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Pytorch深度学习实战教程(一):语义分割基础与环境搭建
Pytorch深度学习实战教程(一):语义分割基础与环境搭建收录于话题#深度学习教程7个一、前言许久没有更新技术博文了,给自己挖一个新坑:语义分割系列文章。该系列文章的内容有:Pytorch的基本使用语义分割算法讲解先从最简单的语义分割基础与开发环境搭建开始讲解。PS:由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角的“阅读原文”,才能访问文中的链接,文中的所有链接已使用蓝色字体标记。工作较忙:“程序
分类:其他好文   时间:2020-09-15 21:13:47    阅读次数:40
手把手使用numpy搭建卷积神经网络
手把手使用numpy搭建卷积神经网络 主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层,包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前,先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层。 $a^{[4]}$表示第4层神经网络的激活值;$W^{[5] ...
分类:其他好文   时间:2020-05-13 00:23:59    阅读次数:91
Hyperledger Fabric v2.0 中的隐式数据集合
私有数据是Hyperledger Fabric中的重要功能,允许某些数据仅存储在选定的组织内部。这样可以在通道内提供数据保密性,如果在数据级别需要保密性,则可以减少所需的通道数。在Fabric v2.0中,为每个组织引入了一个隐式集合,并且应用程序链码可以在不显式定义集合的情况下使用它。本文旨在探讨 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-09 17:25:58    阅读次数:62
SimpleITK 和 Nibabe
SimpleITK 和 Nibabel 的区别: SimpleITK 加载数据是channel_first,即(155,240,240); Nibabel 是 channel_last,即(240,240,155),其中155是图像通道数,也就是155张图像,可以把nii看成二维图像,也可以看成三维 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-07 00:53:18    阅读次数:93
Pytorch中自定义神经网络卷积核权重
1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式等等。 我们使用惯了自带的参数后,当我们要自定义卷积核参数时,突然有种无从下手的感觉 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 16:43:03    阅读次数:65
ADC-DMA-光敏电阻、MQ2、MQMQ135--程序
1 #include "main.h" 2 /************************** 3 函数名称:LDR_Init() 4 函数功能:光敏电阻,MQ2,MQ135初始化 5 函数参数:无 6 函数返回值:无 7 备注:PA3--模拟输入 8 ADC1-IN3--ADC1通道3 9 P ...
分类:其他好文   时间:2020-04-19 22:08:07    阅读次数:119
音视频开发-FFmpeg
音视频开发是个非常复杂的,庞大的开发话题,初涉其中,先看一下结合 OEIP(开源项目) 新增例子. 可以打开flv,mp4类型文件,以及rtmp协议音视频数据,声音的播放使用SDL。 把采集的麦/声卡数据混合并与采集的视频信息写入媒体文件或是RMTP协议中。 图片主要属性 包含长/宽/通道数/像素格 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-07 09:50:39    阅读次数:80
操作系统知识点
一、填空题 1. 计算机系统资源分为硬件资源和软件资源 2. 存储管理的四个功能:存储空间的分配和回收、地址映射、存储的共享与保护、主存扩充 3. 按信息交换方式和加接设备的特性种类不同,通道分为 字节多路通道、选择通道、数组多路通道 4. 两个交往的并发进程可能出现与时间有关的错误,这些错误表现为 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-03 19:44:56    阅读次数:88
深度学习之?络中的?络(NIN)
LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是:先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。 其中,AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽(增加通道数)和加深。本节我们介绍?络中的?络(NiN)—— 它提出了另外?个思路,即串 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-18 18:54:01    阅读次数:70
mipi csi接口,1条lane支持多少像素,200w像素需要几条lane,为什么,怎么计算出来的?谢谢!
按帧频FRAME=60HZ, 分辨率480*800来计算;以WVGA 显示分辨率,24BIT图片,60幁为例,在理想状态下(未包含RGB信号前后肩宽度),总传输速率最小为:480*800*8BIT*3*60HZ/1024/1024=527.3 Mbps如果是单通道传输 则每通道数据传输速率为527. ...
分类:其他好文   时间:2020-03-18 13:17:31    阅读次数:249
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