Saliency Maps 这部分想探究一下 CNN 内部的原理,参考论文 Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps. 一般我们反向传播 CNN 的时候,是可以得到图片的梯度(Image Gradient)的,但是因为网络要学习的参数是权重 W,因此都不会用到这个梯度.这篇论文可视化了一下图片的梯度,称作是 saliency map,发现其实是网络对不

可以参考:cs231n assignment1 SVM 完整代码 231n作业   多类 SVM 的损失函数及其梯度计算(最好)https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/82927119  (也不错) 作业部分: 完成结构化SVM的损失梯度的理论计算 完成梯度计算的循环形式的代码 svm_loss_naive 完成向量化梯度计算的代码 svm_loss_vectorized 完成随机梯度下降法的代码,在linear_classifier.

安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出 图像分类   目标:已有固定

cs231n2016冬季课程作业完成,在原先的基础上进行了翻译和中文注释,同时增加了16之后版本的部分新作业文件,已经全部跑通,需要的欢迎自取. 斯坦福大学的 CS231n(全称:面向视觉识别的卷积神经网络)一直是计算机视觉和深度学习领域的经典课程,每年开课都吸引很多学生.这门课由AI圈领军人李飞飞老师亲自设计教学,专注深度学习在计算机视觉领域的应用,内容涵盖多种神经网络具体结构与训练应用细节,质量和内容都非常之高. github地址:https://github.com/hanlulu1998

batch normalization in tensorflow requires this extra dependency 为什么加上这两句? extra_update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS) with tf.control_dependencies(extra_update_ops): train_step = optimizer.minimize(mean_loss)

Word Count作业 一.个人Gitee地址:https://gitee.com/Changyu-Guo 二.项目简介 该项目主要是模拟Linux上面的wc命令,基本要求如下: 命令格式: wc.exe [para] <filename> [para] <filename> ... -o <filename> 功能: wc.exe -c file.c:返回文件file.c的字符数 wc.exe -w file.c:返回文件file.c的单词总数 wc.exe -l

终于开始最后一次作业了,是时候为这学期oo画一个圆满的局句号了. 回首这学期的OO经历,一路走来,经过了开始对面向对象的初步接触,然后就是充满痛苦回忆的多线程,接下来到了令人焦头烂额的规格设计,最后是测试和论证,中间还穿插着几次(用来放松的)博客作业.这些作业把我这个学期填充的十分充实. 那么还是先把这次作业写完再说. 测试与正确性论证 这一部分接触了两种论证手段,就是测试和正确性论证. 测试使用了junit4的测试框架,针对每个方法来进行规格测试.核心在于构造完备的子集,保证能覆盖到每一条语句

目录 1. 测试方式 2. 评分规则 2.1 测试点组成 2.2 性能测试的分级 2.3 重新提交的扣分策略 3. 评测结果 3.1 罗老师班 3.2 任老师班 3.3 表中数据的说明 4. 测试点下载和说明 4.1 测试样例下载 4.2 测试点说明 5. 总结 作业连接:结对项目-最长单词链 本次评测仅包含正确性.鲁棒性和性能测试三个部分. 2019.4.2修改:更正了几组同学的鲁棒性测试评分和一组同学的测试评分. 2019.4.3修改:更新了性能测试相关的分数,以及一些细节. 1. 测试方式

测试与正确性论证 测试是通过构造一系列测试数据,通过对比程序的实际运行结果和预期输出结果来判断程序是否有bug的一种手段.同时,在测试的时候是默认看不到程序的具体实现的,即进行黑盒测试,例如每次OO作业的互测阶段.测试的具体方法是将输入进行划分,通过构造一个错误分支树,然后每个分支构造一个或多个测试样例来对程序进行测试.其手段简单,易于实现,通常情况下可以覆盖大多数情况.但也可以看到通过测试的话是需要大量的测试数据的,如果在输入很麻烦的情况下,需要花费大量的时间.同时,就算所有的测试输入都是正确

概述 和前三次作业相比,这几次作业最大的不同是难度的飞跃.遗憾的是在这难度的变化面前,我自己却没有做好充分的准备,错误的低估了作业难度导致给自己带来了很多不必要麻烦和损失.接下来我将对它们进行说明(度量图工具出了故障一直无法生成请原谅). 设计简介 第五次作业 这是oo课程第一次多线程作业,我自己也体会到了它的难度.我的设计思路是首先够早一个调度器类(以上类图的scheduler类),负责管理各种实时输入的指令,然后是有三部电梯在各自独立的运行着,每当有新的指令输入时,首先判断是否是同质指令,然

概述 经历了三次oo作业的洗礼,让我对java语言的强大以及面向对象编程有了初步的理解(当然,我是小白).本文接下来就将对自己这三次作业的代码进行分析以及分享自己的心路历程. 基础知识点考核 针对前三次作业,我列出了这其中涉及到的主要的知识点: java基础语法 java正则表达式(注意不要爆栈) 对java封装.继承.多态.接口的理解 程序的构思能力 当然,还有最重要的还是阅读和理解指导书的能力,能够在较短的时间内准确无误的理解指导书的意图也是必需的能力之一. 程序结构分析 作业一:多项式计算

第五次作业 这次作业是电梯系列作业的终极版,要求是使用多线程实现三部电梯的运行.这次作业的难点在于第一次运用多线程技术,对于线程中的行为并不了解,以及电梯功能的实现(如果之前作业采取的是扫描指令队列预先判断电梯行为,而电梯类仅用于实现状态跳转,那么就意味着这次作业要重新设计).多线程这部分,我在完成作业的时候了解的并不多,仅仅使用了thread.sleep()方法进行对于运行时间的模拟,以及在指令队列中疯狂添加synchronized修饰方法,而并不知道这样的深刻意义.而核心的电梯行为这部分,由

第五次作业:         设计策略: 本次作业设计的基本思路是按照指导书所给的推荐方法来完成的,即共用对象为队列盘,线程有电梯.调度器.以及扫描器,扫描器将控制台输入的有效指令加入到队列盘中,调度器依据指导书的原则分配任务给电梯,然后电梯将其一条条执行.在电梯的类中,加入了一个小队列,即电梯依次需要完成的任务.在同步控制中,对队列盘对象加锁,在某一线程使用时,其他线程无法更改,但是可以访问.这样存在一些时间上不同步的问题,导致了一些bug的出现. 度量: 类图: 本次的类图较为简单,由于实际

对于OO这门课,学长学姐偶尔提起,大家都略有耳闻,但是并没有将其和计组相提并论.因此,在刚开始接触的时候,并不认为其会比计组难到哪里去,然而事实证明,还是不要想当然去判断,以及不提前学好JAVA对于OO这门课会降低很多的生存率. 代码度量分析程序结构:        第一次作业        Metric度量分析:              在度量分析中,可以看到第一行是红色标注的,这反映的是一个模块的复杂程度,而第三行反应的是各类的嵌套深度.从中不难看出,我所撰写的某个方法过于复杂,这是由于我

第四次作业 传送门 1.浅谈"新对象"sstream和stack 第四次作业,就是在第三次作业上作修改,上周周末,我刚刚才完成了第三次作业,但是知道了队列如何应用,面对这次的stack,这个与queue互补的对象,操作上只有.front()对queue的首元素操作和.top()对栈首元素的操作的区别.在第三次作业时,我还不能彻底的理解二者的区别,比如能否互相转换,互相赋值等等.这次我明白了如果定义string a将其压入栈或者放入是的队列中,其本质就像是一个string的数组.我们可以

OO电梯作业总结 这三周的作业和课堂内容以及OS的课上内容都相同,都是关于多线程方面的知识.在这次作业中由浅入深布置了三项多线程电梯方面的作业,让我们在实践中感受了多线程的工作原理以及各项需要注意的要素. 一.第一次作业 第一次作业是典型的生产者消费者问题,只不过生产者不必考虑容器装满的特殊情况.在这次电梯作业中电梯只需要将乘客送往目标楼层,不需要解决沿路搭顺风车等其他需要解决的特殊情况.当负责输入的生产者停止时,设置一个共享的结束变量结束整个电梯的运行,整个电梯的运行结构如下图所示: 如图所示

OO第4次博客作业 一.第4单元设计 第四单元主要围绕UML图的结构进行JAVA代码编写,对JAVA的层次结构进行更多的认识.个人认为编程操作在实质上与上一章的PathContainer有许多的相同之处,难度也较上一章降低的很多.与此同时有许多新的新的概念需要理解,对我提出了编程之外的要求. 第十三次作业 这次作业主要解决UML中的类图.主要包括2点内容,即类图的构建以及相应的查找函数. 1.课程预先写好的接口给出的是一种链式存储结构,通过ParentId找到所属的上层结构.在实际的编程中为了方

前言 本次博客衔接上次博客,作为这一阶段Java学习的分析.上一篇博客着重介绍了Java的OO编程思维,面向对象与面向过程的区别.本篇博客重心在Java的三大技术特性,附带作业分析. Java三大特性 封装 在面向对象程式设计方法中,封装是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装.隐藏起来的方法. 它将类的某些信息隐藏在类的内部,不允许外部程序访问,而是通过该类提供的方法来实现对隐藏信息的操作和访问. 实现封装的方式:使用访问控制符 private 在当前类中可访问 default     在当

博客班级 https://edu.cnblogs.com/campus/fzzcxy/2018SE2/ 作业要求 https://edu.cnblogs.com/campus/fzzcxy/2018SE2/homework/11169 作业目标 <用博客记录作业,根据要求进行编程,在码云上建仓库来放代码> 作业源代码 https://gitee.com/lu-guiying/personal 学号 <211806398> 项目 内容 具体进行需求分析 2-3h 编码加学习 2天 代

面向对象JML系列作业总结 一.综述 本单元作业,由简到难地迭代式实现了三种JML需求,主要学习了面向规格的编程方法. 第一次:实现Path类和PathContainer类 第二次:继承PathContainer类实现Graph类 第三次:继承Graph类实现RailwaySystem类 前两次作业的难度较低,最后一次作业在算法构造方面有难度,但总体来说,这三次作业在考察读懂规格,实现规格的功能方面难度较低. 二.JML语言理论基础.应用工具链 (一) JML语法总结 参考https://blo

经过这几天的深思熟虑我和小明同学将这次作业基本的完整了,可能界面略丑陋,但是基本功能均已实现.我们的服务器端采用python编写,因为服务器端是这次作业的难点,而python中有一个叫做web.py的轻量级框架使用效果极好,并且不用编写配置文件,其对URL的处理很简练.对于客户端我采用了python编写小明选择了ruby,但是由于我的客户端有一些bug需要再交互模式下使用,所以我们将它抛弃而选择使用小明的客户端.由于代码编写的我身心疲惫,我就简略说一下我们本次编写过程中遇到的困难点: 1.第一次