探索数据库的世界：分类、作用与特点
之一，它是一种组织、存储、管理和检索数据的系统。数据库在各个领域都有着广泛的应用，如企业、政府、医疗、金融等，它可以帮助企业和组织高效地管理和分析数据，从而做出更好的决策。本文将介绍数据库的基本概念、分类、作用和特点。 一、数据库的基本概念 1. 数据的定义 数据是指用于表示客观事物属性的信息，它可以是文字、数字、图片、音频、视频等多种形式。数据是人类社会发展和进步的重要资源，被称为新时代的石油。 2...
基于PyTorch的视频分类实战
1、数据集下载 官方链接：https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#Downloads 百度网盘连接： https://pan.baidu.com/s/1sSn--u_oLvTDjH-BgOAv_Q?pwd=xsri 提取码: xsri 官方链接有详细的数据集介绍，下载的...
工程信号的去噪和（分类、回归和时序）预测
🚀【信号去噪及预测论文代码指导】🚀 还为小论文没有思路烦恼么？本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号（回归、时序和分类）预测算法，致力于为您提供最精确、高效的数据处理解决方案。 🔍 基于信号模态分解去噪算法 🔍 精准去除噪声：通过高级算法精准分离并去除数据中的噪声，保留最纯净的信号，让数据分析更加准确。 广泛应用：适用于金融市场分析、医疗信号...
Python分类汇总N张Excel表中的数据（附源码下载）
在现代办公环境中，处理大量的Excel表格是一项常见而又繁琐的任务。Python作为一种功能强大的编程语言，其在自动化办公方面的表现尤为出色。例如，我们可以使用Python进行Excel表格的分类汇总操作。 具体来说，我们可以创建一个名为“Python分类汇总278张Excel表中的数据.zip”的文件包，其中包含一系列的Python脚本和相关的配置文件。这些Python脚本可以实现以下功能：首先，它...
【第六章】简单网络实现手写数字分类-编程实现
7: 9528 / 10000Epoch 28: 9542 / 10000Epoch 29: 9534 / 10000 也就是说，经过训练的网络在其峰值（“Epoch 28”）达到了约 95% 的分类率 - 95.42%！作为第一次尝试，这是相当令人鼓舞的。然而，我应该警告您，如果您运行代码，您的结果不一定会和我的完全相同，因为我们将使用（不同的）随机权重和偏置来初始化我们的网络。为了在本章中生成...
ASP.NET-框架分类与详解
一、ASP.NET框架概述 ASP.NET是由微软公司推出的一种基于.NET框架的服务器端Web应用程序开发技术。它提供了丰富的工具和框架，用于开发各种规模的Web应用程序和服务。ASP.NET具有高度的灵活性和可扩展性，适用于不同规模和复杂度的项目。 在ASP.NET的生态系统中，有许多不同的框架和工具可供开发人员选择，以满足不同的需求和开发场景。这些框架包括了ASP.NET Web Forms、...
【第四章】简单网络实现手写数字分类-网络架构
个图像包含一个单独的数字。例如，我们希望分解图像为六个独立的图像 我们人类可以轻松解决这个分割问题，但对于计算机程序来说，正确地分割图像是具有挑战性的。一旦图像被分割，程序接着需要对每个单独的数字进行分类。因此，举例来说，我们希望我们的程序能够识别上述的第一个数字。 这个是数字5 我们将专注于编写一个程序来解决第二个问题，即对单个数字进行分类。我们之所以这样做，是因为事实证明，一旦你有了一个良好的分类...
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用---二元分类问题中的logits与标签形状问题
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题 🌵文章目录🌵 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss💡 二、logits与标签的形状匹配问题🔧 三、解决形状匹配问题的策略🔍 四、常见问题与解决方案🤝 五、期待与你共同进步🚀 结尾💡 关键词 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss 在深度学...
GEE土地分类——适用sentinel-2数据进行春夏秋冬季节的土地分类（利用蒸散发数据来筛选出农作物区域）
简介 利用Sentinel-2数据进行不同时间段的土地分类是一项重要的遥感应用。Sentinel-2是欧空局（ESA）开发的一组地球观测卫星，可以提供高空间分辨率（10米-60米）和中等时间分辨率（5天-10天）的多光谱影像，适用于土地覆盖分类和变化检测等应用。这里将会适用MODIS蒸散发数据确定蒸散发区域，对每个月的等数据集进行掩码，以确定像素在哪些地方主要跨越耕地植被。 由于耕种分类 = 1，所有...
信号处理--基于gumbel-softmax方法实现运动想象分类的通道选择
连续松弛来学习最佳的单热权重向量来选择输入通道，而不是线性组合它们。 亮点 使用Gumbel-softmax方法对多通道脑电数据进行单通道选择（非多通道线性加权） 使用多尺度滤波卷积网络实现运动想象4分类。 环境配置 PyTorch 0.3.1， CUDA 9.1 数据 High-Gamma Dataset 方法 多尺度滤波卷积网络主要代码： class MSFBCNN(nn.Module): def...