R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型(Susceptible Infected Recovered )代码实例
复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类(社区检测)和可视化 基本的算法非常简单:生成一个网络:g(V, E)。随机选择一个或几个节点作为种子(seeds)。每个感染者以概率p(可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ)影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染(...
TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集|代码数据分享
原文链接:http://tecdat.cn/?p=30305 鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 任务描述 这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔...
编写Arduino代码:构建物联网设备,实现上网行为管理软件对网络的实时监控
在今天的数字化时代,随着物联网技术的发展,人们对于实时监控网络活动的需求日益增加。特别是在家庭和企业网络管理中,实时监控网络活动对于确保 网络安全和管理网络资源至关重要。本文将介绍如何使用Arduino编写代码来构建物联网设备,实现上网行为管理软件对网络的实时监控,并且将监控到的数据自动提交到网站。...
Julia企业网络监控的实现:科学计算代码解析
在当今数字化时代,企业网络的安全和稳定性至关重要。针对网络的监控变得愈发重要,以便及时发现并解决潜在的问题。本文将介绍如何利用Julia语言实现企业网络监控,并通过科学计算代码解析的方式来展示其实现方法。 首先,我们需要定义监控的指标和阈值。这可以包括网络带宽利用率、延迟、丢包率等。我们可以编写以下...
RPN(Region Proposal Networks)候选区域网络算法解析(附PyTorch代码)
0. 前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解及成果,但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误,希望批评指正,共同进步。 本文基于论文Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region...
卷积神经元网络中常用卷积核理解及基于Pytorch的实例应用(附完整代码)
0.前言 本文的目的:说明在卷积操作中常用的卷积核及其作用原理,并基于Pytorch框架通过实例使用这些卷积核。 看本文前要掌握的基础知识:需要了解卷积神经元网络CNN中卷积的运算原理,CSDN上此类文章很多,不再赘述。推荐一篇:RGB彩色图像的卷积过程(gif动图演示) 1.常用卷积核 卷积核(k...
python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程(手动搭建残差网络、mobileNET)
今天讲一下图像入门学习教程---------图像分类。图像分类是目标检测任务的基础,学会以下操作,打下良好基础! 数据布置 以三分类为例,数据布置放置示例,也就是dataset下有两个文件夹:va...
【轻量化:实操】动手实现神经网络中的裁枝操作(附演示代码&yolo系列)
前言 神经网络中的裁剪操作指的是去除网络中一些不必要的权重或节点,从而减少网络的复杂度和计算量,提高网络的效率和泛化能力。 裁枝简介 神经网络模型中的参数数量很大,模型大小可能会限制模型的部署和使用,裁剪可以有效地减少网络中的参数数量,从而减小模型的大小,使其更加易于部署和使用;在神经网络...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构(附完整代码 + 修改教程)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是反向残差块网络EMO,其的构成块iRMB在之前我已经发过了,同时进行了二次创新,本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO,所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中,再次形成二次创新,同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN架构,在开始之前给大家推荐一下...
YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小,同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意...
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