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最新推荐文章于 2025-06-16 00:40:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-16 00:40:36 发布 · 309 阅读 · 0 ·
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本文提供了关于DotNetNuke (DNN) 模块开发的系列教程链接，包括超级简单的DAL+模块制作教程、DNN调试利器DNNDebug.aspx介绍、DNN 4.x版本的CodeSmith模板使用方法及如何将下载的DNN模块源码整合到开发环境中进行编辑。
http://www.cnblogs.com/DotNetNuke/archive/2008/08/18/1269880.html

DotNetNuke模块制作Super-Simple(DAL+)教程-翻译


http://www.cnblogs.com/DotNetNuke/archive/2008/06/18/1224185.html

DNN调试利器DNNDebug.aspx--如何调试出错信息不具体的程序错误


http://www.cnblogs.com/DotNetNuke/archive/2008/06/19/1223900.html

DNN 4.x CodeSmith模板


http://www.cnblogs.com/DotNetNuke/archive/2008/08/18/1269880.html

我下载了一个DNN模块的源码，如何加入我的DNN开发环境并编辑它？



maicar1235
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用opencv的dnn模块做yolov5目标检测
nihate的专栏
01-17 8万+
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。 在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolo
深度神经网络（DNN），AI领域最具突破性的技术
Remon的专栏
06-22 1261
由于 DNN 在语音识别 和图像识别上的突破性应用，使用 DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 、癌症检测到复杂游戏等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而 DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。
DNN
xdy1120的博客
10-22 1379
转载 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6418668.html
ANN DNN CNN SNN
qq_43298381的博客
11-12 1393
这些缩写代表了不同类型的人工神经网络：• ANN（Artificial Neural Network）：人工神经网络，是模仿人脑神经元之间连接和交互方式的计算模型。它由节点（或称为“神经元”）组成的网络，这些节点通过加权连接相互连接。ANN可以用于解决分类、回归、模式识别等多种问题。• CNN（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络，是一种深度学习架构，特别适用于处理具有明显网格状拓扑结构的数据，如图像（2D网格）和音频（1D网格）。
DNN RNN CNN区别
mayaohao的博客
06-16 978
【代码】DNN RNN CNN区别。
yolov5 opencv dnn
shilichangtin的博客
01-22 1515
yolov5 opencv dnn部署 github代码
opencv编译dnn
qq_53951823的博客
06-05 260
如果没有看到，请确保你执行了 sudo ldconfig。我的都能看见，说明可能是我cmake的时候，路径没指明白。需要从源码构建一下opencv，记录一下遇到的问题。我已经安装了cudnn，于是我去相对应的路径找。最近尝试运行一下yolov8的官方cpp。然后就是 cmake make。
yolov8 opencv dnn
shilichangtin的博客
01-22 1053
yolov8 opencv dnn部署 github代码
OpenCV DNN 模块使用指南
junjun4561482的专栏
03-21 1441
OpenCV 的 DNN（深度神经网络）模块为开发者提供了强大的深度学习功能，能够加载并运行多种格式的预训练深度学习模型。此模块广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等众多计算机视觉任务。接下来，我们会详细介绍该模块的主要类和函数，以及它们在不同应用场景中的具体实现。
OpenCV(27)：深度神经网络dnn模块简介
2401_86889724的博客
05-08 1245
OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow、Caffe、Torch和Darknet。
Opencv DNN各种网络模型
09-07
OpenCV（开源计算机视觉库）中的DNN（Deep Neural Network）模块是用于处理深度学习模型的强大工具，它支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种框架训练的模型。本压缩包文件"OpenCV_dnn_module"可能包含了使用OpenCV的...
C# OpenCvSharp DNN 部署yoloX 源码
01-08
YOLOX是一种高效的目标检测算法，而OpenCvSharp是OpenCV库的C#版本，提供了对深度学习网络（DNN）的支持。下面我们将详细讲解这个过程涉及的关键知识点。 1. C#语言： C#是一种面向对象的编程语言，广泛应用于...
基于MATLAB实现可自定义层数的DNN神经网络
04-17
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用MATLAB来实现一个可自定义层数的深度神经网络（DNN）。MATLAB作为一个强大的数学计算工具，也提供了丰富的机器学习和深度学习库，使得用户能够方便地构建和训练各种神经网络...
C# OpenCvSharp DNN FreeYOLO 人脸检测 源码
01-04
在本项目中，我们主要探讨的是使用C#编程语言，结合OpenCvSharp库和Deep Neural Network (DNN) 模块实现FreeYOLO人脸识别的源码。OpenCvSharp是一个C#对OpenCV库的封装，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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