GPU能大幅提升计算速度，为了达到GPU加速训练的目的，就要将进行运算的数据传入GPU，回想一下神经网络，所有的数据不外乎是模型参数和数据集，所以我们只要将模型参数和数据集传入GPU即可。用.cuda()可以达到这个目的class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):...#我只是省略了网络详细内容 0.0d...

GPU能大幅提升计算速度，为了达到GPU加速训练的目的，就要将进行运算的数据传入GPU，回想一下神经网络，所有的数据不外乎是模型参数和数据集，所以我们只要将模型参数和数据集传入GPU即可。用.cuda()可以达到这个目的class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):...#我只是省略了网络详细内容 0.0d...

Matlab这几年在人工智能这块儿也越做越好了，最近为了熟悉matlab如何搭建神经网络，自己做了一个手写体识别实验，记录一下。实验任务非常简单，网络搭的也非常随意，不合理的地方也懒得改，旨在走通matlab搭建神经网络的流程。

1、均值滤波前2、中值滤波器3、高斯滤波器4、non-local means算法5、改进的non-local means算法

matlab自带了一些用于图像交互式操作的函数，在这里记录一下；getpt作用：你用鼠标点击图像的某一像素，返回这个像素的位置用法：[x,y] = getpts示例：img = imread('lena.jpg');figure;imshow(img)[x,y] = getpts; %x是列，y是行getrect作用：选取一个矩形区域用法：p= getpts；p返回了四个数，依次为左上角像素的列，

记录一下形状参数（shape parameter）和尺度参数（scale parameter）分别是什么，对分布函数起到什么样的控制作用。其中，$v$是尺度参数，$\lambda$是形状参数。分析$v$和$\lambda$有啥用，最简单的办法就是画出来观察观察

废话不多说第一步：右键单击主页，点【检查】；第二步：选中【Sources】第三步：右键点击图片保存即可

本篇文章主要对C++现有的锁进行介绍，由于锁的种类繁多，而且相关文章已经非常多了，本文不再细讲各种锁的技术细节，而是更注重于各种锁的由来，以及他们针对的问题，如此便能针对自己面临的问题，选择合适的锁。今天是2023年4月21号，目前我使用的是C++20，因此在这篇文章，我们记录C++20中各类的锁。主要包括基本锁和RAII锁，基本锁包括互斥锁 (mutex)，定时互斥锁 (timed_mutex)

在网上找了一圈HTML如何读取json文件，发现解决方案挺多，但是最后都是直接在命令行窗口打印出来，没法进一步使用，最后查查资料捣鼓出一条可行路径。附上示例程序。1.1json文件内容json文件内容以网上常见的为例，命名为*“a123.json”*[{"name":"张国立","sex":"男","email":"zhangguoli@123.com"},{"name":"张铁林","sex":

假设SAR发射的单个脉冲信号为p(t)=a(t)cos[2πfct+jπkt2]p(t)=a(t)cos[2\pi f_ct+j\pi kt^2]p(t)=a(t)cos[2πfc​t+jπkt2]式中，a(t)a(t)a(t)为矩形窗函数。对于地面单个点目标，其回波为sr(tm,t)=σw(tm)p(t−2R(t)c)s_r(t_m,t)=\sigma w(t_m)p(t-\frac{2R(t)