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搜索资源列表

  1. 基于MPI的层状地层并行可视化技术

  2. 为了提高层状地层的可视化绘制速度，结合地质探勘数据的特点，基于MPI开发地层的并行可视化程序，并采用Kriging方法对多个地层的数据进行并行插值计算。利用多台PC机搭建Windows2000 操作系统下的并行计算环境，计算时间统计数据对比表明并行计算方法能有效地节省计算时间。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-18
    • 文件大小：100kb
    • 提供者：haoran8899

  1. 应急疏散可视化仿真

  2. 应急疏散可视化仿真”是一套基于delta3d的全三维应急可视化疏散仿真平台。目标是使传统的应急指挥三维可视化。将基本功能和业务功能相结合形成统一的应急指挥演示平台。该平台三维引擎部分基于Delta3D，兼容层基于Qt平台，传感器模拟基于Java技术。形成传感器—>应急平台—>指挥员的一整套应急指挥过程形式.

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-08-24
    • 文件大小：484kb
    • 提供者：tjuxiaoxie

  1. visual lisp 可视化程序

  2. 将“程序”文件夹放置于d盘根目录下，运行程序即可（autocad lisp程序，如何运行就不讲了）。 程序说明： 本程序为lisp语言编写的AutoCAD二次开发程序，包括lisp源程序代码，dcl可视化窗口代码，程序测试图，以及程序中用到的插入图块文件和幻灯片文件。 本程序适合AutoCAD二次开发初学者学习之用，代码比较简单，所用函数也都是基本的函数，并且程序中包含详细注释。适合大学测绘、采矿等工科类学生学习使用。 本程序由原先四个小程序组合而成，如果想看单独的程序，在论坛搜索即可。 本程

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-11-17
    • 文件大小：234kb
    • 提供者：jiaoxingjia

  1. 可视化DSP开发平台的设计与实现

  2. 这是我的硕士毕业论文，供相关专业的同仁参考，请大家多多指教 在数字信号处理领域，DSP的应用愈加广泛。随着DSP性能的不断提升和设备规模的不断增大，如何充分发挥DSP的性能优势以及如何提高复杂的实时并行系统的开发效率，成为DSP开发者所关注的焦点问题。 本文研究了可视化DSP开发平台的设计。该平台包括DSP库函数、可视化建模工具及调试工具三个部分。首先从算法实现、函数编码到测试等方面对DSP库函数的开发流程做了详细分析，并重点给出了库函数的优化方法；然后结合面向对象技术，按照DSP可视化建模工

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-01-16
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：qinyan123

  1. Caffe可视化

  2. 为了更好的学习深度学习，抓们做一个可视化程序，方便看清楚吗，，每一层到底学习了什么，方便后期的学习与调参！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-12
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：gzq0723

  1. 可视化理解卷积神经网络

  2. Matthew D. Zeiler and Rob Fergus经典论文，最近Krizhevsky等人展示了大型卷积网络模型在基准数据集ImageNet上的令人印象深刻的分类性能[18]。然而，对于他们为什么表现如此出色以及他们如何改进这一点并不清楚。在本文中，我们探讨了这两个问题。我们介绍一种新颖的可视化技术，可以深入了解中间要素图层的功能和分类器的操作。基于这些可视化的决断，使我们能够找到比Krizhevsky等人的模型更好的架构。在ImageNet分类基准数据集上，我们也进行消融研究，以

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-12
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lcpxrt

  1. CNN特征可视化报告

  2. 今年来CNN在图像分类和物体检测领域大放异彩，主要是以下几项因素的作用:1.数以百万计带标签的训练数据的出现；2.GPU的强大计算能力；3.更好的模型调优策略：如DropOut策略，使得训练大的模型成为可能。尽管如此，从科学的角度来看，这是令人很不满意的。因为我们并不能解释这个复杂的模型，也就不理解为什么它能达到这么好的效果，而不了解这个模型如何工作和为什么有作用，我们改进模型就只能使用试错法。这篇论文提出了一种新的可视化技术，揭示了模型中任意层的特征图片与输入之间的响应关系。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-22
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_26854349

  1. 卷积神经网络可视化

  2. 神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而本代码就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。可以看到每层网络的学习结果.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：srf_code

  1. keras层可视化demo

  2. keras实现层可视化，输出每一层的特征图，使用jupyter notebook

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-25
    • 文件大小：121kb
    • 提供者：weixin_41864878

  1. Keras卷基层特征可视化，混淆矩阵绘制

  2. 该代码可以实现Keras卷积层特征的可视化，两种混淆矩阵绘制。可以观察深度学习中特定层的输出特征，评判分类模型的分类性能。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：qq_40784418

  1. 基于云平台的煤矿监测数据可视化计算系统设计与应用

  2. 针对煤矿监测大数据处理的重要性,基于云计算、大数据和智能决策等技术,设计了一个基于云平台的煤矿监测数据可视化计算系统,提出了基于云服务的基础设施层、模型服务层以及计算应用层3层架构,并详细阐述了云平台,海量数据存储,分布式数据处理模型库以及GIS可视化交互界面设计等关键技术。基于在线地图和实时数据,该系统能够使用户快速配置实时数据源和计算模型,克服了传统计算模式模型和参数配置相对固定、可视化操作简单的缺点,并且以服务的形式在云平台的基础上搭建了模型服务框架,通过模型服务管理模块,系统可进行模型的

  3. 所属分类：其它

  1. 可视化矿山的发展现状及关键技术

  2. 可视化矿山的建设是智慧煤矿的重要组成部分。通过总结目前可视化矿山的国内外发展现状，分析了可视化矿山建设存在的若干问题，结合模拟仿真、多场智能监测监控、大数据处理、物联网与互联网+ 等先进技术手段，提出了可视化矿山的建设应包括数据可视化、模型可视化、场景可视化和沉浸式（CAVE）可视化4个方面。同时，提出了以采矿模拟仿真的可视化矿山建设为基础，自动化和信息化建设为手段，智能化开采为目标的新型采矿研究体系，设计了由设备感知层、网络数据处理层、关键技术应用层和协同管理层构成的系统总体架构，形成了“一个

  3. 所属分类：其它

  1. 文本和文档可视化.pptx

  2. 文本可视化涉及文本信息提取技术和可视表达两个方面。本章介绍了文本可视化领域常用的文本可视化基础知识和方法以及文本信息提取技术，并从文本内容、文本关系、多层面展示信息的角度阐述了文本可视化的研究内容和现有成果。需要注意的是，这三个层 面不是相互隔离的，而是相互连通的。 文本可视化不同于具有空间属性的科学可视化——文本信息没有空间位置等结构化信 息。因此，如何将没有空间结构属性的文本信息转换为用户乐于接受的二维或三维空间的可视表达结果是文本可视化面临的一个核心问题。在未来的文本可视化

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：wangyaninglm

  1. 大屏大数据可视化psd原图

  2. 大屏大数据可视化，photoshop的psd图原图,此图有层图，很方便用于转换成工程师应用的各类图。前端ui设计和美工设计可用

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：skyfen

  1. 分化过程中木纤维细胞壁壁层的堆积及可视化

  2. 分化过程中木纤维细胞壁壁层的堆积及可视化，席恩华，赵广杰，偏光显微技术可以实现木纤维细胞次生壁壁层分层的观察研究。首先通过偏光显微镜对欧美杨107木质部分化过程中木纤维细胞壁壁层的堆

  3. 所属分类：其它

  1. 低渗透储层可视化微观渗流模型研制

  2. 为观测低渗透储层内微观渗流动态及探索流体微观流动机理,给出一种模拟低渗透储层可视化微观渗流模型的制作方法.其制作工艺流程包括岩心处理、母版制作、弹性模具制作、底板制作、盖板制作、模型粘结、模拟井粘结.制成模型具有较高的仿真性、较好的可视性、较强的操作性,能够在常规实验室制作完成,亦能够用于其它微观渗流领域的研究工作.并应用此模型进行了微观渗流驱替实验,验证了此模型的适用性和真实性.这为探索低渗透储层石油天然气等地下能源的高效开采提供重要的技术支撑.

  3. 所属分类：其它

  1. keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：245kb
    • 提供者：weixin_38624557

  1. 使用pytorch实现可视化中间层的结果

  2. 摘要 一直比较想知道图片经过卷积之后中间层的结果，于是使用pytorch写了一个脚本查看，先看效果 这是原图，随便从网上下载的一张大概224*224大小的图片，如下 网络介绍 我们使用的VGG16，包含RULE层总共有30层可以可视化的结果，我们把这30层分别保存在30个文件夹中，每个文件中根据特征的大小保存了64~128张图片 结果如下： 原图大小为224224，经过第一层后大小为64224*224，下面是第一层可视化的结果，总共有64张这样的图片： 下面看看第六层的结果 这层的输出大小是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：108kb
    • 提供者：weixin_38697979

  1. keras模型可视化,层可视化及kernel可视化实例

  2. keras模型可视化： model: model = Sequential() # input: 100x100 images with 3 channels -> (100, 100, 3) tensors. # this applies 32 convolution filters of size 3x3 each. model.add(ZeroPadding2D((1,1), input_shape=(38, 38, 1))) model.add(Conv2D(32, (3, 3)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：254kb
    • 提供者：weixin_38624332

  1. L7：:globe_showing_Americas:依赖Webbox的大规模地理空间数据可视化分析框架，该框架依赖于Mapbox GL或AMap来呈现底图-源码

  2. L7 基于WebGL的大规模地理空间数据可视化分析框架。 在WebGL的支持下，L7的渲染技术支持大数据的快速高效渲染，2D / 3D渲染，这可以通过GPU并行计算对空间数据进行计算和分析来实现。 L7致力于地理数据的表达，交互和地理可视化层的设计。 平台上的底图由第三方服务提供支持 :sunrise_over_mountains: l7可视化演示 :glowing_star: L7 2.0的主要功能 :globe_showing_Asia-Australia: 数据驱动的可视化 层

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42134554
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