魏秀参：解析卷积神经收集。
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魏秀参：解析卷积神经收集

博客见：https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/109726153次要是卷积网络的手写以及torch实现的代码，包含数据集！

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。

上传一张车牌照片，可以是远距离拍摄的，代码会先进行车牌定位，然后切割出车牌区域，再经过灰度化，二值化等导入训练好的神经网络，得到车牌；
另外神经网络可以调理层数，学习速率，训练次数等参数来训练调整新的网络。

运用卷积神经网络预测波士顿房价，采用一维卷积的模式。

文件包括凯斯西储大学轴承毛病数据，分别在负载1.2.3下的十种毛病类型，通过卷积神经网络方法对其进行毛病诊断，准确率高达99.67%，使用python语言对其进行复现，里面包括具体对应的论文。
亲测好用

这是一个卷积编码在simulink平台下的仿真。
在发送端使用的调制方式为BPSK。
这次搭建的仿真较为简单，合适初学者使用。

深度学习网络matlab工具包，包含深度信度网络dbn，卷积网络cnn，sae（stackedauto-encoders）,cae(Convolutionalauto-encoders)等实现。
================================================================Directoriesincludedinthetoolbox-----------------------------------`NN/`-AlibraryforFeedforwardBackpropagationNeuralNetworks`CNN/`-AlibraryforConvolutionalNeuralNetworks`DBN/`-AlibraryforDeepBeliefNetworks`SAE/`-AlibraryforStackedAuto-Encoders`CAE/`-AlibraryforConvolutionalAuto-Encoders`util/`-Utilityfunctionsusedbythelibraries`data/`-Datausedbytheexamples`tests/`-unitteststoverifytoolboxisworkingForreferencesoneachlibrarycheckREFS.md===========================================================ps：在某些matlab中，可能没有rng函数，从而导致测试脚本中报错。
该函数作用只是初始化随机函数种子，可以直接把rng(0)这句正文掉，或者用rand函数去设置随机种子。

为了精确测量纳米颗粒的尺寸，依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像，提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。
将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合，减弱了网络对初始化的依赖，提升了训练速度。
对纳米颗粒图像进行半隐式偏微分方程滤波以增强图像边缘信息，利用改进的U-Net网络训练纳米颗粒个体分割模型，得到了分割结果。
研究结果表明，所提方法能精确分割出图像中的纳米颗粒，对边缘模糊和强度不均的纳米颗粒的分割效果提升显著。

Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。
但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响精确度的前提下加速预测时间。

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。