网络流模型指一个有向图,包含源点和汇点,每条边有一个容量,且任意状态下每条边有一个流量。流量沿边的方向流动,总的方向为源点到汇点。直观地理解网络流模型的话,可以想象一个水管系统,源点就是无限流出水的点,汇点就是可以吸收无限水的点,边就是一些有流量上限的水管。有时候会把其他问题转化为网络流问题求...
(1)、常规接地系统 本idc数据服务器机房搬迁设计中有保护接地系统,防雷接地系统,工作接地系统,防静电接地系统,idc数据服务器机房搬迁中设备的金属外壳、金属管线、防静电地网、防静电地板的支架连接一体都与保护地有良好的连接,既保证人身设备安全,又给idc数据服务器机房搬迁内游离电子一个顺畅通路。为保证idc数据服务器...
基于LDCNN模型和NHE算法的交通标志识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于LDCNN模型和NHE算法的交通标志识别方法说明:本发明公开了基于LDCNN模型和NHE算法的交通标志识别方法,包括如下步骤:1)GTSRB数据...专利查询请上爱企查
一种海面溢油高光谱遥感探测1DCNN模型,涉及安全风险评估技术领域,包括3层一维卷积层,3层一维最大池化层与2层全连接层,所述模型搭载自适应长时期矩估计(ALTME)优化器,选择线性整流函数(ReLU)作为激活函数,选择多分类交叉熵作为损失函数.本发明基于ALTME优化器第二动量项梯度更新机制,对历史溢油光谱梯度信息赋予自适...
一种基于1D-CNN的室内定位模型的环境自适应训练方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于1D-CNN的室内定位模型的环境自适应训练方法及装置说明:本发明公开了一种基于1D‑CNN的室内定位模型的环境自适应训练方法及装置,通过建立位置指纹数据库和1...专利查询请
1D-CNN网络流量分类模型 SHAP 0关于我们 百度学术集成海量学术资源,融合人工智能、深度学习、大数据分析等技术,为科研工作者提供全面快捷的学术服务。在这里我们保持学习的态度,不忘初心,砥砺前行。了解更多>> 友情链接 联系我们 合作与服务 期刊合作 图书馆合作 下载产品手册意见反馈...
一种基于1DCNN模型的目标域负荷识别准确率提升方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于1DCNN模型的目标域负荷识别准确率提升方法说明:本发明公开了一种基于1DCNN模型的目标域负荷识别准确率提升方法包括:预先通过智能插座采集电器负荷数...专利查询请上爱企查
卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像分类和计算机视觉任务的深度学习模型。在Python中,我们可以使用Keras和TensorFlow等深度学习框架来构建、训练和可视化CNN模型。可视化CNN模型可以帮助我们更好地理解模型的结构和训练过程,有助于我们更好地调整模型参数和改进模型性能。首先,我们需要导入必要的库。Keras是一个流行的深...
02中，系统讲解了常见的卷积算子以及深度神经网络常用的效率评价指标，其中就包括CNN模型的Flops和...
科技猛兽：PyTorch 63.Coding for FLOPs, Params and Latency77 赞同 · 13 评论文章 ...