参考资料:<信号与系统(第二版)> 杨晓非 何丰 连续信号的是卷积积分,离散信号的是卷积和. 脉冲分量 任意非周期信号,将横坐标分为若干个微小等分,得到Δτ为宽,f(kΔτ)为高的一系列微小矩形,每一个微小矩形都是f(kΔτ)为高的门限函数fk(t)=f(kΔτ)gΔτ(t-kΔτ),Δτ越小,误差越小.当Δτ→0时,有Δτ→dτ,kΔτ→τ(这里的k趋近于无穷),由此等式的极限精确地等于原函数. 因此该积分式定义为任意信号f(t)与单位冲激信号δ(t)卷积积分: 任意离散信号的分解 任意离散

直观理解深度学习的卷积 探索使他们工作的强大视觉层次   近年来强大且多功能的深度学习框架的出现使得可以将卷积层应用到深度学习模型中,这是一项非常简单的任务,通常可以在一行代码中实现. 然而,理解卷积,特别是第一次理解卷积常常会让人感到有些不安,诸如内核,滤波器,通道等都是相互堆叠在一起的.然而,卷积作为一个概念是非常强大和高度可扩展的,在这篇文章中,我们将逐步分解卷积操作的机制,将它与标准的完全连接的网络相关联,并探索它们是如何建立强大的视觉层次结构,使其成为图像的强大特征提取器. 2D卷积:

目录 写在前面 问题定义 一个例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D,F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷积神经网络中的Winograd 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN.NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper:Fast Algorithms for Convolu

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

ARP欺骗的作用 当你在网吧玩,发现有人玩LOL大吵大闹, 用ARP欺骗把他踢下线吧 当你在咖啡厅看上某一个看书的妹纸,又不好意思开口要微信号, 用arp欺骗,不知不觉获取到她的微信号和聊天记录,吓一吓人家也是可以的嘛: 当你没啥事的时候, 想窜改局域网内的baidu的首页, 用arp欺骗吧, 把baidu首页跳到你想要的网页: 当你想看看同一个局域网的人都在浏览啥玩意儿的时候, 用arp欺骗, 那就不无聊了啊: ARP欺骗 很早以前就接触过局域网ARP欺骗, 一直没去尝试, 今天就试试,通过A

关于delphi点击webbrowser中任意一点的问题 有时候我们需要delphi载入webbrowser1打开网页的时候 需要点击某一个点的位置 可能是坐标 可能是按钮 可能是其他的控件应该如何来实现呢? 这里来简单说明一下点击坐标的过程点击过程很明显我们移动鼠标来点击或者发送消息来点击移动鼠标点击的比较常见 这里详细说明一下发送消息来点击的办法发送消息来点击的思路是sendmessage()发送消息来实现的导入句柄 点击的就可以了.但是这里的句柄(webbrowser的句柄)其实是不好找的

一.问题来源及描述 今天看了July的微博,发现了七月问题,有这个题,挺有意思的. 数组A中任意两个相邻元素大小相差1,现给定这样的数组A和目标整数t,找出t在数组A中的位置.如数组:[1,2,3,4,3,4,5,6,5],找到4在数组中的位置. 二.算法分析及实现 这道题目最差时间复杂度也是O(N)(递增或者递减的情况),所以重点在于能不能找到一种尽可能减少比较次数的方法.如数组:[1,2,3,4,3,4,5,6,5],找到4在数组中的位置.4和1比较,差为3,那么即使最好情况(递增或者递减)

//offSet:等同于jQuery中的offSet方法,获取页面中任意一个元素距离body的偏移量function offSet(curEle) { var totalLeft = null; var totalTop = null; var par = curEle.offsetParent; //首先把自己本身的相加 totalLeft += curEle.offsetLeft; totalTop += curEle.offsetTop; //现在开始一级一级往上查找,只要没有遇到body

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels : Number of c

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne

题目: 数组A中任意两个相邻元素大小相差1,现给定这样的数组A和目标整数t,找出t在数组A中的位置.如数组:[1,2,3,4,3,4,5,6,5],找到4在数组中的位置. 思路: 很明显,在数组中寻找某个数的复杂度为O(n),但在某些特殊数组中,可以通过寻找规律来减少比较次数. 上述数组的规律就是:相邻元素相差1,奇偶交替排列. 如果某个数A[i]等于要查找的数x,那么由于奇偶交替排列的关系,可以跳过下个数A[i+1],即i=i+2: 如果某个数A[i]不等于要查找的数x,那么由于相邻元素相差1

原创博文,转载请注明出处! # 题目 在一个长度为n+1的数组里的所有数字都在1~n的范围内,所以数组中至少有一个数字是重复的.请找出数组中任意一个重复的数字,但不能修改输入的数组.例如,如果输入长度为8的数组{2,3,5,4,3,2,6,7},那么对应的输出是重复的数字2或者3. # 思路 借鉴二分查找的思想,将数字1~n拆分成1~m和m+1~n两部分,如果数字范围1~m中数字个数大于m,则重复数字在1~m中间,否则重复数字一定在数字范围m+1~n中.基于二分查找法不能找到全部的重复数字,例如

/** 题目:hdu6003 Problem Buyer 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6003 题意:给定n个区间,以及m个数,求从n个区间中任意选k个区间,满足m个数都能在k个区间中找到一个包含它的区间,如果一个区间包含了x,那么 该区间不能再去包含另一个数,即k>=m.求最小的k.如果不存在这样的k,输出“IMPOSSIBLE!”. 思路:贪心; 对n个区间,先左端点进行由小到大排序,然后右端点由大到小.对m个数由小到大排序. 对

原创 除了DFS和BFS求图中最短路径的方法,算法Floyd-Warshall也可以求图中任意两点的最短路径. 从图中任取两点A.B,A到B的最短路径无非只有两种情况: 1:A直接到B这条路径即是最短路径(前提是存在此路径): 2:A先通过其他点,再由其他点到B. 我们并不知道A是否需要通过其他点间接到达B,所以只能比较,用A到B的直接路径和A先通过其他点 再间接到达B的路径长度进行比较,然后更新为较小值. 上图中若要求顶点4到顶点3的最短路径,可以比较顶点4直接到3的路径和顶点4先到1,再到3

D. Black Hills golden jewels time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output In Rapid City are located the main producers of the Black Hills gold jewelry, a very popular product among tour

经常和图片打交道,不得不用到一些提取图片中scr.alt.title.等的属性,这里总结给大家一些常用的,感觉还不错,比较通用! PHP正则表达式匹配img中任意属性PHP 复制代码代码如下: <?php /*PHP正则提取图片img标记中的任意属性*/ $str = '<center><img src="/uploads/images/20100516000.jpg" height="120" width="120"&g

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

中兴面试题之中的一个.难度系数中. 题目描写叙述例如以下:输入两个整数n 和m,从数列1,2.3.......n 中任意取几个数, 使其和等于m ,要求将当中全部的可能组合列出来. 逻辑分析: 1.比起微软,google,百度这些公司,中兴的面试题还是略显逗比的,并不是是说难度上差异,而是中兴的题目总是显得不伦不类.本题事实上就是考察数的组合,对于此类问题.通常手段都是递归,而我们的目标就在于找出递归式. 2.问题事实上本质上就是0/1背包问题,对于每个n,我们採用贪婪策略,先考察是否取n,假设

原文:WPF中任意Object的XAML代码格式化输出 有时候,我们需要将WPF中的控件自身的XAML代码输出成文本,那么,我们可以使用System.Windows.Markup.XamlWriter.Save()方法来完成此任务.关于XamlWriter.Save()的示例,我曾经在"在WPF中,如何得到任何Object对象的XAML代码?"(http://blog.csdn.net/johnsuna/archive/2007/11/23/1899875.aspx)Blog中有所介绍

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

从数组中任意取出2个数,判断他们的和是否为输入的数字sum,时间复杂度为0(n^2),空间复杂度0(1) 假设数据已经是排序好的 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> using namespace std; int a[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; int size = sizeof(a) / sizeof(int); void twoSum(int data[]