Linear Block Code的簡單說明

最新推荐文章于 2024-01-24 10:00:00 发布
最新推荐文章于 2024-01-24 10:00:00 发布
阅读量592 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 概率论
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/peterwang422/article/details/112308615

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

peterwang422
关注
Linear Binary Code (LBC): Uses gradient information al
AI天才研究院
09-10 2118
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 一、产品概述 Linear Binary Code (LBC)是一种编码方式，其特点在于每一个二进制码都由一条线性函数所组成，也就是说，一条线上的每个像素都对应着该线上两个特征点的像素值之间的差异，而且这些差异是通过直线方
code block怎样导入整个文件夹_Code——UpdateNet代码复现:数据生成与训练
weixin_39740346的博客
11-19 844
Intro环境：参考DaSiamRPNupdateNet网络的训练方式比较特殊，如上文所述，使用视频序列经过前向过程生成模板帧，保存中间结果，再训练。相关代码都是保存在这个文件夹里面。local_SiamRPN_lasot_acc.py导入包import 其中后缀为1的模块没有找到，这里就会有报错，先暂时用code文件夹里面的代替。加载视频数据# load net 这里可以看到setfile应该指...
线性分组码
热门推荐
北极星的博客
03-31 2万+
线性分组码 线性分组码的概念 线性码中信息位和监督位是由一些线性代数方程联系着的，或者说线性码使按照一组线性方程构成的。汉明码是一种能够纠正一位错码并且编码效率较高的线性分组码。下面将介绍汉明码的构造原理。 汉明码的构造原理 一般来说，若码字长度为nnn，信息位位数为kkk，则监督位数r=n−kr=n-kr=n−k。若果希望用rrr个监督位构造出rrr个监督关系式来只是一位错码在码字中的n中可能位...
详解线性分组码（linear code）
forest_LL的博客
01-24 5474
Low-density parity-check，简称LDPC码，翻译为低密度奇偶校验码。我们所熟悉的LDPC码就是一个典型的线性分组码（linear block code）。在接下来的讨论中，我们将主要关注二进制的线性分组码，也会简称为线性码。看完本文章，你将学会对偶码（dual code），陪集码（coset），线性分组码。这些都是网络安全编码领域常用的概念。
linearblockcode.zip:线性 Bbock 码编码器和解码器。-matlab开发
05-30
编码器功能显示线性分组码矩阵以及最小值汉明距离、最小错误检测和纠正能力以及汉明权重和汉明距离输入 n 和 k 是块代码的维度，例如 (7,4) 线性块代码和 pm 是奇偶校验子矩阵。 解码器功能接受变形的代码字并打印校正后的代码字。
信息论：信道编码
无机肥料的博客
01-06 1451
Hamming code
css学习笔记之 inline-block
jocelyn
07-11 463
inline-block 行内块元素，行内块元素作为一个行内框与其他元素的内容相关。只是这个行内框的高度可以像块一样操作，但是其内部无行分割标准，换句话说就是把该行内框中所有的内容高度当作一行内容的高度。 如下图： 有方框的是inline-block的元素，hhh...是匿名文本，右上图可知，判断inline-block可以先把各个元素当成行内框，行内框中的内容是默认基于基线对齐的，然后再
linear block code.rar_linear block code_线性分组码_通信
07-15
利用MATLAB的SIMULINK仿真通信系统里的线性分组码
decode.rar_Linear Block Codes_linear block code_分组码_线性分组码_线性码
07-13
该程序利用matlab语言主要实现（7，3）线性分组码的译码，并提取信息码
line_code.rar_Linear Block Codes_cityq3i_分组码_线性分组码
09-22
1. 循环码：如CRC（Cyclic Redundancy Check）码，它在数据传输和存储中广泛用于检测错误，因为其构造简单且效率高。 2. Reed-Solomon码：在光盘存储、卫星通信等领域广泛应用，能纠正多个连续错误。 3. BCH码：在...
应用信息论基础 第五章 信道编码 笔记
wineandchord
04-29 1665
学习要点： 信道编码分析 联合典型序列 信道编码定理 信源信道联合编码定理 信道编码设计 经验主义设计 编码错误概率 典型信道编码 文章目录5.1 基本概念5.2 典型设计5.3 信道编码定理证明正定理证明逆定理5.4 典型信道编码5.5 信源信道联合编码定理 5.1 基本概念 从通信角度看信道编码： 信道不可靠 W^\hat{W}W^ 与传输的消息 WWW 不同 研究目...
纠错输出码的准确率与噪声抑制技术
AI天才研究院
12-27 595
1.背景介绍 纠错输出码(Forward Error Correction, FEC)是一种在通信系统中用于提高信道利用率和提高通信系统可靠性的技术。FEC 技术通过在信息数据上添加冗余码，使得在接收端可以在发生错误时自动进行纠错，从而减少了传输错误的影响。FEC 技术广泛应用于数字通信、数字广播、卫星通信、无线通信等领域。 在 FEC 技术中，噪声抑制技术是一种重要的方法，用于降低信道上的噪...
YUVToRGB(CUDA Conversion)库的学习
周同学的博客
09-10 3218
YUVToRGB(CUDA Conversion)库的学习
Tegra_Multimedia API 例程学习之7--07_video_convert
一米阳光
10-25 2347
视频转换概述编译和运行流程关键点 概述 这个例子展示了： 如何使用libv4l2 时行视频的缩放和颜色格式的转化 编译和运行 编译和以前一样，进入目录直接make即可。 运行程序 $ ./video_convert <in-file> <in-width> <in-height> <in-format> <out-file> <...
NR LDPC专题-01- 线性码简介
4AM_明朝百晓生
04-25 2337
前言： 这篇主要讲一下相关的背景知识： LDPC是Low Density Parity Check Code英文缩写，意思是低密度奇偶校验码，最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出。 LDPC码最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出，但限于当时的技术条件，缺乏可行的译码算法，此后的35年间基本上被人们忽略，其间由Tanner在1981年推广了LDPC码并给出了LDP...
linear,swizzle,tile
安柏霖的专栏
06-16 4829
linear,swizzle,tile是有些类似的三个属性，其中linear和swizzle是关于贴图的，tile是关于内存的。linear一般是默认的，也就是贴图的texel从左上到右下一行行的存储。swizzle是指贴图的一种属性，一般采用2x2的小quad 按照Z字型顺序来存储4个象素，类似：0   1  |  4   52   3  |  6   7 这样，这样的优
二维码学习笔记(番外) | 编码理论(上)
RexWang 的博客
09-02 1602
编码理论
ECC纠错算法
hungtaowu的博客
09-09 7049
NAND ECC algorithm implementation
图像处理、显示中的行宽（linesize）、步长（stride）、间距（pitch）
bjrxyz的专栏
09-28 1万+
图像处理、显示中的行宽（linesize）、步长（stride）、间距（pitch）在图像数据传输和显示的过程中有一个不常用的参数：间距。间距的名称：它有很多的别名，在使用d3d显示的时候，它叫pitch；在用ffmpeg解码的时候，它叫linesize； 在用ffmpeg转换格式的时候，它叫stride。这篇文章中统一以间距来表示。间距为什么出现：这个参数看起来似乎没什么用，因为它的值和图像的宽
mobilenetv3 block
最新发布
02-14
### MobileNetV3 Block Architecture and Implementation In deep learning, particularly within convolutional neural networks (CNNs), architectures like MobileNetV3 are designed to be efficient while maintaining high performance on mobile devices. The block structure of MobileNetV3 incorporates several innovative components that enhance efficiency and accuracy. #### Key Components of a MobileNetV3 Block A typical MobileNetV3 block consists of three main layers: 1. **Squeeze-and-Excitation Layer** This layer adjusts the feature maps by recalibrating channel-wise feature responses through global context information[^1]. It helps improve model generalization without adding many parameters or computational cost. 2. **Depthwise Separable Convolutions** Instead of standard convolutions which require significant computation resources, depthwise separable convolutions split into two separate operations: depthwise convolution followed by pointwise convolution. Depthwise convolution applies a single filter per input channel, reducing complexity significantly compared with traditional filters. 3. **Non-linearity Function Selection** MobileNetV3 introduces an optimized activation function called Hard-Swish, defined as \( f(x) = \frac{x\cdotReLU6(x+3)}{6} \). For certain conditions where ReLU might not perform optimally due to dead neurons problem, this new non-linear unit can provide better results especially under resource constraints found in edge computing environments. Below demonstrates how these elements come together in code using TensorFlow/Keras framework: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers def se_block(input_tensor, ratio=4): """Create Squeeze-and-Excite block.""" num_channels = int(input_tensor.shape[-1]) x = layers.GlobalAveragePooling2D()(input_tensor) x = layers.Dense(num_channels // ratio)(x) x = layers.Activation('relu')(x) x = layers.Dense(num_channels, activation='sigmoid')(x) return layers.Multiply()([input_tensor, x]) def mobilenet_v3_block(inputs, expansion_size, output_filters, kernel_size=(3, 3)): """Build one MBConv block used inside MobileNet V3""" prefix = 'expanded_conv_' # Expansion phase expanded = layers.Conv2D(expansion_size, kernel_size=(1, 1), padding="same", use_bias=False)(inputs) bn1 = layers.BatchNormalization()(expanded) act1 = tf.nn.hard_swish(bn1) # Depthwise Convolution Phase dwconv = layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=kernel_size, strides=(1, 1), padding="same", use_bias=False)(act1) bn2 = layers.BatchNormalization()(dwconv) act2 = tf.nn.relu6(bn2) # SE Block se_out = se_block(act2) # Pointwise Linear Bottleneck pw_linear = layers.Conv2D(output_filters, kernel_size=(1, 1), padding="same", use_bias=False)(se_out) out = layers.Add()([pw_linear, inputs]) if inputs.shape[-1] == output_filters else pw_linear return out ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值