Android网络和数据交互： 请解释Android中的AsyncTask的作用。
AsyncTask是Android的一个轻量级异步类，它的作用主要在于实现工作线程和UI线程之间的通信和线程切换。AsyncTask的设计初衷是为了帮助开发者在不需要直接操作多线程和Handler的情况下执行后台任务。 AsyncTask的运行过程主要包括以下几个步骤：首先，在主线程中调用AsyncTask的execute()方法，该方法会...
Android网络和数据交互： 请解释Android中的JSON解析库，如Gson。
Gson 是 Google 提供的一个用于在 Java 和 Android 中进行 JSON 解析和序列化的库。它提供了简单而灵活的 API，用于将 JSON 数据转换为 Java 对象（反序列化），以及将 Java 对象转换为 JSON 数据（序列化）。 以下是 Gson 的一些主要特性和用法： ...
Android网络和数据交互： 解释Retrofit库的作用。
Retrofit 是一个由 Square 公司开发的用于在 Android 应用中进行网络请求和数据交互的库。它建立在 OkHttp 库的基础上，提供了一个简单而强大的框架，使得开发者能够轻松地定义和执行网络请求。 以下是 Retrofit 的一些主要作用： 简化网络请求： Retrofit 提供了一个清晰的、注解驱动的接口，...
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs，Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足，生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是通过两个模型的对抗性训练。随着训练过程的推进，生成网络（Generator，G）逐渐变得擅长创建看....
【计算机视觉+自动驾驶】二、多任务深度学习网络并联式、级联式构建详细讲解（图像解释 超详细必看）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、多任务网络的主要分类目前建立的多任务网络可以分为两种方法，一种为并联多任务网络结构，另一种为级联多任务网络结构，两种网络构建方式分别如下图所示并联式级联式 并联网络结构大多为共享基础网络而保留所有与任务相关的卷积层网络，这种方法可以实现任意两种或者多种相关任务之间的多任务网络构建，不需要考虑任务之间的结构关系，较为简单级联网络结构为通过一个任务结果来影响下一.....
【计算机视觉】一、多任务深度学习网络的概念及在自动驾驶中的应用讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、自动驾驶中的深度学习网络视频分析领域的四大任务是：图像分类 目标检测 目标跟踪和图像分割，可以看到，基于深度学习的图像处理方法需要庞大的计算资源给予支持，在实际项目中，选择价格便宜且稳定性好的硬件设备是算法设计的重要环节，以实际项目为例，下图给出了自动驾驶环境感知这一实际问题拆解出的图像处理任务，自动驾驶技术的核心在于替代驾驶员完成对复杂动态场景的感知并作出正....
【深度学习】常用算法生成对抗网络、自编码网络、多层感知机、反向传播等讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络GANGenerative Adversarial Network 两个组件组成：一个生成器，用于生成虚拟数据，另一个是鉴别器，用于(GAN)生成式深度学习算法，可创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 工作原理概要如下：（1）初始训练期间，生成器产生虚拟数据，并输入鉴别器。（2）鉴别器基于学习模型区分生成器的假数据和真实样本数据。（3）对抗网络将鉴....
阿斯利康团队用具有域适应性的可解释双线性注意网络改进了药物靶标预测
预测药物-靶标相互作用是药物发现的关键。近期，虽然基于深度学习的方法显示出强有力的性能，但是仍然存在两个挑战：如何明确地建模和学习药物和目标之间的局部相互作用以更好地预测和解释，以及如何优化新药物-目标对预测的泛化性能。英国谢菲尔德大学（The University of Sheffield）和阿斯利康的研究人员合作开发了 DrugBAN，这是一个深度双线性注意网络（BAN）框架，具有域适应性，....
CVPR2021 | 视觉推理解释框架VRX：用结构化视觉概念作为解释网络推理逻辑的「语言」
大家好，我是Charmve。今天分享的一篇文章来自葛云皓，本文主要介绍了被 CVPR 2021 录用的文章《A Peek Into the Reasoning of Neural Networks: Interpreting with Structural Visual Concepts》。本文提出了一个视觉推理解释框架 (VRX: Visual Reasoning eXplanation), ....
Julia：Flux.jl 中的网络更新优化器参数解释
Flux.jl 中网络参数的更新方法为 update!(opt, p, g)，update!(opt, ps::Params, gs)，其中 p 或者 ps 是网络的参数，g 和 gs 是参数对应的梯度。网络参数更新的优化器有很多的选择，但是大部分都是 Adam 算法的变种或者优化，下面是关于这些优化器的一些介绍和参数的意义，详细的可以去看不同算法的论文深入了解。1、Flux.Optimise.....
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