深度学习（15）从头搭建模型到训练、预测示例总结
深度学习（15）从头搭建模型到训练、预测示例总结 总结一下从头搭建模型的流程再次熟悉一下模型结构与训练、推理流程本文主要介绍通过 Pytorch 实现模型结构实现 1.价格预测 要搭建一个深度学习网络模型用于价格预测，首先需要明确问题的类型（回归问题）以及输入数据的特点。假设你的目标是预测某种商品或房产等的价格，常用的方法是构建一个全连接神经网络（Feedforward Neural Net...
深度优先搜索（DFS）与回溯法：从全排列到子集问题的决策树与剪枝优化
🎁空间复杂度 🎄四、全排列II✨解法简介✨步骤详解🎁Step 1: 初始化🎁Step 2: 回溯递归函数设计🎁Step 3: 主函数调用 ✨代码✨时间与空间复杂度🎁时间复杂度🎁空间复杂度 结语 前言 深度优先搜索（DFS）和回溯法是解决复杂问题中不可或缺的算法工具，尤其在组合问题（如全排列、子集等）中，发挥着至关重要的作用。通过递归的方式，DFS 能够遍历问题的解空间，而回溯法则通过撤销不合法的选择，...
遗传算法与深度学习实战（27）——进化卷积神经网络
遗传算法与深度学习实战（27）——进化卷积神经网络 0. 前言1. 自定义交叉算子2. 自定义突变操作符3. 进化卷积神经网络小结系列链接 0. 前言 DEAP toolbox 中提供的标准遗传操作符对于自定义的网络架构基因序列来说是不够的。这是因为任何标准的交叉算子都可能破坏卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的基因序列的格式。相反，为了构建进化卷...
Linux权限机制深度解读：系统安全的第一道防线
文章目录 前言‼️一、Linux权限的概念‼️二、Linux权限管理❕2.1 文件访问者的分类（人）❕2.2 文件类型和访问权限（事物属性）✔️1. 文件类型✔️2. 基本权限✔️3. 权限值的表示方法 ❕2.3 文件访问权限的相关设置方法✔️1. `chmod` 命令✔️2. `chown` 命令✔️3. `chgrp` 命令 ‼️三、其他权限问题❕3.1 问题一：为什么普通文件是664，目录文件...
深度学习基础--yolov5网络结构简介，C3模块构建
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 yolov5网络结构比较复杂，这里是简单的对它整体网络结构有个初识，并且构建了C3网络模块这周是考试周，周一到周四一直都在准备考试和去考试，昨天开始又发高烧，更新较慢；欢迎收藏加关注，本人将会持续更新。 文章目录 1、网络结构简介简介网络结构简介C3模块简介C3 模块的结构C3 模块的作用 2、C3网络构建1、数据处理1...
深度学习中的图片分类：VGG16 模型详解及代码实现
深度学习中的图片分类：VGG16 模型详解及代码实现 在深度学习的发展中，VGG16 是一个非常经典且重要的卷积神经网络（CNN）架构。尽管它已经不如一些更现代的网络（如 ResNet 和 EfficientNet）那么流行，但其简单的结构和出色的表现仍然使其在许多实际应用中得到了广泛使用。本文将介绍 VGG16 模型的基本原理，并通过代码实现一个简单的 VGG16，用于图片分类任务。 1. VGG...
基于Python下深度学习的 果蔬识别 系统设计与实现
许多领域中得到了广泛应用，尤其是在图像识别方面。图像分类技术作为计算机视觉的重要研究方向，近年来取得了显著进展。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习的一种有效模型，已广泛应用于图像处理任务，包括图像分类、物体检测、面部识别等领域。特别是在图像分类任务中，CNN凭借其良好的特征提取能力和高效的训练过程，成为解决实际问题的首选方法。 在此背景下，...
MongoDB注入攻击测试与防御技术深度解析
MongoDB注入攻击测试与防御技术深度解析 随着NoSQL数据库的兴起，MongoDB作为其中的佼佼者，因其灵活的数据模型和强大的查询能力，受到了众多开发者的青睐。然而，与任何技术一样，MongoDB也面临着安全威胁，其中注入攻击便是最为严重的一种。本文将结合相关视频内容，对MongoDB注入攻击测试与防御技术进行深度解析。 一、MongoDB注入攻击概述 MongoDB注入攻击，是指攻击者通过向...
深度学习的进展
深度学习新纪元 引言 你是否曾想过，为什么智能助手能理解你的指令，数字图像能够被准确分类，甚至疾病能被更早地诊断？这些现代奇迹背后都有一个共同的驱动力——深度学习。它不仅是当今人工智能领域的闪亮明星，更是一场彻底改变我们工作和生活方式的革命。在这篇文章中，我们将走进深度学习的世界，探索它的发展历程、应用领域以及我们未来可能面临的挑战和机遇。 深度学习概述 深度学习的定义和基本原理 深度学习，简言之，...
深度学习之DeepLab系列
1.1 DeepLabv1 DeepLab 是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。 在实验中发现 DCNNs 做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是 DCNNs 的高级特征的平移不变性，即高层次特征映射，根源于重复的池化和下采样。 针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab 是采用的 atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下...