综合考虑测船姿态、声线弯曲和海底地形对入射角的影响，推导了计算多波束海底入射角的实用模型。根据Lambert法则，改正海底入射角对反向散射强度的影响。实例计算结果表明，所述模型能精确地计算波束在海底的入射角，有效地改正其对反向散射强度的影响。

Windows / x64-使用Meterpreter反向Shell注入所有进程（655字节）Windows / x64-使用Meterpreter反向Shell注入所有进程（655字节）Shellcode作者：Bobby Cooke（boku）日期：2021年5月1日经过测试：Windows 10 v2004 （x64）编译自：Kali Linux（x86_64）Shellcode说明：64位Windows 10 shellcode，用于注入具有Meterpreter反向shell的所有进程。 Shellcode首先通过Intel GS寄存器和主机进程进程环境块（PEB）动态解析内存中kernel32.dll的基地址。 然后再

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

今天小编就为大家分享一篇pytorch中的自定义反向传播,求导实例，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

pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bicubic(torch.autograd.Function): def basis_function(

windows系统下最好用的SSH服务器软件

人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络（不使用角膜和张量流） 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量（

反向传播算法

matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训