Objective-C实现convolution neural network卷积神经网络算法(附完整源码)

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention灰狼算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

Non-deep Network Ankit Goyal1,2 Alexey Bochkovskiy2 Jia Deng1 Vladlen Koltun2 1Princeton University 2 Intel Labs [pdf] [github] Figure 1: Top-1 accuracy on ImageNet vs. depth (in log scale) of various models. ParNet performs competitively ...

Fully Convolutional Networks for Continuous Sign Language Recognition Abstract. Continuous sign language recognition (SLR) is a challenging task that requires learning on both spatial and temporal dimensions of signing frame sequences. Most recent work acc

<link href="https://csdnimg.cn/public/favicon.ico" rel="SHORTCUT ICON"> <title>AI：IPPR的数学表示-CNN基本结构分析（ Conv层、Pooling层、FCN层/so...

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达导读CVPR2021结果已出，本文为CVPR最新接收论文的资源汇总贴，附有相关文章与代码链接。官网链接：http://cvpr202...

蘑菇先生学习记 首页 分类 关于 归档 标签 搜索 推荐系统中二分图表示学习调研 发表于 2020-02-13 | 分类于 推荐系统 | 阅读量 1428 本篇文章主要介绍图表示学习在推荐系统中常见的user-item interaction数据上的建模。我们可以将user-item interaction data看做是关于user-item的二分图Bipartite，这样可以基于GNN的方法进行user和item embedding的学习。主要介绍三篇顶会文章，如下： KDD2018，GCMC：Gr

  There are a huge number of features which are said to improve Convolutional Neural Network (CNN) accuracy. Practical testing of combinations of such features on large datasets, and theoretical justification of the result, is required. Some features opera

节选自“ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版”. （Task06：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降（1天）） Task09：目标检测基础；图像风格迁移；图像分类案例1（1天） Task10：图像分类案例2；GAN；DCGAN（1天） 批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1...

我们介绍了一种强大的、实时的、高分辨率的人类视频消光方法，实现了新的最先进的性能。我们的方法比以前的方法要轻得多，可以在Nvidia GTX 1080Ti GPU上以76 FPS的速度处理4K，以104 FPS的速度处理高清。与大多数现有的将视频逐帧作为独立图像进行消融的方法不同，我们的方法使用了一个递归架构来利用视频中的时间信息，并在时间一致性和消融质量方面取得了明显的改善。此外，我们提出了一种新的训练策略，使我们的网络在消光和分割目标上都得到加强。这极大地提高了我们模型的稳健性。

Block 是 Objective-C 中的特殊对象，通过 isa 指针继承自 NSObject，实现了匿名函数的功能。它有三种类型：全局 Block（不捕获变量，存储在数据区）、栈 Block（捕获变量，存储在栈上）和堆 Block（由栈 Block 复制而来，存储在堆上）。Block 可以捕获变量，对于基本类型采用值复制，使用__block修饰符可以修改捕获的变量，对象类型默认是强引用。在内存管理方面，Block 遵循 Objective-C 的内存管理规则，需要注意循环引用问题，可以通过__weak。

CEEMD联合小波阈值去噪算法相关文献。

本文介绍了常见算法与数据结构的基础知识，主要包括：1）时间复杂度和空间复杂度的定义与区别；2）数组和链表的特点及适用场景对比；3）树的四种遍历方式（先序、后序、中序、层序）；4）冒泡排序和快速排序的基本原理；5）二分查找的实现条件与流程。这些内容是理解算法性能、选择合适数据结构的基础，其中特别强调了时间复杂度并非执行时间，数组适合查询而链表适合频繁增删等关键概念，为后续算法学习提供了基础框架。

传统的 RLHF 通过奖励模型和 KL 散度约束来优化策略，而 DPO 直接利用偏好数据进行最大似然优化，避免了复杂的强化学习过程和奖励模型的显式训练，简化了流程，提高了效率。该模型有以下基本假设：每个项目或实体都有一个潜在的能力值，这个值反映了该项目在与其他项目比较时获胜的概率。Bradley - Terry 模型是一种用于比较和排序多个项目或实体的统计模型。它最初由 Ralph Bradley 和 Milton Terry 在 1952 年提出，主要用于体育比赛中的胜负预测。

AtCoder 第408​场初级竞赛 A~E题解：A Timeout、B Compression、C Not All Covered、D Flip to Gather 、E Minimum OR Path

摘要：本研究基于有效集算法和模型预测控制(MPC)策略，对直线同步电机(LSM)系统进行优化控制。通过建立系统空间状态方程，设计有效集MPC控制器，实现位置跟踪控制。研究内容包括系统参数设定（采样周期T=0.001s，位置目标值25）、控制律设计、稳定性分析及Lyapunov方程求解。仿真结果表明，该方法能有效处理约束优化问题，将电能转换为直线机械运动。完整工程文件包含Matlab实现代码，验证了所提控制策略的有效性。参考文献涉及终端凸集约束MPC和电力系统预测控制技术。

给定 a 和 b 分别作为被加数和加数，而且限定 a 是 4 位数字，b 是 3 位数字，都是正整数。请你模拟以上加法过程进行输出。如果最后 a+b 的结果是 5 位数，为了保证对齐，需要在被加数和加数前面加空格。只需判断a+b的位数（注：四位数+三位数只可能是四位数或五位数，因为1000+100=1100，9999+999=10998），当a+b为四位数或五位数时输出特定的格式即可。输入两个正整数 a 和 b。

Informed RRT* 是 RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法的改进版本，属于 RRT 算法家族。RRT* 算法通过引入局部优化（枝剪机制）和全局最优路径搜索，解决了传统 RRT 算法路径质量不高的问题。然而，RRT* 在复杂环境中搜索效率较低，因此 Informed RRT*通过启发式信息（如椭圆区域采样）进一步优化了搜索效率。