RednaxelaFX
- 浏览: 3019419 次
- 性别:
- 来自: 海外
-
最新评论
-
mldxs：
虽然很多还是看不懂，写的很好！
虚拟机随谈（一）：解释器，树遍历解释器，基于栈与基于寄存器，大杂烩 -
HanyuKing：
Java的多维数组 -
funnyone：
Java 8的default method与method resolution -
ljs_nogard：
Xamarin workbook - .Net Core 中不 ...
LINQ的恶搞…… -
txm119161336：
allocatestlye1 顺序为 // Fields o ...
最近做的两次Java/JVM分享的概要
相关推荐
基于springboot的java毕业&课程设计
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。
运行程序 1、测试.pt模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境，在根目录打开runs文件，找到trains文件中的best_1.pt即为训练最优模型。 2.在根目录找到 detect.py 文件，修改代码221行默认路径至模型路径，222行路径更改至所需测试图片路径，点击运行。 2、测试.onnx模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境，在根目录打开 export.py 文件，修改默认输出模型类型为onnx，选择best_1.pt输入模型，点击运行。 2.在根目录找到detect_onnx.py文件，修改代码221行默认路径至模型路径，222行路径更改至所需测试图片路径，点击运行。
基于springboot的java毕业&课程设计
华为桌面云解决方案 桌面云架构VDI和IDV VDI：虚拟桌面架构。特点是计算和数据都在云端，集中管理，集中运行。 IDV：智能桌面虚拟化。特点是镜像集中管理，计算和数据还是在终端，集中管理，分散运行。 （从方案的主推厂商看， 业界华为、思杰、Vmware（IDC国内桌面云市场份额排名前三）都主推VDI，目前推IDV架构的只有锐捷、噢易等少数国内厂商）
基于springboot的java毕业&课程设计
基于OpenCV的交通路口红绿灯控制系统设计 python毕业设计-源码+全部数据+使用文档（高分项目）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 基于OpenCV的交通路口红绿灯控制系统设计 python毕业设计-源码+全部数据+使用文档（高分项目）.zip基于OpenCV的交通路口红绿灯控制系统设计 python毕业设计-源码+全部数据+使用文档（高分项目）.zip基于Op
课设毕设基于SSM的知识产权管理系统源码可运行.zip
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。
基于springboot的java毕业&课程设计
房地产企业财务风险的成因与防范对策-以万科集团为例.docx
基于springboot的java毕业&课程设计
基于springboot的java毕业&课程设计
基于springboot的java毕业&课程设计
基于Python+定向爬虫的商品比价系统的实现的设计与实现+详细文档+全部资料（高分毕业设计）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。基于Python+定向爬虫的商品比价系统的实现的设计与实现+详细文档+全部资料（高分毕业设计）.zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，评审分达到95分以上。资源项目的难度比较适中，内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求。
MySQL8.4.0 LTS（mysql-8.4.0-solaris11-sparc-64bit.tar）适用于Oracle Solaris 11 (SPARC)
反弹shell
植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集是一个精心策划的数据集，旨在为农业科技领域的研究人员提供强大的工具，以改善病虫害的识别和管理工作。数据集包含了10000张高清图像，覆盖了10余种常见的植物病虫害，每一张图像都经过了专业标注，确保了数据的质量和准确性。 为了进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性，数据集经过了数据增强处理，包括随机旋转、翻转、缩放和裁剪等多种变换，从而扩大了训练数据的多样性。这种增强处理有助于模型学习到更多的特征，提高其在实际应用中的表现。 此数据集适用于深度学习框架YOLOv5，它是一个高效的目标检测模型，能够实时地识别和定位图像中的病虫害。通过使用这个数据集，研究人员可以训练和优化YOLOv5模型，使其在病虫害的早期检测和防治中发挥关键作用。 植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集的推出，不仅能够促进农业科技的发展，还能够帮助农业生产者更有效地管理作物健康，减少农药使用，保护环境，实现可持续农业。
MySQL8.4.0 LTS（mysql-server_8.4.0-1ubuntu22.04_amd64.deb-bundle.tar）适用于Ubuntu 22.04 Linux (x86, 64-bit)