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  • fagor 直线和旋转编码器综合样本
    概 述工作原理  直线和旋转编码器均依据相对运动的原理来产生光信号,这些信号经过光电器件的转换处理后,用来检测和控制机械装置的位移。  FAGOR公司反馈产品采用两种不同的材料来产生反馈信号:——刻线玻璃尺(直线编码器)刻线玻璃盘片(旋转编码器)——刻线钢带尺(直线编码器)测量过程  FAGOR公司反馈产品提供的输出信号是由刻在直线或盘片的栅格线,通过光电转换装置
    时间:2023-07-27  热度:24℃
  • 带掩码的自编码器MAE详解和代码实现
    带掩码的⾃编码器MAE详解和代码实现监督学习是训练机器学习模型的传统⽅法,它在训练时每⼀个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有⼀种训练机器学习模型的⽅法不需要收集标签,会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学习算法被称为⾃监督学习。这种⽅法在⾃然语⾔处理中⼯作得很好。⼀个例⼦是BERT¹,⾕歌⾃2019年以来⼀直在其搜索引擎中使⽤BERT¹。不幸的是,对于计算机视觉来说
    时间:2023-07-26  热度:20℃
  • transformer编码器-解码器结构分析
    transformer编码器-解码器结构分析编码器-解码器结构的代码实现class EncoderDecoder(nn.Module):def__init__(lf,encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator)初中绘画super().__init__()lf.encoder=encoder计道人lf.decoder=d
    时间:2023-07-26  热度:14℃
  • [深度学习]半监督学习、无监督学习之Autoencoders自编码器(附代码)
    [深度学习]半监督学习、⽆监督学习之Autoencoders⾃编码器(附代码)⽬录⾃编码器介绍⾃编码器的结构简单,由Encoder和Decoder组成,Encoder产⽣的Latent variables是潜在变量,它是Decoder的输⼊。⾃编码器的⽬标是寻找有意义的feature,⽤这些feature来代表输⼊变量,并且可以通过Decoder还原变量。如果具体到某⼀个数据集MINIST,他的结
    时间:2023-07-17  热度:7℃
  • 简述旋转编码器的工作原理_旋转式光电编码器工作原理及在视觉检测中的使用...
    toosimple简述旋转编码器的⼯作原理_旋转式光电编码器⼯作原理及在视觉检测中的使⽤...⼀、光电编码器⼯作原理光电编码器,是⼀种通过光电转换将输出轴上的机械⼏何位移量转换成脉冲或数字量的传感器。这是⽬前应⽤最多的传感器,光电编码器是由光栅盘和光电检测装置组成。光栅盘是在⼀定直径的圆板上等分地开通若⼲个长⽅形孔。由于光电码盘与电动机同轴,电动机旋转时,光栅盘与电动机同速旋转,经发光⼆极管等电⼦
    时间:2023-07-13  热度:12℃
  • 堆叠式降噪自动编码器(SDA)
    堆叠式降噪⾃动编码器(SDA)1.1 ⾃动编码器  ⾃动编码器(AutoEncoder,AE)就是⼀种尽可能复现输⼊信号的神经⽹络,其输出向量与输⼊向量同维,常按照输⼊向量的某种形式,通过隐层学习⼀个数据的表⽰或对原始数据进⾏有效编码。值得注意的是,这种⾃编码器是⼀种不利⽤类标签的⾮线性特征提取⽅法,就⽅法本⾝⽽⾔, 这种特征提取的⽬的在于保留和获得更好的信息表⽰, ⽽不是执⾏分类任务,
    时间:2023-07-07  热度:13℃
  • Verilog编程之道-ca语句
    Verilog编程之道-ca语句ca语句,是包含在ca和endca之间的代码,逻辑上等价于if-el语句,使⽤⽅法如下:ca (ca_expression)ca_item1 : ca_item_statement1;ca_item2 : ca_item_statement2;ca_item3 : ca_item_statement3;ca_i
    时间:2023-07-04  热度:22℃
  • 融合EMD最小化双语词典的汉—越无监督神经机器翻译
    第35卷第3期 2021年3月中文信息学报J O U R N A L O F C H I N E S E I N F O R M A T I O N P R O C E S S I N GVol. 35, No. 3Mar.,2021我要成人网文章编号:1003-0077(2021)03-0043-08融合E M D最小化双语词典的汉一越无监督神经机器翻译薛明亚K2,余正涛“2,文永华K2,于志强
    时间:2023-07-03  热度:7℃
  • android获取视频大小,Android获取视频缩略图(获取视频每帧数据)的优化方案
    android获取视频⼤⼩,Android获取视频缩略图(获取视频每帧数据)的优化⽅案速度对⽐左边的图⽚是通过⽅式1右边的图⽚是通过⽅式2speed.gif速度优化,效果拔群。在缩⼩2倍的Bitmap输出情况下使⽤MediaMetadataRetriever 抽帧的速度,每帧稳定在 300ms左右。使⽤MediaCodec+ImageReader 第⼀次抽帧。⼤概是200ms ,后续每帧则是50m
    时间:2023-06-30  热度:14℃
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    时间:2023-06-25  热度:14℃
  • 面阵相机像素计算公式
    面阵相机像素计算公式一. 面阵相机和镜头选型已知:被检测物体大小为A*B,要求能够分辨小于C,工作距为D 解答: 1. 计算短边对应的像素数 E = B/C,相机长边和短边的像素数都要大于E; 2. 像元尺寸 = 物体短边尺寸B / 所选相机的短边像素数; 3. 放大倍率 = 所选相机芯片短边尺寸 / 相机短边的视野范围; 那就这样吧吉他谱4. 可分辨的物体
    时间:2023-06-24  热度:12℃
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    时间:2023-06-24  热度:16℃
  • 自编码器(AutoEncoder)
    ⾃编码器(AutoEncoder)现代的神经⽹络中,我们的任务常常都是通过隐藏层学习出输⼊或是数据的表达(reprentation),进⽽完成诸如数据压缩,降维,特征提炼等诸多任务。⾃编码器就是帮助我们学习数据表达的⼀种⽅式,实际上现在的深度⽹络可以看成是⾃编码器的堆砌来完成featureextract的⼯作,再利⽤学习到的feature完成分类或是回归任务。那么如何理解⾃编码器呢?我们已经知
    时间:2023-06-23  热度:15℃
  • Matlab深度学习笔记——深度学习工具箱说明
    Matlab深度学习笔记——深度学习⼯具箱说明警告:这个⼯具箱已经过时,并且不再被保留。有很多⽐这个⼯具箱更好的⼯具可⽤于深度学习,如 Theano, torch 或者 tensorflow。我建议您使⽤上⾯提到的⼯具之⼀,⽽不是使⽤这个⼯具箱。祝好,RasmusDeepLearnToolbox——⼀个⽤于深度学习的Matlab⼯具箱深度学习是机器学习的⼀个新领域,它的重点是学习深层次的数据模型。
    时间:2023-06-23  热度:24℃
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    vae原理和代码实现    VAE(Variational Autoencoder)是一种生成模型,其主要特点是可以自动生成符合给定数据分布的新样本。下面将介绍VAE的原理和代码实现。    一、VAE的原理误会英语    VAE模型是由两个模型相连组成的,一个是将高维数据映射到低维潜在空间的编码器,另一个是将低维潜在空间映射回高维空间的
    时间:2023-06-23  热度:10℃
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