解释x = Convolution2D(32, 3, 3, activation= relu , padding= same , name= block1_conv1 )(img_input)

时间: 2023-11-01 19:06:56 浏览: 66
这段代码使用 Keras 框架中提供的 Convolution2D 层对输入的图像进行卷积操作。具体来说，它将输入的 img_input 数据通过一个卷积核（kernel）进行卷积，得到一个新的特征图（feature map）。其中参数说明如下： - 32：卷积核的数量，即输出的特征图个数。 - 3, 3：卷积核的大小，即卷积窗口的高度和宽度，这里为 3x3。 - activation=relu：激活函数，这里使用 ReLU 激活函数。 - padding=same：边缘填充方式，这里使用同样的填充方式，即在图像的边缘进行填充，使得卷积后的特征图大小不变。 - name=block1_conv1：该层的名称，用于在后续代码中引用该层。
相关问题

解释from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Addfrom keras.models import Modeldef res_block(inputs, filters, kernel_size=3, strides=1, padding='same'): x = Conv2D(filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding)(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation('relu')(x) x = Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding=padding)(x) x = BatchNormalization()(x) x = Add()([x, inputs]) x = Activation('relu')(x) return xinput_shape = (224, 224, 3)input1 = Input(input_shape)input2 = Input(input_shape)input3 = Input(input_shape)x = Conv2D(64, 7, strides=2, padding='same')(input1)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 64)x = res_block(x, 64)x = Conv2D(128, 3, strides=2, padding='same')(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 128)x = res_block(x, 128)x = Conv2D(256, 3, strides=2, padding='same')(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 256)x = res_block(x, 256)x = Conv2D(512, 3, strides=2, padding='same')(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 512)x = res_block(x, 512)x1 = Conv2D(1024, 3, strides=2, padding='same')(x)x1 = BatchNormalization()(x1)x1 = Activation('relu')(x1)x1 = res_block(x1, 1024)x1 = res_block(x1, 1024)x1 = Conv2D(2048, 3, strides=2, padding='same')(x1)x1 = BatchNormalization()(x1)x1 = Activation('relu')(x1)x1 = res_block(x1, 2048)x1 = res_block(x1, 2048)output1 = x1x2 = Conv2D(1024, 3, strides=2, padding='same')(x)x2 = BatchNormalization()(x2)x2 = Activation('relu')(x2)x2 = res_block(x2, 1024)x2 = res_block(x2, 1024)x2 = Conv2D(2048, 3, strides=2, padding='same')(x2)x2 = BatchNormalization()(x2)x2 = Activation('relu')(x2)x2 = res_block(x2, 2048)x2 = res_block(x2, 2048)output2 = x2x3 = Conv2D(1024, 3, strides=2, padding='same')(x)x3 = BatchNormalization()(x3)x3 = Activation('relu')(x3)x3 = res_block(x3, 1024)x3 = res_block(x3, 1024)x3 = Conv2D(2048, 3, strides=2, padding='same')(x3)x3 = BatchNormalization()(x3)x3 = Activation('relu')(x3)x3 = res_block(x3, 2048)x3 = res_block(x3, 2048)output3 = x3model = Model(inputs=[input1, input2, input3], outputs=[output1, output2, output3])

这是一个基于 Keras 搭建的 ResNet 网络模型，包含了多个 Residual Block。其中每个 Residual Block 内部的结构都相似，由两个 Convolution 层和两个 Batch Normalization 层组成，中间还包含了残差连接和 ReLU 激活函数，可以有效防止梯度消失和梯度爆炸问题。此外，该模型还包括了多个输出，并可以接收三个输入。

def convolution_block(X, f, filters, stage, block, s=2):

这是一个用于实现卷积操作的函数，其中参数含义如下： - X：输入的特征图 - f：卷积核的大小 - filters：卷积核的数量 - stage：这个卷积层所处的阶段（用于命名） - block：这个卷积层所处的块（用于命名） - s：步长 函数的实现可能类似于以下代码： ```python def convolution_block(X, f, filters, stage, block, s=2): conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch' bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch' # 使用 Keras 中的 Conv2D 函数实现卷积操作 X_shortcut = X F1 = keras.layers.Conv2D(filters, (1, 1), strides=(s, s), name=conv_name_base + '2a', kernel_initializer='he_normal')(X) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2a')(F1) X = keras.layers.Activation('relu')(X) # 实现一个卷积-批归一化-激活函数的块 F2 = keras.layers.Conv2D(filters, (f, f), strides=(1, 1), padding='same', name=conv_name_base + '2b', kernel_initializer='he_normal')(X) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2b')(F2) X = keras.layers.Activation('relu')(X) # 最后再次实现一个卷积-批归一化的块 F3 = keras.layers.Conv2D(filters * 4, (1, 1), strides=(1, 1), name=conv_name_base + '2c', kernel_initializer='he_normal')(X) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2c')(F3) # 添加 shortcut X_shortcut = keras.layers.Conv2D(filters * 4, (1, 1), strides=(s, s), name=conv_name_base + '1', kernel_initializer='he_normal')(X_shortcut) X_shortcut = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '1')(X_shortcut) X = keras.layers.Add()([X, X_shortcut]) X = keras.layers.Activation('relu')(X) return X ``` 这个函数实际上是一个残差块，由两个卷积层和一个 shortcut 组成，其中第一个卷积层的步长为 $s$，第二个卷积层的步长为 1。shortcut 是通过对输入的特征图进行卷积和批归一化操作得到的，然后再与卷积层的输出相加。最后的激活函数使用 ReLU。

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Keras Convolution1D与Convolution2D区别说明

主要介绍了Keras Convolution1D与Convolution2D区别说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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juanji.zip_(2_1_7) 卷积_convolution vhdl_卷积_卷积编码_卷积编码VHDL

采用vhdl语言编写的卷积编码（2.1.7），通过调试可直接下载使用

def block1(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None): """A residual block. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer. kernel_size: default 3, kernel size of the bottleneck layer. stride: default 1, stride of the first layer. conv_shortcut: default True, use convolution shortcut if True, otherwise identity shortcut. name: string, block label. Returns: Output tensor for the residual block. """ bn_axis = 3 if backend.image_data_format() == 'channels_last' else 1 if conv_shortcut: shortcut = layers.Conv2D( 4 * filters, 1, strides=stride, name=name + '_0_conv')(x) shortcut = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_0_bn')(shortcut) else: shortcut = x #第一个卷积结构 x = layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_1_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x) #第二个卷积结构 x = layers.Conv2D( filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_2_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x) #第三个卷积结构 x = layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_3_bn')(x) x = layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x]) x = layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x) return x def stack1(x, filters, blocks, stride1=2, name=None): """A set of stacked residual blocks. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer in a block. blocks: integer, blocks in the stacked blocks. stride1: default 2, stride of the first layer in the first block. name: string, stack label. Returns: Output tensor for the stacked blocks. """ x = block1(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1') for i in range(2, blocks + 1): x = block1(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i)) return x

这是一个用于构建深度残差网络（ResNet）的函数，包含了两个子函数：block1和stack1。其中block1是一个残差块，stack1是一组堆叠的残差块。在ResNet中，每个残差块由三个卷积层组成，其中第一个卷积层可以使用1x1...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

1. 将 ConvBlock 提取到了 utils.py 中，以便在 U-Net 中复用。 2. 在 U-Net 模型的 forward 方法中，使用了 ModuleList 对 down-sampling 和 up-sampling 层进行了封装，使得代码更加简洁和易于扩展。 3. 使用了 ...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten # 加载数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为三维时序信号 x = data.iloc[:, 0:3].values x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(3)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32) # 预测结果 x_pred = model.predict(x_noise) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2)) mse = np.mean((x - x_pred) ** 2) psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse) # 保存结果 result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]}) result.to_csv('result.csv', index=False)报错 File "G:\project2\gaussian.py", line 20, in <module> model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu'))ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'conv1d_2/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,1,32], [1,3,32,64].

model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add...

详细分析代码“def cnn_model(features, target): target = tf.one_hot(target, 15, 1, 0) #对词编码 word_vectors = tf.contrib.layers.embed_sequence(features ,vocab_size=n_words ,embed_dim=EMBEDDING_SIZE ,scope='words') word_vectors = tf.expand_dims(word_vectors, 3) with tf.variable_scope('CNN_Layer1'): # 添加卷积层做滤波 conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors ,N_FILTERS #滤波数10 ,FILTER_SHAPE1 ,padding='VALID') # 添加RELU非线性 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 最大池化 pool1 = tf.nn.max_pool(conv1 ,ksize=[1, POOLING_WINDOW, 1, 1]#ksize池化窗口大小[1,4,1,1] ,strides=[1, POOLING_STRIDE, 1, 1]#步长[1,2,1,1] ,padding='SAME')#填充补0 # 对矩阵进行转置，以满足形状 pool1 = tf.transpose(pool1, [0, 1, 3, 2]) with tf.variable_scope('CNN_Layer2'):”每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释

conv1 = tf.contrib.layers.convolution2d(word_vectors, N_FILTERS, FILTER_SHAPE1, padding='VALID') # 对卷积结果进行ReLU非线性变换 conv1 = tf.nn.relu(conv1) # 对卷积结果进行最大池化 pool1 = tf.nn...

% CNN-LSTM网络 layers = [ sequenceInputLayer(inputSize,MinLength=minLength) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2,Stride=2) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) convolution2dLayer(filterSize,2numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) convolution2dLayer(filterSize,2numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) flattenLayer lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last") fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];把它改成再改成这种形式的def C_LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model的代码

model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, ...

能给我讲讲这段代码吗def tcnBlock(incoming, filters, kernel_size, dilation_rate): net = incoming identity = incoming # net = BatchNormalization()(net) # net = Activation('relu')(net) net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # net = BatchNormalization()(net) net = Activation('relu')(net) # net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) # 计算全局均值 net_abs = Lambda(abs_backend)(net) abs_mean = GlobalAveragePooling1D()(net_abs) # 计算系数 # 输出通道数 scales = Dense(filters, activation=None, kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(abs_mean) # scales = BatchNormalization()(scales) scales = Activation('relu')(scales) scales = Dense(filters, activation='sigmoid', kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-4))(scales) scales = Lambda(expand_dim_backend)(scales) # 计算阈值 thres = keras.layers.multiply([abs_mean, scales]) # 软阈值函数 sub = keras.layers.subtract([net_abs, thres]) zeros = keras.layers.subtract([sub, sub]) n_sub = keras.layers.maximum([sub, zeros]) net = keras.layers.multiply([Lambda(sign_backend)(net), n_sub]) if identity.shape[-1] == filters: shortcut = identity else: shortcut = Conv1D(filters, kernel_size, padding='same')(identity) # shortcut（捷径） net = keras.layers.add([net, shortcut]) return net

1. 输入：incoming 是输入的时间序列数据。 2. 两个卷积层：每个卷积层包含了一个卷积操作和一个激活函数（LeakyReLU）操作。这两个卷积层的输出通道数为 filters，卷积核大小为 kernel_size，扩张率为 dilation_...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x) # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 打印模型结构 model.summary() # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show()把卷积结果输出

conv_output_model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) conv_output_model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) conv_output_model.add(Flatten()) # 将卷积层的输出...

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conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv1) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1) conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='...

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将这段matlab代码转为python代码：layers = [ ... imageInputLayer([11,1,1]) convolution2dLayer([2,1],16) % batchNormalizationLayer % 加快训练时网络的收敛速度 reluLayer % Relu激活层 maxPooling2dLayer([2,1],"Stride",1) convolution2dLayer([2,1],32) % batchNormalizationLayer % 加快训练时网络的收敛速度 reluLayer % Relu激活层 maxPooling2dLayer([2,1],"Stride",1) fullyConnectedLayer(2) % 全连接层 softmaxLayer % 分类层 classificationLayer];

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers ... Conv2D(32, kernel_size=(2, 1)), Activation('relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 1), strides=1), Flatten(), Dense(2), Activation('softmax') ])

怎么用keras实现用胶囊网络对（224,224）的图像进行3分类

conv1 = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, padding='valid', activation='relu', name='conv1')(x) conv1 = BatchNormalization()(conv1) conv2 = Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1, ...

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'same_on_batch'

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False) x = np.sin(2 * t) print(x) kernel1 = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) kernel2 = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]]) result1 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel1, mode='same') result2 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel2, mode='same') fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].imshow(kernel1) axs[1].set_title('Kernel 1') axs[2].imshow(kernel2) axs[2].set_title('Kernel 2') fig.tight_layout() fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].plot(t, result1.flatten()) axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1') axs[2].plot(t, result2.flatten()) axs[2].set_title('Result of convolution with kernel 2') fig.tight_layout() plt.show() # from scipy.signal import pool import numpy as np def pool(signal, window_size, mode='max'): if mode == 'max': return np.max(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) elif mode == 'min': return np.min(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) elif mode == 'mean': return np.mean(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) else: raise ValueError("Invalid mode. Please choose 'max', 'min', or 'mean'.") # 对卷积结果进行最大池化 pool_size = 2 result1_pooled = pool(result1, pool_size, 'max') result2_pooled = pool(result2, pool_size, 'max') # 可视化结果 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].plot(t, result1.flatten()) axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1') axs[2].plot(t[::2], result1_pooled.flatten()) axs[2].set_title('Result of max pooling after convolution with kernel 1') fig.tight_layout() plt.show()给这段代码添加全连接层

model.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(128, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add...

你写一个适用于我的数据的深度学习代码。要求有以下几个点：1、以dense net201为基础模型 。2、将卷积设置为动态卷积。3、加入inception模块。4、数据集包括测试集、训练集和校验集。5、绘制准确率和损失曲线图

branch_3 = Conv2D(filters=filters[3], kernel_size=1, activation='relu')(x) branch_3 = Conv2D(filters=filters[4], kernel_size=5, padding='same', activation='relu')(branch_3) branch_4 = MaxPooling2D...

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用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的，这是一个比较常见的技术问题，我可以为您提供一些参考资料和思路。首先，您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑，比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时，您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面，您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面，使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然，在实现过程中，还需要考虑一些具体细节，比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
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JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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MATLAB柱状图在数据分析中的作用：从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用：从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型，它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中，柱状图通过`bar`函数创建，该函数接受数据向量或矩阵作为输入，并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外，MATLAB提供了广泛的定制选项，允许用户调整条形颜色、
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命名ACL和拓展ACL标准ACL的具体区别

命名ACL和标准ACL的主要区别在于匹配条件和作用范围。命名ACL可以基于协议、端口和其他条件进行匹配，并可以应用到接口、VLAN和其他范围。而标准ACL只能基于源地址进行匹配，并只能应用到接口。拓展ACL则可以基于源地址、目的地址、协议、端口和其他条件进行匹配，并可以应用到接口、VLAN和其他范围。
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。