感受

最新推荐文章于 2025-08-28 22:43:49 发布
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博主代码二审通过，面对庞大体系深感要学的很多。每天需消化项目、学习方法、日语等内容，坐车时也在思考接触到的东西。虽感觉累，但认为在这样的公司很幸运，学习充实且兴奋。
今天我的代码二审了.没什么问题了.没三婶了.今天回家累的我一点都不想动了,我面对的是一个如此庞大的体系,我要学的如此之多
这种感觉很累,但很高大上.每天都要消化一堆的东西,不仅是项目里的,还有伟人处事,做项目时学习的方法,还有日语.我做公交都没空看手机.我在车上脑子就没法停下来,思考我今天接触到的东西.
我一次次的发现对很多东西的认知还不够,我不得不保持兴奋去接受新东西.
我越来越发现,我来到这样一个做外包,做外派,有实习的公司是多么多么的幸运.
我真的感觉真充实.考研时候的学习强度都没足以让我感觉到兴奋
i feel so good
wangduqiang722
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感受野如何计算？
CSBLOG的博客
12-21 1109
感受野（Receptive Field, RF）是卷积神经网络（CNN）中的一个重要概念，它指的是网络中某个特定神经元能够接收到的输入图像上的区域大小。换句话说，感受野定义了输出特征图中的每个单元依赖于输入图像中哪些像素。理解感受野对于设计和调试CNN架构非常重要，因为它直接影响模型捕捉到的上下文信息量。
理解感受野——感受野溢出会带来什么？如何指导网络设计？
qq_73989746的博客
04-07 1960
仍以手写数字识别为例、如果我们通过堆叠卷积核继续加深网络、我们会发现更大的网络似乎没有意义，也就是说此时加深网络似乎从感受野的角度来说似乎是盲目的？那是不是说，只有更复杂的、具有更高维特征的任务才需要相应加深网络深度、不断扩大感受野呢？*ResNet50采用了不一样的网络架构：瓶颈结构（bottleneck structure），这种结构在增加网络深度的同时，对感受野的扩张有一定影响。结论：有效感受野的存在告诉我们：仅仅达到输入尺度的感受野是无法将全部输入作为有效输入的。
感受野详解
漫步者
01-22 1506
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”。
计算机视觉---感受野（Receptive Field）
MzKyle的博客
05-13 2654
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
深入理解感受野
浩瀚之水的专栏
09-04 940
感受野是CNN理解输入内容的关键机制，直接影响模型的感知能力与效率。通过合理设计卷积核、步长和扩张率，可以优化感受野以适应不同任务需求。实际应用中建议结合可视化工具分析模型的关注区域，确保感受野与任务目标匹配。
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 2642
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。
一文教会你什么是感受野
weixin_73958875的博客
08-28 1465
《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。
感受野
bestrivern的博客
11-17 2265
感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解必不可少。 一.定义 感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解必不可少。 在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。 在学习计...
深度学习——深度学习中感受野的计算
知来者逆的博客
07-04 2379
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；
ChatGPT使用感受
NSJim的博客
04-06 1539
本文介绍OpenAI的ChatGPT的使用教程、使用截图以及使用感受。
科学《感受我们的呼吸》教学反思(三篇).pdf
02-20
《感受我们的呼吸》是一堂以探究人体呼吸系统为主题的科学课程，旨在通过实践活动引导学生理解呼吸的重要性，认识呼吸器官，了解呼吸过程，并通过讨论和实验深化对呼吸系统的理解。以下是这堂课的教学反思： 首先，...
感受野的计算与理解（一看就会）
01-06
Q1：感受野指什么？ A1：（1）从局部理解：（上层->本层）感受野等价与卷积核尺寸。  （2）从全局理解：指输出特征层中一个点映射在原始输入图像中的区域。  Tips：通常感受野指全局理解。 Q2：如何计算一个点映射...
关于感受野的总结
08-13
感受野是卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的一个核心概念，它关系到网络对输入数据的感知能力。感受野的定义可以理解为卷积神经网络中某一特征图（feature map）上一个元素所对应的输入图像的...
《宪法是根本法》第1课时《感受宪法日》说课稿道德与法治六年级.pdf
11-19
【标题】和【描述】提及的是一个针对六年级学生的道德与法治课程的说课稿，主题为《宪法是根本法》第一课时《感受宪法日》。这份说课稿主要探讨了宪法的重要性和宪法日在教育中的意义。 【知识点】 1. **宪法的...
2018北师大版生物七年级下册12.2《感受器和感觉器官》（第1课时）ppt课件
11-23
### 2018北师大版生物七年级下册12.2《感受器和感觉器官》（第1课时）知识点解析 #### 一、感受器与感觉器官的概念 1. **定义**：感受器是一种能感知外界刺激并将之转化为神经信号的生理结构。而感受器加上它的...
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-05
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
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