3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置 #这里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类nn.Module的所有属性 # super()需要两个实参，子类名和对象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 1

网络模型共含有19层，其中7层传统卷积层、8层深度可分离卷积层、4层最大池化层。同时，使用了 Adam优化器及对数损失函数。网络结构如图4所示，顺序从左至右、从上至下，并做以下说明： Conv为传统卷积层，其后3个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小、步长。 activation表示该层对应的激活函数。 SeparableConv为深度可分离卷积层，其后2个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小，步长均为 1。 MaxPooing为最大池化层，其后2个参数分别代表：滤波器大小、步长。 ReLU为线性整流函数，作为卷积后的激活函数，相比sigmoid函数和tanh函数有着更好的效果。 softmax用于将最后一层卷积输出的七个数值映射到（0,1）区间，并使它们和为 1。 这样能更直观地以概率的形式显示结果。 在每一层卷积过后，都加入了批量归一化（Batch Normalization，BN）层，图中未标出。批量归一化对网络训练的各个方面都有一定的提升作用。它可以加快训练并提高性能、解决梯度消失的问题、规范权重、优化网络梯度流等，所以很有必要加入。 整个网络参数数量仅为75906个，其中可训

您可以使用本数据集从严格的制图变量（与遥感数据相反）中预测森林覆盖类型（主要的树种）。给定的30 x 30米单元的实际森林覆盖类型是根据美国森林服务（USFS）区域2资源信息系统数据确定的。然后，从美国地质调查局和USFS获得的数据中得出自变量。数据为原始格式（未缩放），包含用于定性自变量（例如荒野和土壤类型）的二进制数据列。 sampleSubmission.csv test3.csv train.csv

少儿编程C++基础知识点——上

读取文本文件到EXCEL并对数据进行操作

原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx，用的coco val数据集做的量化，输入为（1，3，256，192），输出为（1，17，64，48）的关键点热图，后面通过高斯化函数可得到关键点，结果经测试。

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QT下对资源的压缩解压缩，这个是Quazip源码和zlib源码，用法如下： Quazip+zlib下载地址 点击这里 下面开始讲使用方法： 1：点击上面的连接，下载下来，解压到工程目录底下。（quazip和zlib两个文件夹） 2：在你心间的QT 工程右击添加现有文件，将这两个文件夹的内容添加上去。 3：调用头文件，如下： #include "zlib/zlib.h" #include "quazip/JlCompress.h" 4：使用接口： // 压缩文件夹 JlCompress::compressDir("/usr/local/123.zip", "/usr/local/abc"); // 解压缩文件夹 JlCompress::extractDir("/usr/local/123.zip", "/usr/local/abc");

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统一随机数生成器用于从二进制数据源生成二进制信息序列。 '0'和'1'的序列被映射成+E和-E的序列其中 E 代表信号能量。 E 可以归一化为统一高斯噪声发生器用于生成'0'均值和方差σ2高斯随机数的序列。 检测器将随机变量“r”与阈值“0”进行比较。 如果 r > 0，则确定传输的位为“0”。 如果 r < 0，则确定传输的位为“1”。 检测器的输出与传输的信息位序列进行比较，并计算位错误。