Pointnet++改进卷积系列：全网首发DualConv轻量级深度神经网络的双卷积核 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DualConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步...
【HBase】HBase深度解析：特性、实战应用及核心流程全景
HBase 是一个开源的、非关系型的分布式数据库（NoSQL），它建立在 Hadoop 文件系统（HDFS）之上。HBase 旨在存储海量的稀疏数据集，这种数据集通常是由用户界面事件、消息系统、传感器设备等产生的时间序列数据。它是 Google BigTable 的开源实现，由 Apache 软件基金会管理。HBase 能够提供实时读写访问大规模数据集的能力，并能够确保数据的可伸缩性和弹性。 HBa...
【深度学习实战（5）】使用OPENCV库实现自己的letter_box操作
一、letter_box 深度学习模型输入图片的尺寸为正方形，而数据集中的图片一般为长方形，粗暴的resize会使得图片失真，采用letterbox可以较好的解决这个问题。该方法可以保持图片的长宽比例，剩下的部分采用灰色填充。 二、代码 本例中，模型输入尺寸为604x640，而我们读取的图片的实际尺寸为128x384，通过letter_box操作，实现将原始图像以不失真的方式调整为640x640。 ...
深度解析 Spark（进阶）：架构、集群运行机理与核心组件详解
关联阅读博客文章：深度解析SPARK的基本概念 引言： Apache Spark作为一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，在大数据领域中备受关注和应用。本文将深入探讨Spark的集群运行原理、核心组件、工作原理以及分布式计算模型，带领读者深入了解Spark技术的内在机制和运行原理。 Spark集群模式的工作原理 Spark可以以多种方式部署在集群上，包括独立部署、YARN模式、Mesos模式等。下...
Doris 深度解析：打造高效、可扩展的数据分析平台
“Doris” 是一个用于商业智能（BI）的开源MPP（大规模并行处理）数据库系统，原名 Apache Doris，用于构建数据仓库和进行数据分析。它是一个高性能、易扩展的分析数据库解决方案，支持实时查询和多维数据分析。以下是关于 Doris 的一些详细介绍： 特性： 高性能：Doris 设计用于处理大规模数据，提供高并发和低延迟的查询性能。实时查询：支持接近实时的数据更新和查询，适合需要快速响应的...
【域适应】基于深度域适应MMD损失的典型四分类任务实现
screpancy）是用来衡量两组数据分布之间相似度的度量。一般地，如果两组数据分布相似，那么MMD 损失就相对较小，说明两组数据/特征处于相似的特征空间中。基于这个想法，对于源域和目标域数据，在使用深度学习进行特征提取中，使用MMD损失，可以让模型提取两个域的共有特征/空间，从而实现源域到目标域的迁移。 参考论文：https://arxiv.org/abs/1409.6041 工具 Python ...
Linux系统调用深度解析
Linux系统调用是Linux内核提供给用户空间应用程序的编程接口。它们是应用程序与硬件之间通信的桥梁，允许程序执行从文件操作到网络通信等多种操作。本文旨在深入探讨系统调用的工作原理、种类、使用方式以及如何通过系统调用实现低级操作。 1. 系统调用简介 在深入研究之前，我们首先需要理解系统调用（syscall）是什么。系统调用是操作系统提供给用户程序的服务接口，用于请求操作系统的内核执行特定的任务。...
深度学习架构（CNN、RNN、GAN、Transformers、编码器-解码器架构）的友好介绍。
一、说明 本博客旨在对涉及卷积神经网络 （CNN）、递归神经网络 （RNN）、生成对抗网络 （GAN）、转换器和编码器-解码器架构的深度学习架构进行友好介绍。让我们开始吧！！ 二、卷积神经网络 （CNN） 卷积神经网络 （CNN） 是一种人工神经网络，旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据，例如图像和视频。将 CNN 想象成一个多层过滤器，它处理图像以提取有意义的特征...
【热门话题】OneFlow深度学习框架介绍
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 OneFlow深度学习框架介绍引言一、OneFlow概述1.1 定位与起源1.2 核心特性数据流图执行引擎无缝分布式训练动态图与静态图混合编程硬件兼容性与性能优化 1.3 社区与生态 二、OneFlow设计理念与技术亮点2.1 数据流图与异步计算2.2 ...
政安晨：【深度学习神经网络基础】（六）—— 前馈神经网络
网络是Broomhead和Lowe（1988）引入的一种前馈神经网络。该神经网络可用于分类和回归。 尽管它们可以解决各种问题，但RBF神经网络的受欢迎程度似乎正在降低。根据其定义，RBF神经网络不能与深度学习结合使用。 我们将简要回顾RBF，并描述这些向量的确切组成。 径向基函数 由于许多AI算法都利用了径向基函数，因此它们是一个非常重要的概念。RBF相对其中心对称，该中心通常在[插图]轴上。RBF将...