墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
800+累计阅读
871平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
基于卷积神经网络的垃圾分类算法
垃圾分类是一个重要的环保理念。为了促进垃圾分类的普及和增强分类效率，各种基于机器学习的垃圾分类算法相继出现。本文将介绍一种基于卷积神经网络实现的垃圾分类算法，并提供MATLAB源代码供读者参考。
一、数据集
首先，我们需要准备一个垃圾分类数据集。在这里，我们使用了一个经典的开源数据集RubbishNet，它包含6类垃圾：玻璃、金属、纸、纺织物、塑料和其他。其中，玻璃、金属、纸、塑料4类是可回收物，纺织物和其他是不可回收物。数据集中共有10121张图片，其中训练集和测试集的划分比例为9:1。
二、卷积神经网络模型
本算法采用了经典的卷积神经网络模型VGG16作为基础模型。VGG16是由Simonyan和Zisserman在2014年提出的深度卷积神经网络，其具有很好的特征提取能力和泛化性能。我们可以通过调用MATLAB内置的vgg16函数来实现该模型。
具体实现代码如下：
% 加载预训练模型VGG16
net = vgg16;
% 查看网络结构
net.Layers
% 修改全连接层
layers 基于卷积神经网络的垃圾分类算法及其实现
卷积操作的基本原理是在输入图像中滑动固定大小的卷积核，将卷积核与图像中对应的像素点相乘并求和，最终得到一个值，作为输出图片的一个像素。其中，塑料和玻璃的分类效果最好，非回收垃圾的分类效果最差。本文建议在非回收垃圾分类中加入更多类别的图像数据，提高模型的分类精度。池化层的基本原理是在输入图像中滑动固定大小的池化核，将池化核内的所有像素求平均或者取最大值，作为输出图片的一个像素。全连接层的基本原理是将卷积操作输出的多维特征张量拉平成一维向量，并通过多个神经元对特征进行加权计算，最终输出分类结果。
基于卷积神经网络的垃圾分类 - Matlab 实现
随着计算机视觉和深度学习的快速发展，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）实现垃圾分类成为了一种有效的方法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于卷积神经网络的垃圾分类，并提供相应的源代码。我们首先准备了垃圾分类的数据集，并使用Matlab的深度学习工具箱构建了一个简单的卷积神经网络模型。训练完成后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率。这是一个简单的垃圾分类示例，你可以根据自己的需求和数据集进行更复杂的模型设计和训练。
从零到一：TI AWR1843 Boost EVM与DCA1000 EVM的ADC数据采集实战指南
本文详细介绍了TI AWR1843 Boost EVM与DCA1000 EVM的ADC数据采集实战指南，涵盖硬件连接、软件配置、固件烧录、雷达参数设置及数据处理等关键步骤。通过MATLAB等工具，开发者可高效实现毫米波雷达数据采集，适用于自动驾驶、工业检测等领域。
深度理解嵌入(embedding)层
首先从one_hot开始： one_hot的优点：计算方便快捷、表达能力强。 one_hot的缺点：过于稀疏，过于占用资源，尤其是在数据量特别大时；数据之间完全独立。
思必驰离线语音芯片：智能家居控制的核心引擎
思必驰离线语音芯片TH1520通过本地化语音识别技术，为智能家居带来革命性体验。该芯片具备200-600毫秒的快速响应、75分贝抗噪能力和双核异构设计，显著提升设备交互效率。支持自定义指令和10种音色选择，开发周期缩短至3天，BOM成本降低30%，是智能家居控制的核心引擎。
UE5新手必看：如何在UMG控件中嵌入浏览器实现Web页面展示（附完整步骤）
本文为UE5新手提供了在UMG控件中无缝集成Web浏览器的完整实战指南。详细介绍了从启用WebBrowser插件、创建并配置WebBrowser控件蓝图，到编写动态加载与交互逻辑，以及在游戏关卡中实例化UI的全过程。文章还分享了性能优化技巧与常见问题排查方法，帮助开发者高效实现游戏UI内的Web页面展示与交互。
9篇3章3节：FAERS数据库公共仪表板搜索功能操作与解析
FAERS（FDA不良事件报告系统）公共仪表板是一个强大的工具，用于查询和分析药物及生物制品的不良事件数据。通过该仪表板，用户可以按药品或不良反应进行搜索，查看报告数量、事件类型及时间分布，从而辅助药物安全性分析和科研研究。本文重点介绍仪表板的搜索功能，包括按产品和按不良反应查询的操作步骤、筛选与多维数据分析方法，以及关键概念的解释，帮助用户科学、理性地使用FAERS数据，提升用药决策的准确性和安全性。
AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
1. 背景介绍 在人工智能大模型应用的浪潮中，数据清洗作为数据预处理的重要环节，对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境，面临着海量数据流和多样化的数据类型，如何高效、准确地进行数据清洗，成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场
Allegro如何把分离的线段变成封闭连续的图形
Allegeo支持把分离的线段变成封闭连续的图形，以下图为例，线段是分离的。Allegro如何把分离的线段变成封闭连续的图形。Find选择other segs 和Lines。Find选择other segs 和Lines。选择shape-compose shape。分离线段已经是连续封闭的shape形式了。框选图形，删除剩下的无用的分离线段。Find选择shapes。鼠标右击选择done。选择delete命令。鼠标右击选择done。
五、实战pxe安装ubuntu 22.04 软raid1(实际生产pxe配置)
这段配置文件是一个cloud-init的自动安装配置，用于自动化部署Ubuntu服务器操作系统。它定义了从系统身份、键盘布局、区域设置到磁盘分区和RAID配置的一系列设置，并且包含了在安装过程的最后阶段执行的一些命令。基础设置version: 1指定了autoinstall配置文件的版本。source定义了安装源，这里是ubuntu-server。identity设置了主机名（hostname）、用户（username）和密码（password注意这里的密码是经过加密的。键盘与语言设置。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
830
扫一扫
