有感

最新推荐文章于 2025-08-28 22:43:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-28 22:43:49 发布 · 202 阅读 · 0 ·
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#经验

做开发有几年了，之前总是看别人的博客，从中受益匪浅，现在觉得自己有能力也应该为后来者总结一下经验了。开源是一种精神，这是我十分支持的，它支持我一步步走过来，现在我也为开源贡献自己的绵薄之力，写的不好之处，还望大家指出，欢迎拍砖大笑


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AICon 全球人工智能与机器学习技术大会参会有感
全沾软贱开发攻城狮
08-21 1万+
回顾这两天的参会经历，我深感收获颇丰，个人觉得AICon 全球人工智能与机器学习技术大会不仅是一个技术交流的平台，更是一个激发创新思维、促进合作的机会，我不仅接触到了最前沿的技术动态，了解到了行业的发展趋势，同时也结识了许多志同道合的朋友。在这些环节中，我有机会与其他参会者深入交流，分享彼此的经验和见解。当我踏入大会现场的那一刻，便被现场的氛围所感染，会场内人头攒动，来自各个领域的技术开发者怀揣着对人工智能的热情和期待，交流着彼此的见解和经验，作为一名开发者，我对AI技术的应用实践和技术创新特别感兴趣。
深度学习中的感受野：从基础概念到多层次特征提取
介绍AI领域相关知识
11-10 2470
在深度学习，特别是计算机视觉任务中，感受野（Receptive Field）是一个至关重要的概念。它指的是在神经网络中某一层的神经元在输入图像上“看到”的区域大小。感受野的大小影响了网络能捕捉的特征层级，从而决定了它的特征提取能力。因此，理解感受野如何逐层扩展、如何对不同特征进行分级，是深入理解深度学习图像处理的关键。
参观超级计算机中心有感,参观超算中心，感受“未来”科技生活——我院学生参观并体验超算中心...
weixin_31460419的博客
07-15 2894
2019年3月20日下午3点整，我院学生会文艺部组织了我院学生参观并体验了我校的超算中心。生活无非吃穿住行，在超算中心里，同学们能够近距离的接触智能化的科技时代。民以食为天，智慧农业向同学们展现了更深入的智能控制、更贴心的农业高新科技。生活在当下，唯有自己的一间小家才能让自己真正放松。以居家住宅为平台的智能家居与语音互动，利用布线技术、网络通信技术等配合人机交互技术将家居生活有关的...
deepseek有感
weixin_46191445的博客
02-10 1585
人工智能的发展依然任重道远，未来的每一步都将更加艰难
感受野详解
漫步者
01-22 1408
感受野是指在CNN(卷积神经网络)中，输出特征的一个像素点对应输入图像上的区域大小。换句话说它表示输出特征能“看到”输入图像的范围。还有另外一种说法就是感受野指的是网络中某特特定层的输出特征图上的一个点对应的输入图像的区域。感受野是在输入图像上影响输出特征图中的某个点的所有像素集合。简单来说，感受野是决定该输出点的“视野”。
FOC调试有感
m0_74424600的博客
05-05 638
笔者近日在做有感foc，对于一些过程有感悟，看到网上资料没有整理出来，特此记录一下。
计算机视觉---感受野（Receptive Field）
MzKyle的博客
05-13 1717
卷积神经网络（CNN）中的感受野是指特征图上某个神经元对应的原始输入图像的区域大小，决定了神经元整合信息的空间尺度。感受野的计算涉及卷积核大小、步长、填充和空洞率等参数。单层感受野的计算公式为 (RF = k)，其中 (k) 为卷积核大小。多层感受野通过递推公式计算，考虑每层的卷积核和步长。实际感受野因卷积操作的权重分布和非线性激活而呈高斯分布，有效区域通常小于理论值。影响感受野的因素包括卷积核大小、步长、空洞率和网络深度。在网络设计中，浅层网络捕捉局部特征，深层网络整合全局上下文。高级技术如空洞卷积、可变
一文教会你什么是感受野
weixin_73958875的博客
08-28 1136
《卷积神经网络中感受野的全面解析》摘要：感受野是CNN特征图上单个像素对应输入图像的区域大小，其计算受卷积核、步长等参数影响。浅层网络感受野小，捕捉局部特征；深层网络感受野大，识别全局信息。感受野对网络设计至关重要，可通过堆叠小卷积核、空洞卷积等方法扩大。实际应用中，有效感受野往往小于理论值，呈高斯分布。理解感受野有助于平衡特征提取的全局与局部关系，指导模型设计优化。感受野是分析CNN工作原理和特征抽象层次的重要指标，直接影响模型的性能表现。
深度学习——深度学习中感受野的计算
知来者逆的博客
07-04 2259
在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像，是经过预处理（如resize，warp，crop）后的图像。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在卷积神经网络中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部连接。神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；
读后感300字-朱熹观书有感.docx
02-26
- **第一句**：“半亩方塘一鉴开”——通过比喻手法，将读书的心境比作清澈的水塘，形象地表达了读书给人带来的清澈明亮的感受。 - **第二句**：“天光云影共徘徊”——进一步描绘出水塘中倒映的天光云影，象征着...
国家网络安全宣传周有感及感受_2.docx
12-03
【国家网络安全宣传周有感及感受】 网络安全是一个关乎国家安全和社会稳定的重要议题，特别是在信息化高度发展的今天，网络已经深入到我们生活的各个角落。国家网络安全宣传周的举办，旨在提高公众的网络安全意识，...
读恩格斯共产主义原理有感.doc
09-15
读恩格斯共产主义原理有感.doc
感受挫折-读《鲁滨逊漂流记》有感作文.doc
01-07
感受挫折-读《鲁滨逊漂流记》有感作文.doc
DSP28335 永磁同步电机代码 CCS编辑，有PI控制算法、速度电流双闭环控制 有方波有感无感算法，无感为3段反电势过零点 有pmsm有感无感算法，有感有hall的foc，有磁编码器的
01-09
有感控制则是依赖于位置传感器（如霍尔传感器）或磁编码器来获取电机的确切位置信息，进而提供更为精确的控制信号。特别是当电机采用了磁编码器时，系统的精度和稳定性都会得到进一步提升。增量编码器的应用也是有感...
二维码工具(1).zip
最新发布
09-13
二维码工具(1).zip
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
09-12
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
在网页上生成二维码.zip
09-12
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四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）
09-12
乘法器包含三个.v文件 乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识 【 顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog） 】 经过初步仿真验证，无问题 经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右 此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍 注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。
感受野
03-10
### 感受野概念 感受野是指神经网络中某个节点能够感知到的输入空间范围。对于卷积神经网络(CNN)，这一属性尤为重要，因为它决定了每一层的感受区域大小以及如何影响最终输出[^1]。 具体来说，在CNN结构里，每一个滤波器都会在其对应的局部区域内滑动操作，这个局部区域即为该滤波器的感受野。随着层数增加，高层节点的感受野也会逐渐扩大，意味着它们能覆盖更大的原始输入面积。这种机制使得深层网络具备更强的数据抽象能力和更广泛的上下文理解力。 #### 应用场景 在图像识别任务中，合理设计感受野可以帮助提高模型的表现： - **目标检测**：为了更好地捕捉不同尺寸的目标物体，可以通过调整卷积核大小或者采用多尺度金字塔表示法来改变各层的感受野分布[^4]。 - **语义分割**：增大末端层的感受野有助于增强全局信息获取，从而改善像素级分类精度；同时保持早期浅层的小型化感受野，则有利于保留更多细节特征[^3]. ```python import torch.nn as nn class CustomConvNet(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3): super().__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( # 小感受野，捕获细粒度纹理 nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # 中等感受野，融合局部模式 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, stride=2, padding=2), # 大感受野，掌握整体布局 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=7, stride=4, padding=3) ) def forward(self, x): return self.conv_layers(x) model = CustomConvNet() print(model) ```
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