谁创造了AlexNet? AlexNet是有Hinton大神的弟子Alex Krizhevsky提出的深度卷积神经网络.它可视为LeNet的更深更宽的版本. AlexNet主要用到的技术 成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证了其效果在较深的神经网络超过了sigmiod,成功解决了sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题. 训练时候使用Dropout以一定概率随机失活了一部分神经元,一面模型过拟合. 使用重叠最大池化方法:池化核尺寸大于步长,是的卷积层的输出之间有重叠部分,提升了特征的丰富…

这个章节我个人感觉意义不大,使用现有的APM(异步编程模型)和EAP(基于时间的异步模型)就很够用了,针对WPF和WinForm其实还有一些专门用于UI更新的类. 但是出于完整性,还是将一下怎么使用.NET4的并行扩展,也就是一直在使用Task模型来处理异步问题.有一个特别好处是,当有大量并发的IO操作时会有更好的效果. 大量并发的IO操作的含义是类似如下 private List<Task<int>> tasks; 有一堆的task,其中的每一个task都是一个异步的IO操作.…

模型这一块,感觉学习的不是很清楚,单独水一贴thinkphp中模型的学习笔记. 0x01 模型类简介 数据库中每一张表对应一个模型,类名就是表名,类里面的成员变量就是列名, 把一张表对应为一个类,其中一条数据对应一个对象 如果我们对该表的模型没有特殊操作的话可以不用建立该模型,但C层和V层必须有 模型类简单代码: <?php namespace Home\Model; use Think\Model; class UserModel extends Model { public $tablePr…

引用: https://www.cnblogs.com/TomSnail/p/6158249.html https://www.cnblogs.com/heavenhome/articles/6554262.html https://my.oschina.net/andylucc/blog/614295 1.3 Reactor Reactor是一个同步的I/O多路复用模型,它没有Proactor模式那么复杂,原理图如下: 用户发起IO操作到事件分离器 事件分离器调用相应的处理器处理事件 事件处理…

关联模型 一对一:HAS_ONE  以及对应的BELONEGS_TO 一对多:HAS_MANY 以及相对的BELONGS_TO 多对多:BELONGS_TO_MANY 步骤: 第一:创建Users模型 第二:创建Comment模型 第三:在Users模型添加方法 第四:在comment模型添加方法 第五:测试 多对多关联表 truncate table tp_shipping_area truncate table tp_area_region select * from tp_shipping…

一.简介 VGGNet是计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络.VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16~19层(这里指的是卷积层和全连接层)深度卷积神经网络.到目前为止,VGGNet主要用来进行提取图像特征. 二.特点 以常用的VGG16为例,VGGNet的特点是: 整个网络有5段卷积,每一段内有2~3个卷积层,且…

LeNet-5包含于输入层在内的8层深度卷积神经网络.其中卷积层可以使得原信号特征增强,并且降低噪音.而池化层利用图像相关性原理,对图像进行子采样,可以减少参数个数,减少模型的过拟合程度,同时也可以保留一定的有用信息.   图一 LeNet网络模型框架 层次 描述 参数个数与连接数 作用 INPUT 32*32的灰度图 0 C1卷积层 由6个5*5*1卷积核与输入层做卷积操作产生的6个28*28的Feature Map(FM). 参数:(5*5+1)*6 连接:(5*5*1+1)*6*28*28…

HMM定义 1)隐马尔科夫模型 (HMM, Hidden Markov Model) 可用标注问题,在语音识别. NLP .生物信息.模式识别等领域被实践证明是有效的算法. 2)HMM 是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成观测随机序列的过程. 3)隐马尔科夫模型随机生成的状态随机序列,称为状态序列:每个状态生成一个观测,由此产生的观测随机序列,称为观测序列.序列的每个位置可看做是一个时刻. 隐马尔科夫模型的贝叶斯网络 由于Z1,Z2,...…

LDA常见的应用方向: 信息提取和搜索(语义分析):文档分类/聚类.文章摘要.社区挖掘:基于内容的图像聚类.目标识别(以及其他计算机视觉应用):生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.LDA模型通过增加“主题”的方式,一定程度的解决上述问题: 一个词可能被映射到多个主题中,即,一词多义.多个词可能被映射到某个…

pLSA模型--基于概率统计的pLSA模型(probabilistic Latent Semantic Analysis,概率隐语义分析),增加了主题模型,形成简单的贝叶斯网络,可以使用EM算法学习模型参数.概率潜在语义分析应用于信息检索,过滤,自然语言处理,文本的机器学习或者其他相关领域. D代表文档,Z代表主题(隐含类别),W代表单词: P(di)表示文档di的出现概率, P(zk|di)表示文档di中主题zk的出现概率, P(wj|zk)表示给定主题zk出现单词wj的概率.每个主题在…

GMM即高斯混合模型,下面根据EM模型从理论公式推导GMM: 随机变量X是有K个高斯分布混合而成,取各个高斯分布的概率为φ1,φ2,... ,φK,第i个高斯分布的均值为μi,方差为Σi.若观测到随机变量X的一系列样本x1,x2,...,xn,试估计参数φ,μ,Σ. E-step M-step 将多项分布和高斯分布的参数带入EM模型: 对均值求偏导:   令上式等于0,解的均值: 高斯分布的方差:求偏导,等于0: 多项分布的参数: 得到 拉格朗日乘子法: 由于多项分布的概率和为1,建立拉格朗日方…

关于模型: 1:一个模型类对应一个表,模型类中的属性对应表中的一个字段 2:字段类型(数据库支持的类型) 模型属性 字符串 1:CharField(Maxlength=长度) models.CharField 2:TextFiled 大文本 3:IntegerField 整数 4:DecimalField(max_digits=None,decimal_places=None) 小数 max_digits 位数总数 decimal_places 小数点后的位数 5:FloatField 小数 6…

“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,模型主要解决文档处理领域的问题,比如文章主题分类.文章检测.相似度分析.文本分段和文档检索等问题.LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型,包含词.主题.文档三层结构,文档到主题服从Dirichlet分布,主题到词服从多项式分布.它采用了词袋(Bag of Words)的方法,将每一篇文章视为一个词频向量,每一篇文档代表了一些主题所构成的概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布.利用LDA模型对用户参与的话题…

选自 Github 机器之心编译 参与:吴攀.李亚洲 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门: 笔记:https://github.com/…

转:https://www.jiqizhixin.com/articles/30dc6dd9-39cd-406b-9f9e-041f5cbf1d14 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examp…

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1. 复习 # !/usr/bin/env python # !--*--coding:utf-8 --*-- # !@Time :2018/7/23 11:49 # !@Author TrueNewBee # 1.班级 姓名 作业的内容 # ftp # # 笔记 # 今天的内容 # 协程 # 网络IO模型 2.协程 # !/usr/bin/env python # !--*--coding:utf-8 --*-- # !@Time :2018/7/23 11:52 # !@Author Tru…

1.1 ISO/OSI 七层模型 笔记: 打入ipconfig: mac地址:Media Access Control 也是物理地址,这是由网卡决定的.负责的是内网,也就是局域网通信. IPv4地址:是负责外网的,也就是公网通信. 端口是来确定你服务器给的哪个服务的 1.2 Linux网络基础之TCP/IP四层模型 UDP 速度快,但是会丢数据   像一般qq聊天就是这样的,有时候会碰到数据丢失的情况 TCP/IP 三次握手 数据不会丢失  像发邮件,网页的浏览 笔记: arp -a 是显示路由…

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派 来源:DataCastle数据城堡 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学**系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow已经开源一年多了,…

GD(梯度下降)和SGD(随机梯度下降) 机器学习中的Bias和Variance 机器学习之判别式模型和生成式模型 笔记 | 什么是Cross Entropy…

NLP模型笔记 - 分布式表示 ziuno 2020-03-08 19:52:50 410 收藏 2 分类专栏: NLP 模型 笔记 文章标签: nlp 最后发布:2020-03-08 19:52:50首次发布:2020-03-08 19:52:50 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/ziuno/article/details/104727185 版权 NLP模型笔记 - 分…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上,Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学,barabasi是一个知名的复杂性网络科学家,barabasilab则是他所主导的一个实验室,这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记,当然别人的课程不是公开课,所以从ppt里只能看到骨干的东西了,对了补充下,slider相关的书籍在这里可以找到 这一节课有事蛮多数学推导,相比较对程序的掌握,感觉自己应该更重视数学一点. 好了不说了,这一节课讲什么呢?讲的BA模型,它解释了无标度性…

原文地址:https://docs.efproject.net/en/latest/modeling/index.html 前言: EntityFramework 使用一系列的约定来从我们的实体类细节创建模型.我们可以钦定一些额外的映射配置来添加.重写实体类的哪些细节应该被这些约定所发现. 这篇文章讲述了一些无论模型被存储在哪种关系型数据库中都可以生效的配置项.DataBase Provider 也同样可以针对某一种数据存储启用指定的配置项.更多相关文档请查看:Database Provider…

Strom并发模型:     topology是如何运行的?(可与mapreduce对比)         第一层:cluster         第二层:supervisor(host.node.机器)         第三层:worker(进程)         第四层:executor(线程)         第五层:task(线程的一个个对象.如Spout和Blot) //topology:N workers==每个==>1 excutor=>1 task //此时,它和mapredu…

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------…

源地址:http://bbs.9miao.com/thread-44603-1-1.html 在此补充一下Socket的验证机制:socket登陆验证.会采用session会话超时的机制做心跳接口验证保持一个长连接也为推送消息提供 ======这段是一个以前同事给我的JAVA Socket验证机制的例子===========socket通信一般是找不到头这些的,要自定义封装通信消息类如开源框架netty,消息进出都有自定义加密和选择性压缩的socket不想http一样能找到某个方法,他就监听ip…

Java虚拟机学习笔记(八)连接模型…

今天本来打算根据自己的计划进行前端自动化的学习的,无奈早上接到一个任务需求需要新增一个页面.自从因为工作需要转前端之后,自己的主要注意力几 乎都放在JavaScript上面了,对CSS和HTML这方面其实基础真的很差,今天在写页面的时候就被浮动啊.内外边距啊这些耽误了不少时间. 反思一下,自己确实在这些基础方面的不足很多,所以今后的学习笔记主要是我在工作中遇到的一些问题和他们的解决方法.其中可能中会有JS.CSS.HTML各方面的,我会把自己每一天学到的内容都记录一下,辅助自己打好基础. 今天在…

隐马尔科夫模型HMM 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十七次课在线笔记.隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔科夫过程.其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数,然后利用这些参数来作进一步的分析.在早些年HMM模型被非常广泛的应用,而现在随着机器学习的发展HMM模型的应用场景越来越小然而在图像识别等领域HMM依然起着重要的作用. 引言: 隐马尔科夫模型是马尔科夫链的一种,它…