『NiFi 学习之路』简介 『NiFi 学习之路』入门 -- 下载.安装与简单使用 『NiFi 学习之路』资源 -- 资料汇总 『NiFi 学习之路』把握 -- 架构及主要组件 『NiFi 学习之路』使用 -- 主要组件的使用 『NiFi 学习之路』自定义 -- 组件的自定义及使用 『NiFi 学习之路』感悟 -- 我对 NiFi 的理解 NiFi 这个东西到底有哪些应用场景?这些功能特性是如何在使用过程中发挥作用的?这些功能特性的底层实现是如何 一.概述 2017 年的 2 月初到写就这篇文章…

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

项目中关于 $location的用法 简介 $location服务解析在浏览器地址栏中的URL(基于window.location)并且让URL在你的应用中可用.改变在地址栏中的URL会作用到$location服务,同样的,改变$location服务也会改变浏览器的地址栏.(可以使用$location进行重定向等操作) $location服务: 暴露浏览器地址栏中的URL,让你可以: 监察URL. 改变URL. 与浏览器同步URL,当: 改变地址栏. 单击『前进』『后退』或一个历史记录中的链接.…

一.项目简介 手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理. 地址见:miniDeepFrame 相关博客 『TensorFlow』卷积层.池化层详解 『科学计算』全连接层.均方误差.激活函数实现 文件介绍 Layer.py 层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层 Loss.py 损失函数 class,已实现:均方误差损失函数 Activate.py 激活函数 class,已实现:sigmoid.tanh.relu test.py 训练测试代码 主流框架对于卷…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

项目源码 一.Faster-RCNN简介 『cs231n』Faster_RCNN 『计算机视觉』Faster-RCNN学习_其一:目标检测及RCNN谱系 一篇讲的非常明白的文章:一文读懂Faster RCNN (1)输入测试图像: (2)将整张图片输入CNN,进行特征提取: (3)用RPN生成建议窗口(proposals),每张图片保留约300个建议窗口: (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上: (5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的featu…

一.论文介绍 读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature map分别做3x3卷积,…

json模块可以把字典结构改写为string然后保存,并可以反向读取字典 pickle模块则可以持久化任意数据结构 但是即使同样是字典数据结构,两个包也是有差别的, json字典value不支持其他对象只支持python原有的结构,但是json由于是转换为string,所以保存的文件是可以使用文本查看器去读取的 pickle包则支持各种python的对象,但它写入的是二进制文件,并有自己独特的编码方式,所以是不可以查看的,只能使用python载入 方法简介, dumps是将dict转化成str格…

往期RNN相关工程实践文章 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』RNN中文文本_上 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想 张量分析 预处理结果是二维数据,相当于batch条一维数据,每个数据对应一首诗,每个字是一个scalar: embedding之后,将每个字映射为一个rnn_size大小的向量,数据变为三维: 经过递归神经网络,输出维度不变: 将之调整为二维数据,这里面第二维度(即每一…

1. RunLoop 简介 1.1 什么是 RunLoop? 可以理解为字面意思:Run 表示运行,Loop 表示循环.结合在一起就是运行的循环的意思.哈哈,我更愿意翻译为『跑圈』.直观理解就像是不停的跑圈. RunLoop 实际上是一个对象,这个对象在循环中用来处理程序运行过程中出现的各种事件(比如说触摸事件.UI刷新事件.定时器事件.Selector事件),从而保持程序的持续运行. RunLoop 在没有事件处理的时候,会使线程进入睡眠模式,从而节省 CPU 资源,提高程序性能. 1.2 R…