论文地址:密集连接的卷积神经网络 博客地址(转载请引用):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13289045.html 前言 在计算机视觉还是音频领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion.时序TCN等模型.CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度.ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(s

Java网络编程和NIO详解3:IO模型与Java网络编程模型 基本概念说明 用户空间与内核空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对32位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟存储空间)为4G(2的32次方).操作系统的核心是内核,独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证用户进程不能直接操作内核(kernel),保证内核的安全,操作系统将虚拟空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间.针对linux操作系统而言,将最高的1G字节(从虚拟地址

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对

论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一.MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据,经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算,即: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 映射回2维空间: 对比 和 发现,当映射维度 时,数据坍塌:当 时,数据基本被保存.虽然这不是

简介 OSI 是理论上的模型,也就是一个统一的国际标准,现在的很多网络设备或者是网络协议都不同程度的精简了自己的所谓的模型,那么他们为了自己的通讯兼容都会参考这个OSI模型 TCP/IP 包括: TCP/IP 模型就是现在的很多厂商同意参考的一个很工业化的模型!多数厂在不做特殊设备的情况下都会按照这个模型来做,这样做最大的好处就是保证了不同设备可以使用相同的网络.也就是所谓的兼容性! TCP/IP 协议簇规定了TCP.UDP.ICMP.IGMP.IP.ARP.RARP(废弃)这些协议. TCP/

对于分割网络,如果当成一个黑箱就是:输入一个3x1024x1024 输出4x1024x1024. 我没有使用二分类,直接使用了四分类. 分类网络使用了SegNet,没有加载预训练模型,参数也是默认初始化.为了加快训练,1024输入进网络后直接通过 pooling缩小到256的尺寸,等到输出层,直接使用bilinear放大4倍,相当于直接在256的尺寸上训练. import os import urllib import torch import torch.nn as nn import tor

model .h #import <Foundation/Foundation.h> #import "AFHTTPRequestOperationManager.h" @interface testModel : NSObject @property (nonatomic, strong) NSString * @property (nonatomic, strong) NSString * @property (nonatomic, strong) NSString *

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html   雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,

AJSprider 概述 AJSprider是笔者基于Reactor线程模式+Jsoup+HttpClient封装的一款轻量级java多线程网络爬虫框架,简单上手,小白也能玩爬虫, 使用本框架,只需要关注如何解析(提供了无脑的匹配取值方法),而不闭关心线程的调度,源码的下载; 本项目仅供学习使用,禁止任何人用它非法盈利 坐标 <repositories> <repository> <id>jitpack.io</id> <url>https://

协程是一种用户态的轻量级线程,内核不知道它的存在.协程运行于一个线程中,协程的切换是由用户控制的.线程的切换是由cpu来控制的,而协程的切换是由用户控制的.协程的执行时串行的. select/poll/epoll

IOCP模型与网络编程 一.前言:        在老师分配任务(“尝试利用IOCP模型写出服务端和客户端的代码”)给我时,脑子一片空白,并不知道什么是IOCP模型,会不会是像软件设计模式里面的工厂模式,装饰模式之类的那些呢?嘿嘿,不过好像是一个挺好玩的东西,挺好奇是什么东西来的,又是一个新知识啦~于是,开始去寻找一大堆的资料,为这个了解做准备,只是呢,有时还是想去找一本书去系统地学习一下,毕竟网络的资料还是有点零散.话说,本人学习这个模型的基础是,写过一个简单的Socket服务器及客户端程序,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489270 为什么用贝叶斯网络 联合分布的显式表示 Note: n个变量的联合分布,每个x对应两个值,共n个x,且所有概率总和为1,则联合分布需要2^n-1个参数. 贝叶斯网表示 独立性质的应用会降低参数数目,表达更紧凑. [PGM:贝叶斯网表示之朴素贝叶斯模型naive Bayes:独立性质的利用] 皮皮blog 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network),又称信念网络(Beli

一.前言:        在老师分配任务(“尝试利用IOCP模型写出服务端和客户端的代码”)给我时,脑子一片空白,并不知道什么是IOCP模型,会不会是像软件设计模式里面的工厂模式,装饰模式之类的那些呢?嘿嘿,不过好像是一个挺好玩的东西,挺好奇是什么东西来的,又是一个新知识啦~于是,开始去寻找一大堆的资料,为这个了解做准备,只是呢,有时还是想去找一本书去系统地学习一下,毕竟网络的资料还是有点零散.话说,本人学习这个模型的基础是,写过一个简单的Socket服务器及客户端程序,外加一个简单的Socke

OSI七层模型 由于整个网络连接的过程相当复杂,包含硬件.软件数据封包与应用程序的互相链接等等.假设想要写一支将联网所有功能都串连在一块的程序.那么当某个小环节出现故障时,整仅仅程序都须要改写.所以我们将整个网络分成数层,每层都有自己独立的功能,并且每层的代码都能够独立撰写,由于相互之间不会干扰.如此一来,当某个小环节出现故障时,仅仅要将该层的代码改写就可以. 并且这样能够让整个网络层次更加的清晰. 在网络上传输信息就像是一个发包裹的过程,从己方的应用程序開始往第七层的包裹里塞数据,再依次塞到第

网络IO模型及分类 网络IO模型是一个经常被提到的问题,不同的书或者博客说法可能都不一样,所以没必要死抠字眼,关键在于理解. Socket连接 不管是什么模型,所使用的socket连接都是一样的. 以下是一个典型的应用服务器上的连接情况.客户的各种设备通过Http协议与Tomcat进程交互,Tomcat需要访问Redis服务器,它与Redis服务器也建了好几个连接.虽然客户端与Tomcat建的是短连接,很快就会断开,Tomcat与Redis是长连接,但是它们本质上都是一样的. 建立一个Socke

目录 文章目录 目录 前言 传统网络到虚拟化网络的演进 单一平面网络到混合平面网络的演进 Neutron 简述 Neutron 的网络实现模型 计算节点网络实现模型 内外 VID 转换 网络节点网络实现模型 控制节点的网络实现模型 参考文献 前言 有人说 Neutron 难学,不信邪的我非要捅穿这 Neutron(热血). 本文从整体上介绍 Neutron 的部署架构.网络实现模型.上层资源模型.底层技术支撑.设计意图以及实践案例.目的是从鸟瞰的视角掌握 Neutron 的全局.本文参考和引用了

带着问题阅读 1.什么是同步异步.阻塞非阻塞 2.有几种IO模型,不同模型之间有什么区别 3.不同IO模型的应用场景都是什么 同步和异步.阻塞和非阻塞 同步和异步 广义上讲同步异步描述的是事件中发送方和接收方之间的关系. 当发送方必须依赖接收方的响应结果(无论正确与否)才能进行下一步操作,则两者间的关系是同步的. 当发送方不必依赖接收方的响应即可继续执行,则两者间的关系是异步的.在异步关系中,发送方可能根本不在意接收方的返回信息,也可能接收方通过事件.回调的形式来通知发送方结果. 即在同步关系中

你好,我是坤哥 今天我们聊一下高并发下的网络 IO 模型 高并发即我们所说的 C10K(一个 server 服务 1w 个 client),C10M,写出高并发的程序相信是每个后端程序员的追求,高并发架构其实有一些很通用的架构设计,如无锁化,缓存等,今天我们主要研究下高并发下的网络 IO 模型设计,我们知道不管是 Nginx,还是 Redis,Kafka,RocketMQ 等中间件,都能轻松支持非常高的 QPS,其实它们背后的网络 IO 模型设计理念都是一致的,所以了解这一块对我们了解设计出高并

  总结 OSI中的层 功能 TCP/IP协议族 应用层 文件传输,电子邮件,文件服务,虚拟终端 TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 等等 表示层 数据格式化,代码转换,数据加密 没有协议 会话层 解除或建立与别的接点的联系 没有协议 传输层 提供端对端的接口 TCP,UDP 网络层 为数据包选择路由 IP,ICMP,OSPF,EIGRP,IGMP 数据链路层 传输有地址的帧以及错误检测功能 SLIP,CSLIP,PPP,MTU 物理层 以二进制数据形式在物理媒

一． 重叠I/O的概念当调用ReadFile和WriteFile时,如果最后一个参数lpOverlapped设置为NULL,那么线程就阻塞在这里,直到读写完指定的数据后,它们才返回.这样在读写大文件的时候,很多时间都浪费在等待ReadFile和WriteFile的返回上面.如果ReadFile和WriteFile是往管道里读写数据,那么有可能阻塞得更久,导致程序性能下降.为了解决这个问题,windows引进了重叠I/O的概念,它能够同时以多个线程处理多个I/O.其实你自己开多个线程也可以处理多个

http://dog250.blog.51cto.com/2466061/1612791 可以说sk_buff结构体是Linux网络协议栈的核心中的核心,几乎所有的操作都是围绕sk_buff这个结构体进行的,它的重要性和BSD的mbuf类似(看过<TCP/IP详解 卷2>的都知道),那么sk_buff是什么呢?sk_buff就是网络数据包本身以及针对它的操作元数据.想要理解sk_buff,最简单的方式就是凭着自己对网络协议栈的理解封装一个直到以太层的数据帧并且成功发送出去,个人认为这比看代码/