课程 中级  11360

课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

课程 高级  17663

课程介绍：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

课程 高级  11379

课程介绍：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

课程介绍：因果卷积神经网络是针对时间序列数据中的因果关系问题而设计的一种特殊卷积神经网络。相较于常规卷积神经网络，因果卷积神经网络在保留时间序列的因果关系方面具有独特的优势，并在时间序列数据的预测和分析中得到广泛应用。因果卷积神经网络的核心思想是在卷积操作中引入因果关系。传统的卷积神经网络可以同时感知到当前时间点前后的数据，但在时间序列预测中，这可能导致信息泄露问题。因为当前时间点的预测结果会受到未来时间点的数据影响。因果卷积神经网络解决了这个问题，它只能感知到当前时间点以及之前的数据，无法感知到未来的数

2024-01-24 评论 0  899

课程介绍：在神经网络中，滤波器通常指的是卷积神经网络中的卷积核。卷积核是一个小矩阵，用于对输入图像进行卷积操作，以提取图像中的特征。卷积操作可以看作一种滤波操作，通过对输入数据进行卷积操作，可以捕获数据中的空间结构信息。这种操作在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用，可用于边缘检测、特征提取以及目标识别等任务。通过调整卷积核的大小和权重，可以改变滤波器的特性，从而适应不同的特征提取需求。在卷积神经网络中，每个卷积层都包含多个滤波器，每个滤波器负责提取不同的特征。这些特征可以用于识别图像中的物体、纹理、边缘等

2024-01-23 评论 0  991

课程介绍：卷积神经网络在图像去噪任务中表现出色。它利用学习到的滤波器对噪声进行过滤，从而恢复原始图像。本文详细介绍了基于卷积神经网络的图像去噪方法。一、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种深度学习算法，通过多个卷积层、池化层和全连接层的组合来进行图像特征学习和分类。在卷积层中，通过卷积操作提取图像的局部特征，从而捕捉到图像中的空间相关性。池化层则通过降低特征维度来减少计算量，并保留主要特征。全连接层负责将学习到的特征与标签进行映射，实现图像的分类或者其他任务。这种网络结构的设计使得卷积神经网络在图像处理和识

2024-01-23 评论 0  1310

课程介绍：卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于计算机视觉任务的深度学习模型。相较于全连接神经网络，CNN具有更少的参数和更强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出色。下面我们将介绍构建基本的CNN模型的方法。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，具有多个卷积层、池化层、激活函数和全连接层。卷积层是CNN的核心组成部分，用于提取输入图像的特征。池化层可以缩小特征图的尺寸，并保留图像的主要特征。激活函数引入非线性变换，增加模型

2024-01-24 评论 0  520

课程介绍：在全卷积神经网络(FCN)中，基本上对于每一层，都有一个随机的权重初始化。并且有两点要注意：全卷积神经网络(FCN)在反向传播过程中不会使用0作为权重。这是因为在计算中间层的梯度dL/dX时，如果权重被设置为0，梯度将会变为0，导致网络无法更新。因此，FCN通常会使用非零的权重来确保梯度的有效计算和更新。为了避免使用单一常量来初始化全卷积神经网络(FCN)的所有权重，我们可以采用一些更复杂的方法。一个常用的方法是使用随机初始化，即将权重初始化为随机的小数值。这样每个神经元在训练过程中都会有不同的

2024-01-23 评论 0  1082