摘要： pytorch實現(xiàn)LSTM對股票的預(yù)測 參考：https://blog.csdn.net/mary19831/article/details/129570030 輸入：前十天的收盤價 x: [bathc_size, seq_len, input_size] = [bs, 10, 1] 輸出：下一天的 閱讀全文

摘要： RNN原理 RNN的整體架構(gòu)如圖 RNN每次看到一個詞，通過狀態(tài)hi來積累看到的信息。 例如，h0包含x0的信息，h1包含x0和x1的信息，最后一個狀態(tài)ht包含了整句話的信息，從而可以把它作為整個句子的特征，用來做其他任務(wù)。 注意，無論RNN的鏈條有多長，都只有一個參數(shù)矩陣A，A可以隨機初始化，然后 閱讀全文

摘要： 完整代碼 點擊查看代碼 import torch import numpy as np import torch.nn as nn import math import torch.nn.functional as F # multi-head attention class selfAttenti 閱讀全文

摘要： 下載 下載網(wǎng)址 點擊下載并安裝即可，應(yīng)該是需要“上網(wǎng)”才能下載的 使用 運行HWiNFO 打開軟件后會顯示電腦概要，如圖所示 我們關(guān)閉這個概要界面，點擊傳感器 傳感器監(jiān)控界面 CPU 功率：62.28W GPU 功率：29.44W 閱讀全文

摘要： 目標(biāo)檢測：1幅海上SAR圖像和1幅近海光學(xué)圖像，選擇其中一幅檢測出圖像上的艦船(包括停靠碼頭)目標(biāo)。 代碼 檢測步驟 圖像裁剪：把原圖裁剪成 448 * 640 的 patch，檢測每個小 patch 中的艦船目標(biāo)。 讀取圖像：讀取每個圖像，并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖。為了方便處理邊緣區(qū)域，用補零的方式對圖 閱讀全文

摘要： SMO算法實現(xiàn) 直接給出完整的代碼如下 點擊查看代碼 # coding=utf-8 import numpy as np import random class mySVM(): def __init__(self, max_iter=1e6, kernel_type='linear', C=1.0 閱讀全文

摘要： 一、EM算法 EM算法是一種迭代算法，用于含有隱含變量的概率模型參數(shù)的極大似然估計。設(shè)Y為觀測隨機變量的數(shù)據(jù)，Z為隱藏的隨機變量數(shù)據(jù)，Y和Z一起稱為完全數(shù)據(jù)。 觀測數(shù)據(jù)的似然函數(shù)為： \[P(Y | \theta) = \sum_{Z} P(Y, Z | \theta) = \sum_{Z} P(Z 閱讀全文

摘要： 文獻(xiàn)閱讀報告 閱讀全文

摘要： Ouyang L, Wang H. Aerial target detection based on the improved YOLOv3 algorithm[C]//2019 6th International Conference on Systems and Informatics (ICS 閱讀全文

摘要： MICCAI 三維重建相關(guān)論文（2019-2022） 閱讀全文