ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的. ShuffleNet V1 该网络提出于2017年,论文为<ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices>. 由于Xception和ResNeXt中存在大量密集的1*1卷积,导致网络十分低效.因此,旷世提出了pointwise group convolutions来减少1…

昨天晚上看了微软的Build 2015大会第一天第一场演讲,时间还挺长,足足3个小时,不过也挺震撼的.里面提到了windows 10.Microsoft edge浏览器.Azure云平台.Office平台.Cortana助手.Visual Studio Code轻量级编辑器.Android程序在VS中开发及移植到.NET平台,Objective C编写的IOS程序在VS中开发.HoloLens的3D全息虚拟现实技术及眼镜等,微软一如既往地支持企业级应用,并提供平台式租用服务.说说我的感受,第一.…

<Machine Learning>系列学习笔记 第一周 第一部分 Introduction The definition of machine learning (1)older, informal definition--Arthur Samuel--"the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." (2)modern d…

因为是学习笔记,里面并没有很多注释和讲解,所有不太适合0基础的朋友看,只能说抱歉了. 这些笔记目前还存在很多的问题,不过我相信再今后的学习过程中会把这些问题挨个的解决. 除了前面3节后面的都不分前后顺序. 初了解JS设计模式,学习笔记 1 设计模式之封装,学习笔记 2 设计模式之原型,学习笔记 3 设计模式之代理模式,学习笔记 4 设计模式之单例模式,学习笔记 5 设计模式之策略模式,学习笔记 6…

说明 本系列笔记参考书籍<JavaScript设计模式>.<JavaScript高级程序设计3> 参考博客:汤姆大叔博客:http://www.cnblogs.com/TomXu/archive/2011/12/15/2288411.html 其他参考博客,会在相应的文章下册注明! 类别 设计模式分为很多类别,本系列的笔记仅仅介绍三大类别的模式: 创建型设计模式 属于这个类别的模式包括:Constructor(构造器).Factory(工厂).Abstract(抽象).Protot…

深入理解js原型和闭包笔记: 1．“一切皆是对象”,对象是属性的集合. 丨 函数也是对象,但是使用typeof时为什么函数返回function而 丨  不是object呢,js为何要对函数做这样的区分?函数和对象到底什么关系呢? 2.函数和对象的关系(对象是函数创建的,但同时函数又是一种对象) 丨 对象是通过函数创建的,那它的属性是如何通过函数构造的,又为什么说函数自身也是一种 丨对象呢,函数有什么对象的特征(对象的特质是属性的集合),难道函数也是属性的集合?它 丨有什么属性呢? 3.函数的属性…

1. LPC11E68循环冗余校验CRC学习笔记 文章主要介绍了如何使用LPC11E68的CRC外设功能,并介绍了与CRC引擎相关的寄存器,然后以生成CRC-CCITT多项式校验为例进行了介绍. 2. 使用IAR开发LPCXpresso54608入门 介绍如何使用IAR Embedded Workbench开发LPCXpresso54608电路板. 3. 使用KEIL开发LPCXpresso54608入门 介绍如何使用KEIL MDK开发LPCXpresso54608电路板. 4. 使用LPC1…

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\…

诚如他第22楼“只因渴求等待”提出的疑问一样,他的下面那一段代码是存在一点点问题的, XElement root = XElement.Load(fileName); var objects = from obj in root.Elements("object") select obj; 如果照搬照抄刘冬大侠的这段代码那是不会成功读取数据的,窃以为这应该是刘冬大侠故意埋的一雷吧. 根据他的文章,我实践了一遍: 先创建了几个类,一个Person类; 一个Man类; 一个Woman类,一…

一Node.js开始学习了!    1) 输出hellow worlds   a.建一个js文件 hello.js 写 console.info('hellow world !!!');    进入终端 cd node 目录 然后 node d:/nodejs/www/hello.js 回车   b. node -e "console.info('hello word !!')"   c.使用node的REPL模式     node     console.info('hello wo…

一.函数        1)函数类型            函数声明(缩写为FD)是这样一种函数:            1.有一个特定的名称            2.在源码中的位置:要么处于程序级(Program level),要么处于其它函数的主体(FunctionBody)中            3.在进入上下文阶段创建            4.影响变量对象            5.以下面的方式声明        2)函数声明            // 函数可以在如下地方声明: …

一.this的关系    1)全局代码中的this    2)函数代码中的this在函数代码中使用this时很有趣,这种情况很难且会导致很多问题. 这种类型的代码中,this值的首要特点(或许是最主要的)是它不是静态的绑定到一个函数. 正如我们上面曾提到的那样,this是进入上下文时确定,在一个函数代码中,这个值在每一次完全不同. 不管怎样,在代码运行时的this值是不变的,也就是说,因为它不是一个变量,就不可能为其分配一个新值(相反,在Python编程语言中,它明确的定义为对象本身,在运行期间…

一.原型链:     1)Object 是一个属性的集合,并且都拥有一个单独的原型对象.,这个原型对象object可以是一个object或者null值 2)不过一般来说,我们会使用__内部属性名__下划线来代替双括号    3)原型对象也是普通的对象,并且也有可能有自己的原型,如果一个原型对象的原型不为null的话,我们就称之为原型链(prototype chain).    4)原型链是一个由对象组成的有限对象链由于实现继承和共享属性.    5)ECMAScript没有类的概念.但是,重用[…

global  在最外层定义的变量:    全局对象的属性:    隐式定义的变量(未定义直接赋值的变量).  一.process   process 是一个全局变量,即 global 对象的属性.它用于描述当前 Node.js  进程状态    的对象,提供了一个与操作系统的简单接口.   process.argv是命令行参数数组,第一个元素是 node,第二个元素是脚本文件名,    从第三个元素开始每个元素是一个运行参数   process.stdout是标准输出流,通常我们使用的 c…

不支持故障恢复   不知你是否在调试的过程中注意,当程序有错误发生时,整个进程就会结束,需要重  新在终端中启动服务器.这一点在开发中无可厚非,但在产品环境下就是严重的问题  了,因为一旦用户访问时触发了程序中某个隐含的bug ,整个服务器就崩溃了,将无  法继续为所有用户提供服务.在部署Node.js 应用的时候一定要考虑到故障恢复,提  高系统的可靠性.   没有日志  对于开发者来说,日志,尤其是错误日志是及其重要的,经常查看它可以发现测试时  没有注意到的程序错误.然而这个服务器运行时…

一.作用域链            1)函数的生命周期:            函数的生命周期分为创建和激活阶段(调用时),让我们详细研究它.            作用域链与一个执行上下文相关,变量对象的链用于在标识符解析中变量查找.            作用域链与一个执行上下文相关,变量对象的链用于在标识符解析中变量查找.            (1)函数创建                此前,我们仅仅谈到有关当前上下文的变量对象.这里,我们看到变量“y”在函数“foo”中定义(意味着它…

一.全局上下文中的变量对象:        1)全局对象(Global object) 是在进入任何执行上下文之前就已经创建了的对象:这个对象只存在一份,它的属性在程序中任何地方都可以访问,全局对象的生命周期终止于程序退出那一刻.        2)全局对象的window属性就可以引用全局对象自身(当然,并不是所有的具体实现都是这样        3)回到全局上下文中的变量对象——在这里,变量对象就是全局对象自己:        4)非常有必要要理解上述结论,基于这个原理,在全局上下文中声明的对…

本节主要涉及到图像的领域.算术操作以及如何操作图像感兴趣的区域. 一:邻域操作 以下例子主要对图像进行锐化.基于拉普拉斯算子<后面讨论>.这幅图像的边缘部分将得到放大,细节部分将更加的锐利.计算方式为: sharpened_pixel = 5*current – left – right –up – down. Code: #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp&…

一:概念: 滤波是信号处理机图像处理中的一个基本操作.滤波去除图像中的噪声,提取感兴趣的特征,允许图像重采样. 图像中的频域和空域:空间域指用图像的灰度值来描述一幅图像:而频域指用图像灰度值的变化来描述一幅图像.而低通滤波器和高通滤波器的概念就是在频域中产生的. 低通滤波器指去除图像中的高频成分,而高通滤波器指去除图像中的低频成分. 后面将介绍低通滤波器—均值和高斯滤波器:中值滤波器—非线性滤波器:高通滤波器—sobel算子(方向滤波器)和拉普拉斯变换(二阶导数).其中利用方向滤波器和拉普拉斯变…

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,…

第四周 Model Representation I 让我们来看看如何使用神经网络来表示假设函数.在非常简单的水平上,神经元基本上是将输入(树突)作为输入到输出(轴突)的电输入(称为"尖峰")的计算单元.在我们的模型中,我们的树突像输入特征x1 ... xn,输出是我们的假设函数的结果.在这个模型中,我们的x0输入节点有时被称为"偏置单元".它总是等于1.在神经网络中,我们使用与分类11 + e-θTx相同的逻辑函数,但我们有时称之为S形(逻辑)激活函数.在这种情况…

第三周 第一部分 Classification and Representation Classification 为了尝试分类,一种方法是使用线性回归,并将大于0.5的所有预测映射为1,所有小于0.5的预测作为0.然而,此方法不能很好地工作,因为分类实际上不是线性函数. 分类问题就像回归问题,只是我们现在想要预测的值y只包含少量的离散值.现在,我们将关注二进制分类问题,其中y只能取两个值0和1.(我们在这里说的大多数也将泛化到多类情况.)例如,如果我们尝试为电子邮件构建垃圾邮件分类器,则x(i…

第二周 第一部分 Multivariate Linear Regression Multiple Features Note: [7:25 - θT is a 1 by (n+1) matrix and not an (n+1) by 1 matrix] Linear regression with multiple variables is also known as "multivariate linear regression". We now introduce notatio…

FreeMarker是一个非常优秀的模板引擎,这个模板引擎可用于任何场景,FreeMarker负责将数据模型中的数据合并到模板中,从而生成标准输出.FreeMarker可以提供昜好的团队协作,对于界面开发人员而言,他们只关心界面(也就是模板文件)的开发,而无需理会底层数据;而对于业务逻辑开发者,他们只需要关心负责将需要显示的数据填入数据模型--FreeMarker负责合并数据模型和模板,从而生成标准输出. FreeMarker特别适应于MVC模式的web应用,虽然FreeMarker具有一些编程…

一.新建ASP.NET Core 2.0 MVC项目,使用NuGet在浏览中搜索:NLog.Web.AspNetCore,如下图所示: 二.在项目的根目录下新建一个xml类型的nlog.config文件 nlog.config文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <nlog xmlns="http://www.nlog-project.org/schemas/NLog.xsd&qu…

前面介绍过EasyUI是一个前段框架,开发之前需要导入底层包:我这里采用的是EasyUI 1.4版本~ 今天主要是搭建一个EasyUI的环境,同时做一个登陆页面... 环境搭建 导入需要的文件到项目中,我这里只导入需要用到的一些文件: EasyUI 有两种方式创建一个表单,一种是通过HTML样式创建,另一种则是通过js来创建,这里推荐第二种js创建. 一则js创建实现了分离,而来避免不必要的验证,比如dom没加载完成,用户点击了按钮触发某些事件等... 首先采用第一种方式创建一个form表单(这…

不同于传统的FNNs(Feed-forward Neural Networks,前向反馈神经网络),RNNs引入了定向循环,能够处理那些输入之间前后关联的问题. RNNs的目的是用来处理序列数据. 具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的,并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出. LSTM Networks: 它与一般的RNNs结构本质上并没有什么不同,只是使用了不同的函数去去计算隐藏层的状态. 已经证明…

ANN tutorial: http://adventuresinmachinelearning.com/neural-networks-tutorial/ https://www.cs.toronto.edu/~jlucas/teaching/csc411/lectures/tut5_handout.pdf Python TensorFlow tutorail: http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/…

一.单层感知机(perceptron) 拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换到达输出层,在输出层得到分类结果: 缺点:无法模拟稍复杂一些的函数(例如简单的异或计算). 解决办法:多层感知机. 二.多层感知机(multilayer perceptron) 有多个隐含层的感知机. 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时,更多的层数使得神经网络可以模拟显示世界中更加复杂的情形. 多层感知机给我们的启示是,神经网络的层数直接决定它的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更…

此篇文章主要介绍下linux 文件系统下的主要对象及他们之间的关系. 1 inode inode结构中主要包含对文件或者目录原信息的描述,原信息包括但不限于文件大小.文件在磁盘块中的位置信息.权限位.文件属性等.文件系统主要通过查找内存中是否有对应的inode来判断一个文件是否存在. inode本质上分为两种,一种是磁盘文件系统确实存在的inode信息,这里暂叫disk_inode,另一种是内存中的inode,是根据disk_inode生成的,这里暂叫mm_inode.mm_inode中包含文件…