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AOM、VTM初体验及安装tensorflow

当你用不同的语言或者编译器开发一个项目,各就各位code完之后要生成最终的输出(dll 或执行文件),这时候就尴尬了,你要手动去MingGW或者GCC下配置成千上万的.cpp .h .o .c…打个比喻,小明在路边卖煎饼赚了300万准备买房,但是小明这一麻袋的5毛、一块、十块、五十、一百售楼处的小姐姐嫌麻烦不想收这些钱,那怎么办呢?然后进入该文件,要把InputFile的地址改成你测试序列文件的地

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#tensorflow#人工智能#python
AlexNet实战

之前学了挺多卷积神经网络模型,但是都只停留在概念。代码都没自己敲过,肯定不行,而且这代码也很难很多都看不懂。所以想着先从最先较简单的AlexNet开始敲。不过还是好多没搞明白,之后逐一搞清楚。

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#深度学习#cnn#人工智能
Neo4j图数据库基本操作

若要删除节点,则需要删除与节点相关的所有边,这与图论一致——不存在没有节点的边。因此要删掉金轮法王这个节点,就先需要找到该节点和所在关系,再进行删除。这里要注意的是,因为不存在孤立的关系,所以若要删除一个带关系的节点,需要同时删除该节点所有的关系。如果通过菜找食材再找营养素的话,这两个数据是分开的,有些食材在另一个数据里是没有的。,因此,在对图数据进行添加时,若想要跳过已存在的节点或关系,使用。因

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#neo4j#oracle#数据库
VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR

我们描述了一种基于变分自动编码器的端到端可训练图像压缩模型。该模型结合了超先验来有效捕获潜在表示中的空间依赖性。这个超先验与辅助信息有关,这是一个几乎所有现代图像编解码器都通用的概念,但在使用人工神经网络 (ANN) 的图像压缩中很大程度上尚未得到探索。与现有的自动编码器压缩方法不同,我们的模型与底层自动编码器联合训练复杂的先验。我们证明,当使用流行的 MS-SSIM 指数测量视觉质量时,该模型可

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#机器学习#深度学习#人工智能 +1
Java期末复习基础题&&编程题

2、 java程序的入口是main方法,所以被定为public的这个类里一定是含有main方法的类,而且该类的名称要和文件名一致,因为虚拟机开始要找main的。当时复制输入数据的时候,发现最后一个query后的值不会输出,debug了好久迟迟发现不了什么问题,以为是代码出现了问题,最后发现还要按一下回车才行。为什么用c++写最后的size要乘2呢,而java直接就是size呢,按代码分析理应是两个

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#java#开发语言
帧内帧间预测

lib文件(特指随dll文件生成时产生的.lib文件)提供了链接时需要的符号和引用信息。会被完整地复制到最终的可执行文件中,以便在编译和链接过程中正确地引用和链接dll中的目标函数。,包含了类、函数、变量的声明,用于在源代码文件中引用和访问这些声明。当#include 报错时,即为.h文件没正确配置。然后对比使用SVM和没用SVM前后的区别,SVM即一种快速搜索的方法,发现用了SVM后的时间减少了

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#人工智能#视频编解码
Java课程期末复习&&学习总结

JAVA课程学习总结知识点总结Eclipse如何与GitHub连接1.前期准备2.远程建库3.本地操作常用DOS命令数组正则表达式继承多态向上转型向下转型多态的应用抽象方法抽象类与接口的异同点从设计理念层面分析集合框架ListSetMap内置APIObject 类包装器类型 (Wrapper类)字符串文件File类Stream流1.FileWriter和FileReader2.BuffredRea

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#java#学习#开发语言
抽象类与接口的异同点

抽象类与接口的异同点文章目录抽象类与接口的异同点不同点:相同点:从设计理念层面分析eg:方案1:方案2:不同点:1.关键字不同:​① 继承抽象类的关键字是extends,而实现接口的关键字是implements;​②定义抽象类的关键字是abstract class,而定义接口的关键字是interface;2.权限修饰不同:抽象方法可以有public、protected和default这些修饰符(缺

#java#开发语言
VAE、 EM、KL散度

如上图所示,现在在给两张图片编码的时候加上一点噪音,使得每张图片的编码点出现在绿色箭头所示范围内,于是在训练模型的时候,绿色箭头范围内的点都有可能被采样到,这样解码器在训练时会把绿色范围内的点都尽可能还原成和原图相似的图片。然后我们可以关注之前那个失真点,现在它处于全月图和半月图编码的交界上,于是解码器希望它既要尽量相似于全月图,又要尽量相似于半月图,于是它的还原结果就是两种图的折中(3/4全月图

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#视频编解码#学习#机器学习 +1
到底了