卷积 冗余 特征 通道

循环冗余校验 "冗余"为什么能检验? 数据传输过程中不能保证所有的位数都是正确的,由于电磁干扰会产生错误,假设传输过程中最多只有1位是传输错误的,并且不需要检验出具体哪一位出现错误,只需要考虑检验数据存在错误即可 不添加校验码 最简单的情况是发送方只发送了一位数据,接收正确为1,接收错误为0 接收方 ......

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......

多态性 【一】概要 多态是面向对象编程中的一个重要概念，指的是同一种操作作用于不同的对象上时，可以产生不同的行为。多态性允许同样的方法名在不同的对象上有不同的实现，这样可以提高代码的灵活性和可扩展性。 在多态的情况下，程序可以根据对象的类型调用相应的方法，而不需要知道具体对象的类型。这样，不同的类可 ......

使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板的ADC实现单通道ADC采集，具体为使用ADC1_IN5通道通过软件/定时器触发采集滑动变阻器上的分压 ......

三大特征 【引】属性查找顺序 对象的名称空间里只存放着对象独有的属性，而对象们相似的属性是存放于类中的。 对象在访问属性时，会优先从对象本身的__dict__中查找，未找到，则去类的__dict__中查找 封装 【一】概要 封装是将数据和操作数据的方法打包在一个单元（类）中，实现数据隐藏、代码组织、 ......

TSINGSEE青犀智能分析网关（V4版）是一款高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备，硬件内部署了近40种AI算法模型，支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析，并上报识别结果，并能进行语音告警播放。算法可按需组合、按场景配置，平台支持前端设备管理、实时视频预览、录像与云存储、 ......

安防视频监控平台EasyCVR采用了开放式的网络结构，支持高清视频的接入和传输、分发，平台提供实时远程视频监控、视频录像、录像回放与存储、告警、语音对讲、云台控制、平台级联、磁盘阵列存储、视频集中存储、云存储等丰富的视频能力，此外，国标GB28181高清可视化视频监控云平台EasyCVR还具备权限管 ......

视频汇聚监控EasyCVR平台可以实现不同厂家、不同协议、不同型号的摄像机、设备及平台获取摄像机视频流后，以统一、标准的视频格式和传输协议，将视频流推送至云平台，完成海量安防视频资源轻量化接入、分发，实现设备和平台的互联互通，形成感、存、知、用一体化的综合性大平台，让用户随时随地“可视、可测、可控”... ......

1产品描述 UM2082F08是基于单周期8051内核的超低功耗8位、具有三通道低频无线唤醒ASK接收功能的SOC芯片。芯片可检测30KHz~300KHz范围的LF (低频)载波频率数据并触发唤醒信号，同时可以调节接收灵敏度，确保在各种应用环境下实现可靠唤醒，其拥有的三个独立通道可配置成不同的唤醒模 ......

深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......

PS 之通道和蒙版 通道 通道是另外一种图层，在通道里可以通过颜色信息或者透明度区域信息，把图像分成若干个层次，便于调整图像色彩或者制作各种选区，辅助图层进行图像处理。比如打开一张RGB的图像，PS能够自动分析出图像的红绿蓝的颜色层次。可以说通道是基于图像的色彩或透明度来分析、编辑。通道有原色通道、 ......

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......

变量的三个特征 对于每一个变量，python都赋予了三个方法来获取变量的三个特征。 （1）id（） 内存地址不一样，则id（）后打印的结果不一样 x=10 print(x)#获取变量值 print(id(x))#获取变量的id，即内存地址 print(type(x))#获取变量的数据类型 10 14 ......

 ![image](https://img2024.cnblogs.com/blog/2571021/20... ......

量化编码 目的：压缩特征，节省存储空间 向量（高维浮点）—-->码字的ID（一个整数） 通常放在索引项中 量化方法 向量量化VQ:k-means 迪卡尔积型（码字空间） >积量化（PQ）/OPQ/LOPQ 直和型：残差向量量化：RVQ 线性组合型：加性量化（AQ）、组合量化（CQ） 量化器目标：使均 ......

视频监控GB28181平台EasyCVR能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。视频监控汇聚平台EasyCVR支持多种播放协议， ......

【三大特征】 （封装） 案例： 隐藏属性的特点： 【继承】 （定义） （继承的格式：单继承和多继承） 案例： （继承下的属性查找） ......

随着科技的不断发展，安防监控技术也在不断进步。其中，智能边缘一体机视频汇聚平台的出现，为室内消防逃生通道的实时检测提供了新的可能。本文将详细介绍这种新型技术的工作原理和应用价值。 首先，我们需要了解什么是智能边缘一体机视频汇聚平台。简单来说，这是一种集成了视频采集、处理和传输功能的设备，能够将分布在 ......

在现代社会中，安全问题备受关注，尤其是对于室内消防通道的占用情况，及时检测和预警显得尤为重要。基于先进的视频智能分析技术，安防视频汇聚平台V4一体机成为一种有效的解决方案。本文将介绍该平台的特点、功能以及带来的益处。 一、安防视频汇聚平台V4一体机的特点 安防视频汇聚平台V4一体机是一种集成了视频智 ......

通过结合方差阈值、特征相关性分析、单因素统计测试、递归特征消除和特征重要性等特征选择方案，在减少特征数量的同时，最大限度地保留对目标变量的关键信息，从而提升模型的效率、可解释性，并防止过度拟合的发生。 一、特征相关性分析 计算各个特征之间的相关性（可用皮尔逊相关系数）。如果有相关系数较高的两个特征， ......

随着城市化进程的加速，高层建筑如雨后春笋般崛起。然而，这也带来了一系列的安全问题，其中消防通道的畅通无阻是至关重要的。一旦发生火灾，消防通道的畅通与否直接关系到人们的生命安全。因此，如何有效地检测和预警消防通道的异物堵塞问题，成为了一个亟待解决的问题。为此，我们推出了V4一体机视频汇聚算法分析预警平 ......

填充 步幅 多输入 多输出 1*1卷积 ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

用实例说明通道注意力机制与空间注意力机制的内容。包含代码示例。 参考的博文： pytorch中加入注意力机制（CBAM），以ResNet为例。解析到底要不要用ImageNet预训练？如何加预训练参数？ （六十一）通俗易懂理解——通道注意力机制和空间注意力机制(CBAM) CBAM Convoluti ......

特征缩放（feature scaling）是在机器学习中常用的数据预处理步骤，是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。 为什么要特征缩放？考虑一下 kNN 算法，如果我们有两个特征，特征 A 的取值范围在 [1，10]，特征 B 的取值范围在 [1, 100000]。那么在计算欧式距离时，特征 A ......

杰出人物的十大特征，你具备几种？ 来源:中国心理网 加入日期:2016/09/30 阅读次数:229 字体：[小 大 ] <span '="">[上一篇]<span '=""> [下一篇] 美国著名心理学家马斯洛十分重视人"对于天赋能力潜力的充分开拓利用"。经过对大量杰出人物的调查研究，他发现这些人 ......

在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......

从全连接层到卷积层 卷积就是一个特殊的全连接层，通过一系列看不懂的数学变换就可以将全连接层变成卷积层 简单介绍 不同的卷积值可以获得不同的效果 ......

前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......

3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......