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原创 pytorch版本CNN
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种深度学习模型,主要用于处理具有网格状拓扑结构的数据,如图像(2D网格)和音频(1D网格)。CNN在图像识别、分类、检测和分割等计算机视觉任务中取得了显著的成功,并且也被广泛应用于自然语言处理、声音分析等领域。
2024-03-29 09:13:34
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原创 pytorch 版本TCN代码分享
TCN,即Temporal Convolutional Network(时序卷积网络),是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。与传统的循环神经网络(RNNs)和长短期记忆网络(LSTMs)相比,TCNs通过利用卷积操作处理时间序列数据,提供了一种不同的方法来捕捉时间依赖性。TCNs的关键特点包括因果卷积、扩张卷积和残差连接,这些特性共同使TCNs在处理各种时序任务时表现出色,如语音合成、时间序列预测和视频处理等。
2024-03-29 09:05:25
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原创 pandas库
数据合并:pd.concat([df1, df2], axis=0) 或 pd.merge(df1, df2, on=column_name, how='inner')添加列:df['new_col'] = value 或 df.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False。选取指定的行和列:df.loc[row_index, col_index] 或 df.iloc[row_index, col_index]查看数据头部:df.head(n)
2023-02-14 17:17:36
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基于STM32F103C8T6的心率血氧智能检测系统
2022-04-06
基于STM32F103C8T6的智能门锁
2022-04-06
基于STM32F103C8T6的智能生活环境检测系统
2022-04-06
基于STM32F103C8T6的智能家具手机控制系统
2022-04-06
基于STM32的温湿度和烟雾检测.zip
2021-10-29
空空如也
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