課程 中級 11382
課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。
python - 在github上看到一個基於卷積神經網路提高圖片解析度的小專案waifu2x？ ？
2017-06-23 09:14:51 0 1 1361
解決問題2003（HY000）：無法連接到MySQL伺服器' db_mysql：3306'（111）的方法
2023-09-05 11:18:47 0 1 883
2023-09-05 14:46:42 0 1 767
2023-09-05 15:18:28 0 1 650
課程介紹：因果卷積神經網路是一種針對時間序列資料中的因果關係問題而設計的特殊卷積神經網路。相較於常規卷積神經網絡，因果卷積神經網絡在保留時間序列的因果關係方面具有獨特的優勢，並在時間序列資料的預測和分析中廣泛應用。因果卷積神經網路的核心思想是在卷積操作中引入因果關係。傳統的捲積神經網路可以同時感知到當前時間點前後的數據，但在時間序列預測中，這可能導致資訊外洩問題。因為當前時間點的預測結果會受到未來時間點的資料影響。因果卷積神經網路解決了這個問題，它只能感知到當前時間點以及先前的數據，無法感知到未來的數
2024-01-24 評論 0 913
課程介紹：本文轉載自微信公眾號「活在資訊時代」，作者活在資訊時代。轉載本文請聯絡活在資訊時代公眾號。卷積神經網絡層(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一種特殊的深層前饋網絡，一般包括資料輸入層、卷積層、活化層、下採樣層和全連接層。卷積層是卷積神經網路中重要的單元，它的構成是一系列對資料進行濾波的捲積核，其本質就是影像的局部區域與卷積核的權值加權求和的線性疊加過程。影像I作為輸入，使用二維的捲積核K進行卷積，則卷積過程可表示為：其中，I(i,j)為影像在(i,j)位置的值，S
2023-04-29 評論 0 1752
課程介紹：譯者|朱先忠審校|孫淑娟1.什麼是卷積神經網路（CNN）？概括來講，卷積神經網路是一類特殊的神經網絡，具有從影像資料中提取獨特的影像特徵的能力。例如，目前卷積神經網路已被廣泛應用於人臉偵測和識別，因為它們非常有助於識別影像資料中的複雜特徵。 2.卷積神經網路是如何運作的？與其他類型的神經網路一樣，CNN也使用數位資料。因此，饋送到這些網路的圖像必須先轉換為數位表示。因為影像是由像素組成的，所以它們被轉換成數位形式後再傳遞給CNN。正如我們將在下一節中討論的，整個數位表示層並沒有傳遞到網路中。為了
2023-05-06 評論 0 1654
課程介紹：卷積神經網路在影像去噪任務中表現出色。它利用學習到的濾波器對雜訊進行過濾，從而恢復原始影像。本文詳細介紹了基於卷積神經網路的影像去噪方法。一、卷積神經網路概述卷積神經網路是一種深度學習演算法，透過多個卷積層、池化層和全連接層的組合來進行影像特徵學習和分類。在卷積層中，透過卷積操作提取影像的局部特徵，從而捕捉影像中的空間相關性。池化層則透過降低特徵維度來減少計算量，並保留主要特徵。全連接層負責將學習到的特徵與標籤進行映射，以實現影像的分類或其他任務。這種網路結構的設計使得卷積神經網路在影像處理與識
2024-01-23 評論 0 1321
課程介紹：卷積神經網路（CNN）是廣泛應用於電腦視覺任務的深度學習模型。相較於全連接神經網絡，CNN具有較少的參數和更強大的特徵提取能力，在影像分類、目標偵測、影像分割等任務中表現出色。下面我們將介紹建構基本的CNN模型的方法。卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種深度學習模型，具有多個卷積層、池化層、活化函數和全連接層。卷積層是CNN的核心組成部分，用於擷取輸入影像的特徵。池化層可以縮小特徵圖的尺寸，並保留影像的主要特徵。激活函數引入非線性變換，增加模型
2024-01-24 評論 0 530
