VGG16迁移学习实现 本文讨论迁移学习,它是一个非常强大的深度学习技术,在不同领域有很多应用.动机很简单,可以打个比方来解释.假设想学习一种新的语言,比如西班牙语,那么从已经掌握的另一种语言(比如英语)学起,可能是有用的. 按照这种思路,计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示,其中数据集可能不够大,无法从头开始训练整个 CNN.另一个常见的策略是采用在 ImageNet 上预训练好的网络,然后通过微调整个网络来适应新任务. 这里提出的例子受启于 Francois Chol

http://www.vckbase.com/index.php/wv/10http://blog.csdn.net/zlzlei/article/details/7689409 文章一: 当前在网络传输应用中,广泛采用的是TCP/IP通信协议及其标准的socket应用开发编程接口(API).TCP/IP传输层有两个并列的协议:TCP和UDP.其中TCP(transport control protocol,传输控制协议)是面向连接的,提供高可靠性服务.UDP(user datagram pro

前言 本章节将通过实验,测试规则集与线性表的性能.那么如何进行实验呢?针对不同的集合都进行指定数量元素的添加和删除操作,计算耗费时间进行分析. 那么,前两个章节呢,我们分别讲述了什么时候使用Set以及List中的实现类效率最高.下面贴出链接,方便查看: <规则集之探究何时使用HashSet.LinkedHashSet以及TreeSet?> <线性表之何时使用ArrayList.LinkedList?>  代码实现区: package collection; import java.

子查询就是在一条查询语句中还有其它的查询语句,主查询得到的结果依赖于子查询的结果. 子查询的子语句可以在一条sql语句的FROM,JOIN,和WHERE后面,本文主要针对在WHERE后面使用子查询与表连接查询的性能做出一点分析. 对于表连接查询和子查询性能的讨论众说纷纭,普遍认为的是表连接查询的性能要高于子查询.本文将从实验的角度,对这两种查询的性能做出验证,并就实验结果分析两种查询手段的执行流程对性能的影响. 首先准备两张表 1,访问日志表mm_log有150829条记录(相关sql文件已放在

攥写人:李鹏举 学号:20179203 ( 原创作品转载请注明出处) ( 学习课程:<Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 ) 一.实验要求: 1.选择一个系统调用(13号系统调用time除外),系统调用列表参见http://codelab.shiyanlou.com/xref/linux-3.18.6/arch/x86/syscalls/syscall_32.tbl 2.参考视频中的方式使用库函数AP

攥写人:李鹏举 学号:20179203 ( 原创作品转载请注明出处) ( 学习课程:<Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 ) 一. Linux反汇编一个简单的C程序的技术准备 1.1 vim编辑器  想要反汇编一个C程序首先就需要编写一个C语言的程序,确保其可以正确执行,然后再就行反汇编.而编写C语言程序最简单的方式就是通过vim编辑器进行文字编辑.对于我在实践当中感受到的vim中最重要的几个命令.第

本文来自<DSFD: Dual Shot Face Detector>,时间线为2018年10月,是南理工Jian Li在腾讯优图实验室实习时候的作品.在WIDER FACE,FDDB上效果也超过了PyramidBox和SRN. 0 引言 最近在比赛上拿到最好成绩的人脸检测模型大致可以分成2类: 基于RPN的网络,这种网络是2阶段模型 基于SSD这种一次shot检测,直接预测边界框和置信度. 而一次shot的检测器因其高预测速度和简单的系统设计而更受青睐.不过分析下来,仍然有以下三个问题未完全

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or

贪心学院计算机视觉CV训练营 任务 Notes 其他 任务1:机器学习.深度学习简介 Note1 任务2:深度学习的发展历史 Note2 任务3:现代深度学习的典型例子 Note3 任务4:深度学习在计算机视觉中的应用 Note4 任务5:深度学习的总结 Note5 任务6:开发环境的配置 Note6 任务7:GPU驱动程序安装 Note7 任务8:CUDA的安装 Note8 任务9:cuDNN的安装 Note9 任务10:问答环节 Note10 任务11:环境安装 Note11 任务12:二元

摘要:在本论文中揭示了这样一种现象:一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式. 本文分享自华为云社区<Split to Be Slim: 论文复现>,作者: 李长安 . Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution 论文复现 1.问题切入 已经提出了许多有效的解决方案来减少推理加速模型的冗余.然而,常见的方法主要集中在消除不太重要的过滤器或构建有效的操作,同时忽略特征图中的模式冗余. 在本论文中揭示了这样一种

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

现将博客搬家至CSDN,博主改去CSDN玩玩~ 传送门:http://blog.csdn.net/sinat_28177969/article/details/54138163 Ps:主要答疑区在本帖最下方,疑点会标注出来.个人在配置过程中遇到的困难都会此列举. 实验介绍: 本次实验主要介绍了Hadoop平台的两个核心工具,HDFS和Mapreduce,结合这两个核心在Linux下搭建基于YARN集群的全分布模式的Hadoop架构. 实验案例,基于Hadoop平台下的Wordcount分词统计的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在上一章里讲解地图平移功能的实现时,我在最后提出了两个问题: A．在地图平移后,矢量图层的canvas的XY都发生了变化,此时根据地理坐标转换为屏幕坐标公式得出的屏幕坐标,在canvas上能将要素正确显示吗? B．矢量图层canvas的原点坐标XY有需要还原成初始的(0,0)的时候吗? 对这两个问题我给出的答案是:不能和需要. 在这一章里,我们将详细讲解得出

//1.该片为引用别人的文章:http://www.cnblogs.com/alon/archive/2009/04/16/1437599.html 解决TCP网络传输"粘包"问题 解决TCP网络传输"粘包"问题作者:杨小平 王胜开 原文出处:http://www.ciw.com.cn/ 当前在网络传输应用中,广泛采用的是TCP/IP通信协议及其标准的socket应用开发编程接口(API).TCP/IP传输层有两个并列的协议:TCP和UDP.其中TCP(transp

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理

对比了几篇在hadoop环境中实现关联规则.频繁项集的论文,文章结构都涉及mapreduce模型.传统与改进apriori算法比较.实验结果分析(数据规模-用时or加速比,节点-用时or加速比).有一篇北交大的毕业论文是作者在淘宝实习做的项目,很有实践参考价值. 又过了遍<machine learning>中的apriori算法,倒是关联规则函数中合并什么的又看不懂了,只能回去对比之前的笔记. 明天还是论文.应用.新邻域.

Oracle字符集问题总结 分类: Oracle2006-06-04 13:48 1298人阅读 评论(3) 收藏 举报 oracle数据库sqlcharacter存储insert 作者: vstonet 出处: 菊花论坛   经常看到一些朋友问ORACLE字符集方面的问题,我想以迭代的方式来介绍一下. 第一次迭代:掌握字符集方面的基本概念. 有些朋友可能会认为这是多此一举,但实际上正是由于对相关基本概念把握不清,才导致了诸多问题和疑问.首先是字符集的概念.我们知道,电子计算机最初是用来进行科学

一.题目 在四则运算二的基础上,选择一个方向进行拓展,我选择的是增加了答题模块 二.设计思路 1.在上次的基础上,增加了答题模块,每出现一道四则运算题目,便提醒输入结果,如果结果错误,就会提示错误 2.生成的是一百以内的数的四则运算,对上次的题目中可以进行范围确定的功能进行了缩减,符合小学生四则运算题目 3.仍然可以选择是否结果可以出现正负数,但是对除法进行了修改,直接不允许不能整除的数据出现,因为不能整除的数据出现后,用户在输入结果时,可能不能判断错误 4.通过count计数确定做对多少题目,

计算机的飞速普及,让人们将越来越多的工作放在计算机上去完成,各行各业,尤其是程序开发人员.文字工作者,在计算机上的工作时间越来越长,这种情况下不良的坐姿对颈肩腰椎都会产生很大影响,容易导致多种疾病的发生.青少年接触计算机的年龄越来越小,保持良好的坐姿对于青少年的成长发育以及保护视力都大有裨益.调查显示肩部腰部疾病的发病率越来越高,发病年龄越来越小,跟长期坐着工作有关,我们还发现有一些奇特的办公是站立办公甚至在跑步机上办公.这些问题都说明,坐姿正确与否对健康有很大影响.在工作强度越来越大.休息锻炼

一.Brief算法 1.基本原理 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,Brief为特征描述子,对已检测到的特征点进行描述,是一种二进制编码描述子,摒弃了区域灰度直方图描述特征点的传统方法,加快特征描述子建立速度,降低特征匹配时间.因为需要事先得到特征点的位置,可以利用Fast特征点检测算法或Harris角点检测算法或者SIFT.Surf等算法检测特征点的位置,接下来利用特征点邻域