课程 中级  11388

课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

课程 高级  17699

课程介绍：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

课程 高级  11397

课程介绍：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

课程介绍：因果卷积神经网络是针对时间序列数据中的因果关系问题而设计的一种特殊卷积神经网络。相较于常规卷积神经网络，因果卷积神经网络在保留时间序列的因果关系方面具有独特的优势，并在时间序列数据的预测和分析中得到广泛应用。因果卷积神经网络的核心思想是在卷积操作中引入因果关系。传统的卷积神经网络可以同时感知到当前时间点前后的数据，但在时间序列预测中，这可能导致信息泄露问题。因为当前时间点的预测结果会受到未来时间点的数据影响。因果卷积神经网络解决了这个问题，它只能感知到当前时间点以及之前的数据，无法感知到未来的数

2024-01-24 评论 0  917

课程介绍：​本文转载自微信公众号「活在信息时代」，作者活在信息时代。转载本文请联系活在信息时代公众号。卷积神经网络层(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一种特殊的深层前馈网络，一般包括数据输入层、卷积层、激活层、下采样层和全连接层。卷积层是卷积神经网络中重要的单元，它的构成是一系列对数据进行滤波的卷积核，其本质就是图像的局部区域与卷积核的权值加权求和的线性叠加过程。图像I作为输入，使用二维的卷积核K进行卷积，则卷积过程可表示为：其中，I(i,j)为图像在(i,j)位置的值，S

2023-04-29 评论 0  1755

课程介绍：译者|朱先忠审校|孙淑娟1.什么是卷积神经网络（CNN）？概括来讲，卷积神经网络是一类特殊的神经网络，具有从图像数据中提取独特的图像特征的能力。例如，目前卷积神经网络已经被广泛应用于人脸检测和识别，因为它们非常有助于识别图像数据中的复杂特征。2.卷积神经网络是如何工作的？与其他类型的神经网络一样，CNN也使用数字数据。因此，馈送到这些网络的图像必须先转换为数字表示。因为图像是由像素组成的，所以它们被转换成数字形式后再传递给CNN。正如我们将在下一节中讨论的，整个数字表示层并没有传递到网络中。为了

2023-05-06 评论 0  1657

课程介绍：卷积神经网络在图像去噪任务中表现出色。它利用学习到的滤波器对噪声进行过滤，从而恢复原始图像。本文详细介绍了基于卷积神经网络的图像去噪方法。一、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种深度学习算法，通过多个卷积层、池化层和全连接层的组合来进行图像特征学习和分类。在卷积层中，通过卷积操作提取图像的局部特征，从而捕捉到图像中的空间相关性。池化层则通过降低特征维度来减少计算量，并保留主要特征。全连接层负责将学习到的特征与标签进行映射，实现图像的分类或者其他任务。这种网络结构的设计使得卷积神经网络在图像处理和识

2024-01-23 评论 0  1321

课程介绍：卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型。相较于全连接神经网络，CNN具有更少的参数和更强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出色。下面我们将介绍构建基本的CNN模型的方法。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，具有多个卷积层、池化层、激活函数和全连接层。卷积层是CNN的核心组成部分，用于提取输入图像的特征。池化层可以缩小特征图的尺寸，并保留图像的主要特征。激活函数引入非线性变换，增加模型

2024-01-24 评论 0  530