C语言数组拆分与合并的实现方法
C语言数组拆分和合并是指将一个数组拆分成多个数组，或者将多个数组合并成一个数组的操作。C语言提供了一些函数来实现数组拆分和合并的功能。 数组拆分 C语言提供了一个函数 void array_split(int *array, int size, int *arrays[], int n) 来实现数组拆分的功能。该函数的参数列表如下： array：指向需要拆分的数组的指针； size：数组的大小； arrays：指向拆分后的数组的指针数组； n：拆分后的数组的个数。 使用该函数可以将一个大数
Java类的定义及定义类时可用的关键字
类是 Java 中的一种重要的引用数据类型，也是组成 Java 程序的基本要素，因为所有的 Java 程序都是基于类的。本节介绍如何定义类。 在 Java 中定义一个类，需要使用 class 关键字、一个自定义的类名和一对表示程序体的大括号。完整语法如下： [public][abstract|final]class<class_name>[extends<class_name>][implements<interface_name>] {
Stereo R-CNN 三维目标检测
Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 文章目录 本文思想 贡献 网络架构图 3D Box Estimation 本文思想 通过充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义和几何信息，提出了一种用于自动驾驶的称为立体声R-CNN的三维物体检测方法。它扩展了立体输入的快速R-CNN，以同时检测和关联左右图像中的对象。在立体区域提议网络（RPN）
Tensorflow+Keras 深度学习人工智能实践应用 Chapter Two 深度学习原理
2.1神经传导原理 y=activation（x*w+b） 激活函数通常为非线性函数 Sigmoid 函数 和 ReLU函数 2.2以矩阵运算模仿真神经网络 y=activation(x*w+b) 输出=激活函数（输入*权重+偏差） 2.3多层感知器模型 1以多层感知器模型识别minst 手写数字图像 输入层的数据 是28*28的二维图像 以reshape 转换为1 维的向量 作为784个神经元的shuru 输入层 784 个输
Windows7 64bit下安装Caffe
安装环境：重点内容 Visual Studio 2013 CMake 3.4 Python 2.7 Anaconda x64 CUDA 9.0 cuDNN 9.0 MATLAB R2016a CUDA+cuDNN+Anaconda的安装见本人上一篇博客（https://blog.csdn.net/lvfeiya/article/details/78579347），此处不再多讲。 *前人种树，后人乘凉，感谢两个极为靠谱的博主写了极为靠
『cs231n』循环神经网络RNN
循环神经网络 循环神经网络介绍摘抄自莫凡博士的教程 序列数据 我们想象现在有一组序列数据 data 0,1,2,3. 在当预测 result0 的时候,我们基于的是 data0, 同样在预测其他数据的时候, 我们也都只单单基于单个的数据. 每次使用的神经网络都是同一个 NN. 不过这些数据是有关联 顺序的 , 就像在厨房做菜, 酱料 A要比酱料 B 早放, 不然就串味了. 所以普通的神经网络结构并不能让 NN 了解这些数据之间的关
CV-笔记-重读YOLO目标检测系列 v1
将对象检测定义为一个回归问题，回归到空间分离的边界框和相关的类概率。 与最先进的检测系统相比，YOLO会产生更多的定位错误，但不太可能预测背景上的误报less likely to predict false positives on background（假阳少） 都看做一个回归问题，所以不需要复杂的pipeline。 titan x gpu实现每秒150帧。 yolo是看整张图片进行预测的，相对来说区域建议网络第二阶段是是看ro
莫烦pytorch学习笔记（八）——卷积神经网络（手写数字识别实现）
莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 1 import os 2 3 # third-party library 4 import torch 5 import torch.nn as nn 6 import torch.utils.data as Data 7 import torchvision 8 import matplotlib.pyplot as plt 9 10 # to
『航班乘客满意度』场景数据分析建模与业务归因解释 ⛵
本文结合航空出行的场景，使用机器学习建模，详细分析了航班乘客满意度的影响因素：机上Wi-Fi服务、在线登机、机上娱乐质量、餐饮、座椅舒适度、机舱清洁度和腿部空间等。 ? 引言 在过去几年中，客户对航空公司的满意度一直在稳步攀升。在 COVID-19 大流行导致的停顿之后，航空旅行业重新开始，大家越来越关注航空出行的满意度问题，客户也会对一些常见问题，如『不舒服的座位』、『拥挤的空间』、『
【模式识别与机器学习】——3.6感知器算法3.7采用感知器算法的多类模式的分类
出发点 一旦判别函数的形式确定下来，不管它是线性的还是非线性的，剩下的问题就是如何确定它的系数。 在模式识别中，系数确定的一个主要方法就是通过对已知样本的训练和学习来得到。 感知器算法就是通过训练样本模式的迭代和学习，产生线性（或广义线性）可分的模式判别函数。 基本思想 采用感知器算法(Perception Approach)能通过对训练模式样本集的“学习”得到判别函数的系数。 说明：这里采用的算法不
循环神经网络（学习笔记）
简单的是语言的概率模型，根据前面的单词推断下一个单词。p(wordi∣word1,...,wordi−1)p(word_i|word_1,...,word_{i-1})p(wordi∣word1,...,wordi−1) 2-gram LM Model 两个词作为输入向量，wi∣wi−1,wi−2 pi(wi∣wi−1,wi−2)w_i|w_{i-1}, w_{i-2}~ p_i(w_i|w_{i-1},w_{i-2})wi
TensorFlow在Windows上的CPU版本和GPU版本的安装指南（亲测有效）
平台：Window、Ubuntu、Mac等操作系统 版本：支持GPU版本和CPU版本 安装方式：pip方式、Anaconda方式 attention： 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0、Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的
Keras网络层之“关于Keras的层(Layer)”
关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config()：返回当前层配置信息的字典，层也可以借由配置信息重构：
keras API的使用，神经网络层，优化器，损失函数，查看模型层数，compile和fit训练
layers介绍 Flatten和Dense介绍 优化器 损失函数 compile用法 第二个是onehot编码 模型训练 model.fit 两种创建模型的方法 from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python
小白都理解的人工智能系列（5）—— 长短期循环神经网络LSTM RNN NO4
问题1：什么是LSTM RNN？ LSTM(Long Short-Term Memory）——意思是长短期记忆，LSTM RNN即长短期记忆的循环神经网络。 问题2：传统RNN有什么弊端？ 传统的循环神经网络（RNN）是有弊端的——无法进行长久记忆！ 我们知道，循环神经网络是需要有记忆功能的。之前说到的都是短期记忆，为什么RNN无法进行长久记忆呢？看下图： 加入这句话中间省略了5000字，如果要理解X的输入，我们应该输出的是红烧
