• 2024-06-30【CNN】用MNIST测试各种CNN网络模型性能
    使用MNIST测试各类CNN网络性能,在此记录,以便按需选择网络。除了第一个CNN为自己搭的以外,其余模型使用Pytorch官方模型,这些模型提出时是在ImageNet上进行测试,在此补充在MNIST上的测试。另外时间有限,每种模型只跑一次得出测试数据,实验结果仅供参考各种参数:训练集60000、测
  • 2024-06-24java java.nio.channels.ClosedChannelException
    java.nio.channels.ClosedChannelException报错信息"java.nio.channels.ClosedChannelException"表示尝试在一个已经关闭的通道上进行操作。在JavaNIO中,通道(Channel)表示一个可以进行IO操作的对象,例如读取或写入数据。当你尝试在一个已经被关闭的通道上进行读取、写入或者其他
  • 2024-06-12NLP 分类项目 :姓—国家名(从MLP到CNN)
    文章目录1.项目简介2.前置知识2.1单层感知机2.2多层感知机2.3卷积操作2.4卷积神经网络3.项目实现3.1文本表示(数据集展示+处理)3.2分类模型(MLP模型+CNN网络)3.2.1MLP模型3.2.1CNN网络3.3损失函数3.3.1信息熵3.3.2交叉熵损失3.4优化算法3.5流程组装4.项目效
  • 2024-06-10【YOLOv8改进】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力 (论文笔记+引入代码)
    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+实战案例摘要通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果,可以
  • 2024-06-08【YOLOv8改进】CPCA(Channel prior convolutional attention)中的通道注意力,增强特征表征能力 (论文笔记+引入代码)
    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+实战案例摘要医学图像通常展示出低对比度和显著的器官形状变化等特征。现有注意
  • 2024-06-07Windows中 pycharm+miniconda搭建虚拟环境
    第一步安装pycharm官网:pycharm官网安装过程可百度第二步下载miniconda:miniconda官网安装过程也是傻瓜式,最后注意一定要勾选!!!第一个(图中没选)Add会自动写入环境变量中安装完成后,右下角开始菜单打开AnacondaPrompt,更换下国内镜像源,此处为清华镜像源condaconfig--re
  • 2024-06-07195、Django实战:从部署到运维,打造高效Web应用
    DjangoChannels:实现WebSocket与实时通信本文将向您介绍Python开发框架Django中的一个重要组件——DjangoChannels,它使得在Django中实现WebSocket通信变得轻而易举。通过阅读本文,您将了解WebSocket的概念、DjangoChannels的工作原理以及如何在实际项目中使用它来实现实时
  • 2024-06-05【YOLOv8改进】D-LKA Attention:可变形大核注意力 (论文笔记+引入代码)
    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+实战案例摘要医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步,这些模型在捕
  • 2024-06-05Flume(端口)
    Flume配置(监听端口)1.上传解压并改名tar-zxvfapache-flume-1.9.0-bin.tar.gzmvapache-flume-1.9.0-binflume2.修改环境变量vi/etc/profileexportFLUME_HOME=/opt/module/flumeexportPATH=$PATH:$FLUME_HOME/binsource/etc/profile3.修改配置文件cd/o
  • 2024-06-04学习笔记16:残差网络
    转自:https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14368116.html产生背景随着网络深度的增加,会出现网络退化的现象。网络退化现象形象化解释是在训练集上的loss不增反降。这说明,浅层网络的训练效果要好于深层网络一个想法就是,如果将浅层网络的特征传到深层网络,那么深层网络的训练效果
  • 2024-06-02【YOLOv8改进】D-LKA Attention:可变形大核注意力 (论文笔记+引入代码)
    摘要医学图像分割在Transformer模型的应用下取得了显著进步,这些模型在捕捉远距离上下文和全局语境信息方面表现出色。然而,这些模型的计算需求随着token数量的平方增加,限制了其深度和分辨率能力。大多数现有方法以逐片处理三维体积图像数据(称为伪3D),这忽略了重要的片间信息,从而降低
  • 2024-05-27netty建立数万客户端连接,并主动发消息
    @Slf4jpublicclassNettyClientTest{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{EventLoopGroupworkerEventLoopGroup=newNioEventLoopGroup();try{Bootstrapbootstrap=newBootstrap();boo
  • 2024-05-13【Halcon】示例程序学习——append_channel / tile_channels
    Name:1、append_channel——将其他矩阵(通达)附加到图像2、tile_channels——多张图像平铺成一个大图像signature:1、append_channel(MultiChannelImage,Image:ImageExtended::)2、tile_channels(Image:TiledImage:NumColumns,TileOrder:)Description:1、运算符ap
  • 2024-05-08redis的订阅与发布
    1.订阅的关系维护redis的所有频道的订阅关系都维护在pubsub_channels字典里面,这个字典的key是被订阅的频道,而value是订阅客户端的链表。structredisServer{//...//保存所有订阅关系dict*pubsub_channels;//...}字典示例:与此类似,服务器也将
  • 2024-05-06websocket
    websocket,web版的socket原web中:http协议,无状态&短链接客户端主动连接服务器客户端向服务器发送消息,服务器收到返回数据客户端收到数据断开连接https一些+对数据进行加密。我们在开发过程中想要保留一些状态信息,基于cookie来做现在支持:http协议。一次请求一次响
  • 2024-04-22数字图像处理案例-第16个
    condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-f
  • 2024-04-17常用conda命令
    CONDA常用命令管理自身1.查看conda版本condacreate-nenv_namepython=3.8获取版本号conda-Vconda--version获取环境相关的命令的帮助condaenv-h关于环境1.创建虚拟环境condacreate-nenvironment_name2.激活虚拟环境condaactivateenv_name3.退出
  • 2024-04-09【前沿模型解析】潜在扩散模型 2-3 | 手撕感知图像压缩 基础块 自注意力块
    1注意力机制回顾同ResNet一样,注意力机制应该也是神经网络最重要的一部分了。想象一下你在观看一场电影,但你的朋友在给你发短信。虽然你正在专心观看电影,但当你听到手机响起时,你会停下来查看短信,然后这时候电影的内容就会被忽略。这就是注意力机制的工作原理。在处理输入
  • 2024-04-053D Object Detection Essay Reading 2024.04.05
    EMIFF论文:https://arxiv.org/abs/2303.10975代码:https://github.com/Bosszhe/EMIFF​ 本文提出了一种新的基于摄像机的三维检测框架,增强型多尺度图像特征融合(EMIFF)。虽然EMIFF的输入是2D图像,但是它的neck层的结构设计应该普适于点云的3D目标检测,同时其中的MFC等模块可以
  • 2024-04-01【PyTorch 实战2:UNet 分类模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
    UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理  U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用
  • 2024-04-01使用镜像安装cuda12.1版本pytorch
    1.添加通道condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/condaconfig--addchannelscondaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.bfs
  • 2024-03-27毕业设计:基于深度学习的流动摊贩检测系统 人工智能 python
    目录前言一、课题背景与意义二、算法理论技术2.1目标检测算法2.2注意力机制三、模型训练3.1数据处理3.2实验环境3.3结果分析最后前言 
  • 2024-03-25anacondad的channel
    conda软件是生信环境管理重要工具,所谓安装管理全家桶。大部分的生信工具可以通过conda安装,熟练使用conda是生信学习的必备技能。测试网络pingwww.baidu.comconda常用的源有:pkg、conda-forge等condaconfig--addchannelsconda-forgecondaconfig--setchannel_priorityf
  • 2024-03-22YOLOv8改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
    一、本文介绍这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇,包含一些简单的注意力机制,本来一直不想发这些内容的(网上教程太多了,发出来增加文章数量也没什么意义),但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程,本文的内容
  • 2024-03-20Flume - [02] Spooling Directory Source
     一、概述  可以通过将文件放入磁盘上的"Spooldir"目录中来获取数据。此源会监视指定目录中的新文件,并在新文件出现时解析新文件中的事件。事件解析逻辑是可插入的。在将指定文件完全读取到通道后,默认情况下通过重命名文件来指示文件来指示完成,或者可以删除它,或者使用trac