卷积神经网络(CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用.我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高.TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经忘记自己到底有没有成功训练一只TextRnn了. 卷积神经网络可以说是非常优美了,卷积操作(局部连接和权值共享)和池化操作,极大地减少了模型的参数,大大加快了模型训练的速度,才使得神经网络得以如此大规模的

在mysql数据库中我们在需要某个字段时经常要用到零填充 zerofill,之前碰到了一个大坑,在数据表sql语句中明明规定了 unsigned zerofill:但是一直没有显示出来,以为自己写的sql语句不对. 其实原因: linux和navicate 对比:(以后不确定可以去linux上打印或者php中打印) CREATE TABLE `test` (  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `num` int(3) unsigne

零填充(Zero-padding):有时,在输入矩阵的边缘使用零值进行填充,这样我们就可以对输入图像矩阵的边缘进行滤波.零填充的一大好处是可以让我们控制特征图的大小.使用零填充的也叫做泛卷积,不适用零填充的叫做严格卷积.这个概念在下面的参考文献Understanding Convolutional Neural Networks for NLP中介绍的非常详细. 一直以为所谓的全0填充就只是在外侧多加一行和一列0直到今天,我看到这段话 # 声明第一层卷积层的变量并实现前向传播过程.这个过程通过使

1.int或者tinyint等数值型字段的存储范围已经是固定的,和类型相关2.后面的数字只与显示有关,并且是在开启了zerofill前导零填充的前提下 3.显示的时候,在前面用0补全了 create table my_test( id int unsigned, nums int(2) zerofill, age int(2) ); insert into my_test value(1,1,1); select * from my_test;

主要知识点: 理解reindex的使用场景和必要性 学会reindex         一.理解reindex的使用场景和必要性 假设:在某一个index中依靠dynamic mapping插入数据,但是不小心有些数据是2017-01-01这种日期格式的,所以title这个field被插入2017-01-01这条数据之后就被es自动映射为了date类型,实际上它应该是string类型的.如果后面有"hello word"这个格式的数据插入时就会报错,在这种情况下,是不能修改原index

本文主要来体验在搜索区域增加更多的搜索条件,主要包括: ※ 使用jQuery ui的datepicker显示时间,设置显示格式.样式. ※ 设置jQuery ui的onClose事件,使开始和结束时间形成约束,即选择开始时间为某天,结束时间的选择范围只能在该天以后,反之亦然. ※ 下拉框显示枚举值 本文只关注视图显示,不涉及后台逻辑.关于搜索条件的过滤,请参照"datagrid在MVC中的运用02". 关于显示时间 □ Html <!--搜索开始--> <div id

当点下拉框时动态加载后台数据. 后台代码 protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { request.setCharacterEncoding("UTF-8"); response.setCharacterEncoding("UTF-8"); Map<String, S

无填充是有填充的特例(填充为 1). utilities(matlab)-- 图像分块(image2cols.cols2image)(未填充) 1. 一个图像块 ⇒ 返回一个值 输出矩阵的大小: out_height = (H + 2*padding - field_height) / stride + 1; out_width = (W + 2*padding - field_width) / stride + 1; 从 window 的左上角逐个遍历(未进行 padding 填充): ran

$(document).ready(function(e) { jQuery.post('${basePath}/customerService/getCustomerService4List.do',function(data){ if(data){ var select=$("#select"); for(var i=0;i<data.length;i++){ var option=document.createElement("option"); opt

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量 拓展资源 卷积神经网络(C

较好的讲解博客: 卷积神经网络基础 深度卷积模型 目标检测 人脸识别与神经风格迁移 译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下 内容列表: 结构概述 用来构建卷积神经网络的各种层 卷积层 汇聚层 归一化层 全连接层 将全连接层转化成卷积层 卷积神经网络的结构 层的排列规律 层的尺寸设置规律 案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

参考博文: 深度学习基础--卷积--1*1的卷积核与全连接的区别:https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84061410 如何理解卷积神经网络中的1*1卷积:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/60868689 如何理解卷积神经网络中的权值共享:https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73650759 本文概述: 1. 卷积

Lenet 神经网络结构为: ①输入为 32*32*1 的图片大小,为单通道的输入: ②进行卷积,卷积核大小为 5*5*1,个数为 6,步长为 1,非全零填充模式: ③将卷积结果通过非线性激活函数: ④进行池化,池化大小为 2*2,步长为 1,全零填充模式: ⑤进行卷积,卷积核大小为 5*5*6,个数为 16,步长为 1,非全零填充模式: ⑥将卷积结果通过非线性激活函数: ⑦进行池化,池化大小为 2*2,步长为 1,全零填充模式: ⑧全连接层进行 10 分类. Lenet 神经网络的结构图及特征

1 YOLO 创新点: 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(one-shot). 1.2 Inference过程 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全

3.5.2动态链接库的创建 3.5.2.1动态链接库的创建流程 动态链接库的创建流程如下图所示: 在系统设计阶段,主要的设计内容包括:类结构的设计以及功能类之间的关系,动态链接库的接口.在动态链接库中,包含两类函数:一类是内部函数,一类是外部函数.内部函数只能在动态链接库的内部使用,不能被动态链接库以外的模块调用:外部函数是该动态链接库的接口,可以被外部模块调用. 为了使外部函数能够被系统外的模块调用,在进行C++代码编写的时候,必须对外部函数执行导出.导出的级别有两种:函数级别的导出和类级别的

一.dd命令的解释 dd:用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换. 注意:指定数字的地方若以下列字符结尾,则乘以相应的数字:b=512:c=1:k=1024:w=2 参数注释: 1. if=文件名:输入文件名,缺省为标准输入.即指定源文件.< if=input file > 2. of=文件名:输出文件名,缺省为标准输出.即指定目的文件.< of=output file > 3. ibs=bytes:一次读入bytes个字节,即指定一个块大小为bytes个字节.

当加入空格后查出 解决: 导致出现这样的现象的原因就是SET ANSI_PADDING选项. 这个选项只在数据表的字符串字段被更新或者新的数据行插入到表中的时候作用.它控制着SQL Server在遇到字符串尾随空格时是否截断空格,以及是否填充空格以达到预定义的字符字段长度. 对于已经存储到表里面的字符串数据字段,是不会受影响的(前提是没有在本次被更新).而且它也只是影响某些字符串类型,像char, varchar, binary, 和varbinary.其他的字符串类型像nchar, nvarc

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b5bb24f01016y3o.html 一.dd命令的解释 dd:用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换. 注意:指定数字的地方若以下列字符结尾,则乘以相应的数字:b=512:c=1:k=1024:w=2 参数注释: 1. if=文件名:输入文件名,缺省为标准输入.即指定源文件.< if=input file > 2. of=文件名:输出文件名,缺省为标准输出.即指定目的文件.< of=output fi

1. 课程回顾(很清晰明了) mysql基础 1)mysql存储结构: 数据库 -> 表 -> 数据   sql语句 2)管理数据库: 增加: create database 数据库 default character utf8; 删除: drop database 数据库; 修改: alter database 数据库 default character gbk; 查询: show databases / show create database 数据库; 3) 管理表: 选择数据库:use