tensorflow官方文档之卷积神经网络的cifar10一切代码——包含了cifar10_multi_gpu_train.py，以及使用说明
2023/2/14 6:08:31
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算法处理的问题:通过观察序列来猜测背后最有可能的隐藏序列。
viterbi译码算法是一种卷积码的解码算法。
优点不说了。
缺点就是随着约束长度的增加算法的复杂度增加很快。
viterbi译码算法是一种卷积码的解码算法。
优点不说了。
缺点就是随着约束长度的增加算法的复杂度增加很快。
2023/2/13 8:25:46
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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域
2023/2/8 8:49:32
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卷积神经网络经典--VGG网络，基于pytorch实现包括构建网络模型、训练模型、测试精确率，采用cifa-10数据集
2023/2/5 21:27:48
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LoG卷积一幅图像与首先使用高斯型平滑函数卷积改图像，然后计算所得结果的拉普拉斯是一样的。
所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理，使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像；
图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian算子的二阶导数引起的逐步增加的噪声影响。
所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理，使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像；
图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian算子的二阶导数引起的逐步增加的噪声影响。
2023/2/4 7:46:21
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Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
2023/1/22 22:31:45
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盲反卷积算法复原图像，可直接对理想中拍摄的模糊图像进行反卷积，对模糊图像进行清晰化，代码MATLAB附有讲解适合初学者，还有很多改进空间
2021/3/15 19:56:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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