(self,mean):self.mean=meandefset_mean(self,new_mean):self.mean=new_meanclassScene:def__init__(self,gaussians:GaussianModel):self.gaussians=