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原创 卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记（四）
各个知识点详解LeNet-5网络LetNet网络的的讲解主要参考1998年计算机科学家Yann LeCun发布的一篇论文《Gradient based learning applied to document-recognition》大家可以找到这篇论文结合学习，针对该网络，首先大家需要了解一下图像中的常用操作卷积，卷积这个词是信号处理领域的词，表示一个系统多数据处理的过程，在图像处理中的卷积，其实就是滤波器。下面先简要介绍一下卷积核的概念，这个不能细说，因为想要深入理解卷积需要很多知识，这里只给大家
2021-09-07 15:55:29
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原创 卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记（三）
卷积神经网络（三）三.目标检测3.1 目标定位对于分类定位问题，通常只有一个较大的物体在图片的中央，我们需要识别该物体的类别并标记物体的位置。而对象检测问题在一张图片中可能会有多个不同类别的对象，我们需要识别各个物体的类别并标记位置。具体如下图：对于目标定位问题，我们通常要输出该物体的类别以及物体中心点的坐标和宽高。该目标定位神经网络要输出8个值，分别是图中是否有目标对象（pc）、目标对象的坐标（bx、by）、目标对象的宽和高（bh、bw）和三种类别物体的可能性（c1、c2、c3）。当pc=1
2021-08-07 16:52:01
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原创 卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记（二）
卷积神经网络（二）二、经典神经网络的结构：LeNet-5AlexNetVGGResNet2.1 LeNet-52.2 AlexNet-5可以同时在两个GPU上运行2.3 VGG2.4 残差网络ResNet下图是一个残差块，输入a[l]会传送到l+2层的线性部分之后，这样它会直接参加非线性部分的计算。下图是一个残差神经网络的示例：对于一般的神经网络，当网络层数变多时，训练错误会先减少后增加，但是对于ResNet不会出现这种情况。2.5残差网络的作用残差网络起作用的主要
2021-08-06 13:27:43
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原创 卷积神经网络笔记--吴恩达深度学习课程笔记（一）
一.卷积神经网络（一）1.1 计算机视觉卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。1.2 边缘检测示例如下图所示，原图是一个661的矩阵，卷积核是一个331的矩阵，经过卷积后得到一个441的矩阵。计算过程如下：| 3 | 0 | 1 |… … … …| 1 | 0 | -1 || 1 | 5 | 8 |…*… . … .| 1 | 0 | -1 | =3+1+2-1-8-2=-5| 2 | 7 | 2 |… … … …|
2021-08-06 11:45:43
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原创 OpenCV最详细入门（二）-python（代码全部可以直接运行）
OpenCV详细入门（基础篇）一、上篇回顾在上一篇（OpenCV最详细入门（一）-python（代码全部可以直接运行））中我们学会了使用OpenCV显示图片和视频、更改图片颜色通道、灰度图、滤波、形态学和图像梯度等操作，那么今天我们继续学习一些OpenCV的函数使用。二、直方图直方图的横轴表示亮度，从左到右表示亮度从低到高。直方图的纵轴表示像素数量，从下到上表示像素从少到多。直方图在某个亮度区间的凸起越高，就表示在这个亮度区间内的像素越多。比如这个直方图的凸起就主要集中在左侧，也就是说这张照片
2021-07-08 22:04:00
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原创 OpenCV最详细入门（一）-python（代码全部可以直接运行）
OpenCV详细入门（基础篇）一、OpenCV介绍OpenCV（open source computer vision library）是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保
2021-07-05 20:54:03
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原创 深度学习之卷积神经网络(代码可直接运行)
深度学习之卷积神经网络图像卷积运算对图像矩阵与滤波器矩阵进行对应相乘再求和运算，转化得到新的矩阵。作用:快速定位图像中某些边缘特征英文: convolutionCNNA与B的卷积通常表示为:A*B或convolution(A,B)···· X11 X12 X13A= X21 X22 X23···· X31 X32 X33····F= W11 W12···· W21 W22包含竖向轮廓的区域非常亮(灰度值高)计算机根据样本图片，自动寻找合
2021-01-09 13:21:11
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原创 python保存中间变量（学习笔记）
这种解决办法也不是根本解决办法，虽然比较麻烦，但是还是能将项目跑起来，也是没有办法的办法，在此做一个笔记记录。
2024-03-27 22:01:29
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原创 郑州大学网络空间安全复试经验贴
2023年复试因为是第一年线下复试，导致之前的很多参考资料不能完全参考，只能根据2022年的时候参考资料来准备，所以刚开始准备的时候还是挺焦虑的，尤其是买的资料还被骗了（当时是在qq群里买的，价格200左右，四本纸质的，到手不能退，发现里面的题号很多都是乱的，并且还有几页写着天津工业大学，之后和其他群友讨论，确实被骗了），很搞心态。首先说一下准备复试的时间，其实最好的时间就是出分之后再准备，不过考虑到很多同学考完研之后实在是没有事情可干（去年我这个时候也是一样，天天保持五六个小时的游戏时间，因为除了打游戏以
2024-02-27 19:25:36
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原创 将python flask项目打包成可以用运行的软件（包含报错解决）
点击进入这里，在此之前，要将之前项目中的dist/run下的所有文件压缩成run.zip，随后在这里加载刚才的run.zip，并点击Generate后可以了（点击之后会进入新的界面，这个界面会卡很久很久，一定要耐心等待，完成后会在dist文件夹下出现一个run软件，把这个发送给别人安装就可以顺利执行了）之后的操作跟之前一样，双击run.exe来看看程序能不能顺利启动，如果还会闪退黑框框，那么就再执行上面的操作来找到报错原因,直到最后能顺利的启动项目。打开run.spec，可以看到如下。
2024-02-18 17:17:07
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原创 2023高级人工智能期末总结
使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法，比如部分特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的以及16倍的，这样的backbone有助于在此基础上构建目标检测，实例分割等任务。是循环神经网络的一种，和LSTM一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。使用记录maxpool层最大响应特征位置的tensor来进行上采样，避免了FCN中学习上采样带来的消耗，而后再使用可训练的卷积层使稀疏的feature map密集，这将避免上层保存feature map产生的额外空间消耗。
2024-01-05 22:07:52
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原创 传纸条（算法题）
一次素质拓展活动中，班上同学安排做成一个m行n列的矩阵，而小渊和小轩被安排在矩阵对角线的两端，因此，他们就无法直接交谈了。纸条要经由许多同学传到对方手里，小渊坐在矩阵的左上角，坐标(1,1)，小轩坐在矩阵的右下角，坐标(m,n)。还有一件事情需要注意，全班每个同学愿意帮忙的好感度有高有低（注意：小渊和小轩的好心程度没有定义，输入时用0表示），可以用一个0-100的自然数来表示，数越大表示越好心。接下来的m行是一个m*n的矩阵，矩阵中第i行j列的整数表示坐在第i行j列的学生的好心程度。
2023-12-02 22:02:07
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原创 道路建设（最小生成树）
随着如今社会的不断变化，交通问题也变得越来越重要，所以市长决定建设一些公路来方便各个城市之间的贸易和交易。虽然市长的想法很好，但是他也遇到了一般人也经常头疼的问题，那就是手头的经费有限……在规划过程中，设计师们已经预算出部分城市之间建设公路的经费需求。现在市长想知道，它能不能将他的m 个城市在有限的经费内实现公路交通。如果可以的话，输出Yes，否则输出No（两个城市不一定要直接的公路相连，间接公路到达也可以。
2023-11-22 09:39:29
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原创 取数游戏2（动态规划java）
给定两个长度为n的整数列A和B，每次你可以从A数列的左端或右端取走一个数。假设第i次取走的数为ax，则第i次取走的数的价值vi=bi⋅ax，现在希望你求出∑vi的最大值。
2023-11-19 09:52:42
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原创 戳气球（算法题Java）
有 n 个气球，编号为0 到 n-1，每个气球上都标有一个数字，这些数字存在数组 nums 中。现在要求你戳破所有的气球。如果你戳破气球 i ，就可以获得 nums[left] * nums[i] * nums[right] 个硬币。这里的 left 和 right 代表和 i 相邻的两个气球的序号。注意当你戳破了气球 i 后，气球 left 和气球 right 就变成了相邻的气球。求所能获得硬币的最大数量。
2023-11-13 22:21:58
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原创 （算法题）最多约数问题
最多约数问题正整数x的约数是能整除x的正整数。正整数x 的约数个数记为div(x)。例如，1，2，5，10 都是正整数10 的约数，且div(10)=4。设a 和b 是2 个正整数，a≤b，找出a和b之间约数个数最多的数x及其最多约数个数。
2023-11-06 20:38:57
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原创 JDBC学习笔记（3）数据库池连接
先要导入Druid（德鲁伊）的jar包在这个连接中https://developer.aliyun.com/mvn/search找到druid-1.1.17.jar下载并且放入项目中的lib文件下其中将jdbc.properties改为druid.properties，并且里面内容改为后面测试德鲁伊的一些测试。
2023-10-08 15:16:52
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原创 JDBC学习笔记（2）事务
在jdbc中使用使用的基本步骤：调用 Connection 对象的 setAutoCommit(false) 以取消自动提交事务在所有的 SQL 语句都成功执行后，调用 commit()方法提交事务在出现异常时，调用 rollback()方法回滚事务若此时 Connection 没有被关闭，还可能被重复使用，则需要恢复其自动提交状态 setAutoCommit(true)在插入函数中增加事务。
2023-10-04 17:40:58
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原创 JDBC学习笔记（1）
下载mysql-connector-java，这里我是看的这个连接。下载后并且导入了Idea中的lib文件下。导入成功后，为了验证可以通过CTRL+n来搜索Driver看看有没有添加进来。随后在MySQL中创建一个数据库，我这里直接使用的是Navicat，创建了一个java_learn的数据库在测试类中的测试代码参考文档如上，就说明了数据库连接成功。也可以更加简洁如下如果在上面不创建 Class.forName(driverName);这个类的话，会通过SPI自动创建，如下的源码。
2023-10-03 11:38:17
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原创 Java面向对象（1）
后，这样可以防止别的代码中创建MyUtil类。static只有一个变量，所以修改别的类中的变量，所以的name都会变化。静态代码块只有在创建的第一次会执行。一般用来对类变量进行初始化赋值。继承变量中会就近原则。如果非要访问父类的变量，就用super来访问。比如系统的中统计用户的个数，在每次用户类中的构造函数中++。只有创建对象的时候才会创建，并且只能有一个对象。重写的前面要加上@Override,便于理解。在还没有创建对象的时候就自己创建了。继承不能继承多个，但是可以多层。任何类都默认继承Object类，
2023-09-23 13:40:43
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原创 57. 插入区间(C++题解)
给你一个无重叠的 ，按照区间起始端点排序的区间列表。在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。
2023-08-29 18:17:06
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原创 11. 盛最多水的容器（c++题解）
给定一个长度为 n 的整数数组 height。有 n 条垂线，第 i 条线的两个端点是 (i, 0) 和 (i, height[i])。找出其中的两条线，使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。
2023-08-27 12:06:43
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原创 1448. 统计二叉树中好节点的数目(C++题解)
给你一棵根为 root 的二叉树，请你返回二叉树中好节点的数目。「好节点」X 定义为：从根到该节点 X 所经过的节点中，没有任何节点的值大于 X 的值。
2023-08-25 11:18:44
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原创 2.两数相加（Java+python题解）
给你两个 非空 的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照 逆序 的方式存储的，并且每个节点只能存储 一位 数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字 0 之外，这两个数都不会以 0 开头。输入：l1 = [2,4,3], l2 = [5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342 + 465 = 807.输入：l1 = [0], l2 = [0]输出：[0]输入：l1 = [9,9,9,9,9,9,9], l2 = [9,9,9,9]
2023-08-06 23:11:48
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原创 考研数学经验分享
线性代数还是看课之后刷题，并且记录下错题。看课时候需要注意的是不要把看课当成学习，尤其是课上宇哥讲的例题，真的是质量非常高的题，他讲完一遍时候，一定要自己再做一遍，或者他讲之前暂停自己先做一下，等到这一章节的课都看完后，可以先做30讲后的题，之后再刷一遍书上的例题，并且把做错的题记下来，之后就可以做对应的300题了，其他题库暂时可以先不用做，因为基础阶段我建议刷两到三遍，第一遍的目标就是快速看完课并且刷一些简单题就可以了，主要是为了熟悉一下数学的整体的框架，这里主要指高数部分，线性代数我会在后面说。
2023-05-03 20:22:17
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原创 关于tensorboard --logdir=logs的报错解决办法记录
关于tensorboard --logdir=logs的报错解决办法记录
2023-02-15 16:39:19
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原创 一文了解循环神经网络
循环神经网络一、什么是循环神经网络：循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN。RNN的特点是对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN的这种能力，使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域的问题时有所突破。对于序列特性，我个人理解，就是符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性，举几个例子：拿人类的某句话来说
2022-01-16 13:57:00
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原创 CSDN笔记入门——markdown语法详解
工具Online LaTeX Equation 行内与独行行内公式：将公式插入到本行内，符号：公式内容公式内容公式内容，如：xyzxyzxyz独行公式：将公式插入到新的一行内，并且居中，符号：公式内容公式内容公式内容如：xyzxyzxyz上标、下标与组合上标符号，符号：^，如：x4x^4x4下标符号，符号：_，如：x1x_1x1组合符号，符号：{}，如：168O2+2{16}_{8}O{2+}_{2}168O2+2汉字、字体与格式字体控制，符号：\displaystyle，如：x+
2021-12-29 22:20:53
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原创 人工智能发展史——卷积神经网络
1、卷积神经网络发展史（convolutional neural networks,CNN)CNN是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等CNN结构受视觉系统启发1962年，生物学家TorstenWiesel 和 David H.Hubel(1981年的诺贝尔医学奖)对猫的视觉系统进行研究,首次发现猫的视觉系统中存在层级机构,并且发现了两种重要的细胞simple cells和complexcells
2021-12-29 19:33:37
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原创 人工智能基础入门——神经网络讲解
1、人工神经元人类神经元中抽象出来的数学模型树突：input细胞核：处理操作+激活函数轴突末梢：输出f(∑i=1NIi⋅Wi\sum_{i=1}^{N} I_{i}\cdot W_{i}∑i=1NIi⋅Wi)=y人工神经网络：大量的神经元以某种连接方式构成的机器学习模型。第一个神经网络：1958年，计算机科学家Rosenblatt提出的Perceptron（感知机）o=σ\sigmaσ(（<w,x>+b）) b是指偏执项if x>0 σ\sigmaσ=1 .
2021-12-29 15:45:37
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原创 蓝桥杯——递归算法
递归算法-预测赢家一、题目：给你一个整数数组 nums 。玩家 1 和玩家 2 基于这个数组设计了一个游戏。玩家 1 和玩家 2 轮流进行自己的回合，玩家 1 先手。开始时，两个玩家的初始分值都是 0 。每一回合，玩家从数组的任意一端取一个数字（即，nums[0] 或 nums[nums.length - 1]），取到的数字将会从数组中移除（数组长度减 1 ）。玩家选中的数字将会加到他的得分上。当数组中没有剩余数字可取时，游戏结束。如果玩家 1 能成为赢家，返回 true 。如果两个玩家得分相等，同
2021-12-28 11:12:00
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原创 机器学习实战——聚类分析（代码可运行）
对鸢尾属植物数据分析结果如下：先对数据进行预处理，转换成dataframe。最开始使用Kmeans对四个属性进行分析，发现得出的准确率只有0.8933，这个准确率并不是很高，于是想出了先用主成分分析PCA看一下各个属性对不同类别的影响。发现四个属性中，选用两个属性PC1和PC2更加好一些。发现相比较来说，主成分分析好像对Kmean并没有什么好处。于是采用主成分分析+其他方法。以KNN为：发现PCA+KNN的效果是最为明显的，准确率直接达到了0.95。综上，PCA+KNN的方法更加适合鸢尾
2021-12-27 22:16:41
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原创 蓝桥杯——动态规划
动态规划 导弹拦截1．动态规划基本概念1.1动态规划三要素阶段﹐状态﹐决策。如果把动态规划的求解过程看成一个工厂的生产线﹐阶段就是生产某个商品的不同的环节，状态就是工件当前的形态﹐决策就是对工件的操作。显然不同阶段是对产品的一个前面各个状态的小结﹐有一个个的小结构成了最终的整个生产线。每个状态间又有关联（下一个状态是由上一个状态做了某个决策后产生的)。下面举个例子:要生产一批雪糕﹐在这个过程中要分好多环节∶购买牛奶﹐对牛奶提纯处理﹐放入工厂加工加工后的商品要包装﹐包装后就去销售……，这样每个环节
2021-12-27 22:12:28
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原创 基于OpenCV隔空画笔实战（代码可直接运行）
基于图像识别的隔空画笔一、项目背景伴随着人工智能时代与5G技术的来临，许多技术得到了空前的发展。在之前疫情的背景下，让人们更加认识到了线上虚拟技术的强大。对于喜欢美术的用户来说，在使用各种颜色的实体画笔绘画时，经常会需要用到大量的画笔和各种不同的颜料，在一套画笔中，画笔的数量众多，而且由于使用次数的增加会导致颜色出现偏差，而且在纸上进行绘画时，对于大量的颜料选择中，使用画笔绘画起来需要使用颜料版进行调色，并且需要用水来进行去除画笔上的颜色，在调色和去掉颜色的时候是非常麻烦和不方便的。比如，在纸上进行绘
2021-12-27 22:07:14
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原创 网站设计HTML——百度 滚筒洗衣机
滚筒洗衣机的效果<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>滚筒洗衣机销售排行榜</title></head><body><div> <h1>滚筒洗衣机销售排行榜</h1> <div><img src="img/wish01.jpg
2021-12-27 21:56:20
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原创 LRU置换算法
LRU置换算法1、实践内容说明已知系统为一进程分配的物理块数，进程运行过程中引用的页面号，编程使用LRU算法输出置换的页号、缺页中断次数及缺页率。2.算法描述1、从内存调出一页程序或数据到磁盘的对换区，把选择换出的页面的算法称为页面置换算法。2、置换算法的好坏将直接影响系统的性能。LRU置换算法（基于计数器法）是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最久未使用的
2021-12-27 21:51:15
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原创 人工智能最新研究发展方向——OCR文字识别简述
1 研究背景人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。通过查阅资料将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：19
2021-12-25 16:05:26
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简易计算器课程设计报告.docx
2021-07-04
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