基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)

3]高翱,李国玉,撖奥洋,周生奇,魏振,张智晟.基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测模型[J].电子设计工程,2022,30(09):180-183+188.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2022.09.038.[4]姚程文,杨苹,刘泽健.基于CNN-GRU混

李宏毅机器学习 hw2 boss baseline 解析

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简明扼要理解YOLOX

由于疫情已经居家办公2周了,明天就可以正常通勤上班了,内心还有点小小的期待呢。趁着这三月暖暖的春风和屋外喳喳的鸟叫声,咱们来梳理一下YOLOX算法。如果对YOLO 系列算法还不了解的同学,请先找找相关的文章了解一下也可以看看我前面的这篇:简明扼要理解YOLO v3https://blog.csdn.

简单理解目标检测的IOU究竟是什么

目标检测中有一个很重要的概念便是IOU,那么什么是IOU?IOU是一种评价目标检测器的一种指标。下图是一个示例:图中绿色框为实际框,红色框为预测框,当我们需要判断两个框之间的关系时,需要用什么指标呢?此时便需要用到IOU。....................................

利用Matlab进行图像分割和边缘检测

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RuntimeError: CUDA out of memory 已解决

Pytorch RuntimeError: CUDA out of memory with a huge amount of free memory

【Pytorch】torch.nn.init.xavier_uniform_()

Hello!ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称:海轰标签:程序猿|C++选手|学生简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔

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Chain of Thought 开山之作论文详解

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智能优化算法应用:基于蜣螂优化算法的工程优化案例

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【COCO数据集】Annotations标注解析

COCO dataset是计算机视觉领域中最流行的数据集之一,用于对各种视觉任务进行基准测试,例如目标检测、分割、关键点检测等。在数据集中,有118K张图像用于训练,5K张图像用于验证。下载数据集后,目录中内容如下:COCO Annotations,COCO标注的基础信息,在大多数情况下, COCO

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