本课我们主要来研究一个"浏览器中的卷积神经网络" 这只是一个展示项目,但是能够帮助直观地看到一些东西 地址:https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/cifar10.html layer_defs = [];layer_defs.push({type:'input', out_sx:32, out_sy:32, out_depth:3});layer_defs.push({type:'conv', sx:5, filt…

前言   在学计算机视觉的这段时间里整理了不少的笔记,想着就把这些笔记再重新整理出来,然后写成Blog和大家一起分享.目前的计划如下(以下网络全部使用Pytorch搭建): 专题一:计算机视觉基础 介绍CNN网络(计算机视觉的基础) 浅谈VGG网络,介绍ResNet网络(网络特点是越来越深) 介绍GoogLeNet网络(网络特点是越来越宽) 介绍DenseNet网络(一个看似十分NB但是却实际上用得不多的网络) 整理期间还会分享一些自己正在参加的比赛的Baseline 专题二:GAN网络 搭建普…

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间…

本课主要2个实践内容: 1.keras中数据集丰富,从数据集中提取更多特征(Data augmentation) 2.迁移学习(Tranform learning) 代码:https://github.com/jsxyhelu/DateSets 1.keras中数据集丰富,从数据集中提取更多特征(Data augmentation) keras是比较现代化的DL工具,所以这方面的功能都是具备的.这里首先将相关知识进行整理,然后将例子进行实现,特别注重结果的展示. 具体内容包括: 旋转 | 反射变…

课时14 卷积神经网络详解(上) CNN处理的是一些数据块,在这之间有很多层,一系列的层将输入数据变换为输出数据,所以完成操作的中间量不仅是NN时候讲的那些向量,而是立体结构,有宽,高和深度,在整个计算过程中要保持这些三维特征.这里的深度指的是一个数据体的第三个维度. 工作流程 我们得到一些数据,作为网络的输入,在CNN中我们有这样的滤波器,假设现在我们只有一个滤波器,这些滤波器空间维度很小,我们用这个滤波器来和输入图像做卷积运算.这里的卷积运算,意思是说滤波器要在这个图像的空域范围内全部位置滑…

1. 使用RecyclerView       在 Android 应用程序中列表是一个非常重要的控件,适用场合非常多,如新闻列表.应用列表.消息列表等等,但是从Android 一出生到现在并没有非常好用的列表控件,早期的 ListView 用法非常复杂,尤其是自定义列表,简直就是地狱,因为其中还涉及到很多效率优化的问题,新手很难写出高效率的基于列表应用,而且 ListView 只能垂直方向呈现内容,使用很不灵活,为了解决这个缺陷,Android 官方推出了 RecyclerView 控件,用来…

2018-05-03 18:47:37   在学习IP地址和子网划分前,必须对进制计数有一定了解,尤其是二进制和十进制之间的相互转换,对于我们掌握IP地址和子网的划分非常有帮助,可参看如下目录详文. IP地址和子网划分学习笔记相关篇章: 1.IP地址和子网划分学习笔记之<预备知识:进制计数> 2.IP地址和子网划分学习笔记之<IP地址详解> 3.IP地址和子网划分学习笔记之<子网掩码详解> 4.IP地址和子网划分学习笔记之<子网划分详解> 5.IP地址和子网…

系列目录 kafka原理和实践(一)原理:10分钟入门 kafka原理和实践(二)spring-kafka简单实践 kafka原理和实践(三)spring-kafka生产者源码 kafka原理和实践(四)spring-kafka消费者源码 kafka原理和实践(五)spring-kafka配置详解 kafka原理和实践(六)总结升华 一.官方配置 官方配置文档飞机票建议看Importance=medium以上的,即重要性为中级以上的,其他的用到了再说. 二.实践中的配置 properties配置…

Messenger可以理解为一个是用于发送消息的一个类用法也很多,这里主要分析一下再跨进程的情况下Messenger的实现流程与源码分析.相信结合前面两篇关于aidl解析文章能够更好的对aidl有一个认识.(Android进阶笔记:AIDL内部实现详解 (一).Android进阶笔记:AIDL内部实现详解 (二)) 用法说明 先来看一下Messenger在跨进程通讯时的使用方法,代码如下: Service的代码 //用来传递Messenger中IMessenger public class Se…

[笔记]Pandas分类数据详解 Pandas  Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5) 参考:Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5)…

Item是保存结构数据的地方,Scrapy可以将解析结果以字典形式返回,但是Python中字典缺少结构,在大型爬虫系统中很不方便. Item提供了类字典的API,并且可以很方便的声明字段,很多Scrapy组件可以利用Item的其他信息. 定义Item 定义Item非常简单,只需要继承scrapy.Item类,并将所有字段都定义为scrapy.Field类型即可 import scrapy class Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() pric…

转 https://blog.csdn.net/u013096088/article/details/79122671 Java NIO学习笔记四(零拷贝详解) 2018年01月21日 20:20:57 阅读数:956 什么是零拷贝 维基上是这么描述零拷贝的:零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务,这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽. 零拷贝给我们带来的好处 减少甚至完全避免不必要的CPU拷贝,从而让CPU解脱出来去执行其他的任务 减少内存…

承接上文:云时代架构阅读笔记五——Java内存模型详解(一) 原子性.可见性.有序性 Java内存模型围绕着并发过程中如何处理原子性.可见性和有序性这三个特征来建立的,来逐个看一下: 1.原子性(Atomicity) 由Java内存模型来直接保证原子性变量操作包括read.load.assign.use.store.write,大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的.如果应用场景需要一个更大的原子性保证,Java内存模型还提供了lock和unlock,尽管虚拟机没有把lock和unlo…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 设置数据和模型 数据预处理 权重初始化 批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数 小结 设置数据和模型 在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 1,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 不用大脑做类比的快速简介 单个神经元建模 生物动机和连接 作为线性分类器的单个神经元 常用的激活函数 译者注:上篇翻译截止处 神经网络结构 层组织 前向传播计算例子 表达能力 设置层的数量和尺寸 小节 参考文献 快速简介 在不诉诸大脑的类比的情况下…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/…

1. RNN循环神经网络 1.1 结构 循环神经网络(recurrent neural network,RNN)源自于1982年由Saratha Sathasivam 提出的霍普菲尔德网络.RNN的主要用途是处理和预测序列数据.全连接的前馈神经网络和卷积神经网络模型中,网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接的,但每层之间的节点是无连接的. 图 11 RNN-rolled 如图 11所示是一个典型的循环神经网络.对于循环神经网络,一个非常重要的概念就是时刻.循环神经网…

前言 上次在公司开会时有同事分享windebug的知识, 拿的是string字符串Concat拼接 然后用while(true){}死循环的Demo来讲解.其中有提及string操作大量字符串效率低下的问题, 刚好自己之前也看过类似的问题, 于是便拿出来记录一下.本文内容: 参数传递问题剖析, string与stringbuilder详解 1,参数传递问题剖析 对于C#中的参数传递,根据参数的类型可以分为四类: 值类型参数的按值传递 引用类型参数的按值传递 值类型参数的按引用传递 引用类型参数的…

POM的全称是“ProjectObjectModel(项目对象模型)”. pom.xml详解 声明规范 <projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apach…

接着上一篇分析的aidl的流程解析.知道了aidl主要就是利用Ibinder来实现跨进程通信的.既然是通过对Binder各种方法的封装,那也可以不使用aidl自己通过Binder来实现跨进程通讯.那么这篇博客就主要就写一下通过上篇(Android进阶笔记:AIDL详解(一))总结的知识来自己实现跨进程通讯从而更加透彻的了解aidl的核心逻辑. 首先上一篇博客(Android进阶笔记:AIDL详解(一))中总结出一个结论————“onTransact方法是提供给server端用的,transact…

这是Mysql系列第14篇. 环境:mysql5.7.25,cmd命令中进行演示. 开发过程中,会经常用到数据库事务,所以本章非常重要. 本篇内容 什么是事务,它有什么用? 事务的几个特性 事务常见操作指令详解 事务的隔离级别详解 脏读.不可重复读.可重复读.幻读详解 演示各种隔离级别产生的现象 关于隔离级别的选择 什么是事务? 数据库中的事务是指对数据库执行一批操作,这些操作最终要么全部执行成功,要么全部失败,不会存在部分成功的情况. 举个例子 比如A用户给B用户转账100操作,过程如下: 1…

有点笨,参考了好几篇大佬们写的文章才整理出来的笔记.... 字面意思上解释,线程池就是装有线程的池,我们可以把要执行的多线程交给线程池来处理,和连接池的概念一样,通过维护一定数量的线程池来达到多个线程的复用. 好处 多线程产生的问题 一般我们使用到多线程的编程的时候,需要通过new Thread(xxRunnable).start()创建并开启线程,我们可以使用多线程来达到最优效率(如多线程下载). 但是,线程不是越多就越好,线程过多,创建和销毁就会消耗系统的资源,也不方便管理. 除此之外,多线…

1. QEMU.KVM .QEMU-KVM QEMU 提供了一系列的硬件模拟设备(cpu.网卡.磁盘等),客户机指令都需要QEMU翻译,因此性能较差.KVM 是Linux 内核提供的虚拟化模块,负责CPU和内存的虚拟化,但是缺少I/O设备的虚拟化.QEMU-KVM 就是 KVM 与 QEMU 的结合,KVM 负责CPU虚拟化+内存虚拟化,QEMU 模拟其他I/O设备. 2. QEMU-KVM 命令详解 2.1 qemu-kvm 命令基本格式 qemu-kvm 工具命令格式如下: qemu-kvm…

如果你可视化CNN的各层级结构,你会发现里面的每一层神经元的激活态都对应了一种特定的信息,越是底层的,就越接近画面的纹理信息,如同物品的材质. 越是上层的,就越接近实际内容(能说出来是个什么东西的那些信息),如同物品的种类. 网络结构 卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->Softmax分类器 卷积层激活函数使用relu 卷积层relu激活,偏置项使用极小值初始化,防止Relu出现死亡节点 全连接层激活函数使用relu 池化层模式使用SAME,所以stride取…

数据读取部分实现 文中采用了tensorflow的从文件直接读取数据的方式,逻辑流程如下, 实现如下, # Author : Hellcat # Time : 2017/12/9 import os import tensorflow as tf IMAGE_SIZE = 24 NUM_CLASSES = 10 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = 50000 NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = 10000 def read_cif…

# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import argparse import sys DATA_DIR = os.path.join('.', 'mnist_link') # ======================================= # COMMON OPERATIONS #…

1.什么是DTD文档声明? 由于HTML有很多格版本的规范,每个版本的规范之间又又一些差异,所以为了让浏览器能够正确的编译/解析/渲染我们的网页,我们需要在HTML文件的第一行告诉浏览器,我们当前这个网页是用哪一个版本的HTML规范来编写的,浏览器只要知道了我们是用哪一个版本的规范来编写之后,它就能够正确的编译/解析/渲染我们的网页. 2.DTD文档声明格式? 每一个不同版本的规范都又不同的DTD文档声明,上节课我们只讲解HTML5的DTD文档声明,因为HTML5的DTD文档声明是向下兼容的 <…

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念…