直达链接:Kindle Unlimited         前不久,亚马逊在中国也推出了电子书包月服务.消息不灵通的我过了好久才看到这个消息,随后第一时间上官网查看具体情况.         最初的想法是:天哪,12月包月,划算啊,可以看好多书了,尤其是技术书籍!不过我的想法还是太天真了,包月服务中包括的电子书,并不是亚马逊上所有的电子书,只是一部分,其中更是以小说为主.随后,我专门去翻了一下包括的技术书籍,28页,一页一页看了.单片机.拟真什么的我不懂,不知道哪些书好,在我熟悉…

总结的很不错,而且有相应的用法,推荐!!! from: http://www.cnblogs.com/yanyansha/archive/2011/08/30/2159265.html 研读代码必须掌握的Eclipse快捷键 1. Ctrl+左键 和F3 这个是大多数人经常用到的,用来查看变量.方法.类的定义跳到光标所在标识符的定义代码.当按执行流程阅读时,F3实现了大部分导航动作. 2 Ctrl+Shift+G在工作空间中查找引用了光标所在标识符的位置.可以说是与F3相反的快捷键.当按类定义进…

一.大神博客研读 随着应用需求逐步迭代,应用的代码体积将会越来越大,为了更好的管理应用工程,我们开始借助CocoaPods版本管理工具对原有应用工程进行拆分.但是仅仅完成代码拆分还不足以解决业务之间的代码耦合,为了更好的让拆分出去的业务工程能够独立运行,必须进行组件拆分并且实现组件服务化. 下面是最近在行业内几个大神的博客辩论对战,具体资料如下: 2016.03.10 蘑菇街App的组件化之路 2016.03.13 iOS应用架构谈 组件化方案 2016.03.14 蘑菇街App的组件化之路·续…

论文地址:Video2GIF: Automatic Generation of Animated GIFs from Video 视频的结构化分析是视频理解相关工作的关键.虽然本文是生成gif图,但是其中对场景RankNet思想值得研究. 文中的视频特征表示也是一个视频处理值得学习的点.以前做的视频都是基于单frame,没有考虑到时空域,文中的参考文献也值得研读一下. 以下是对本文的研读,英语水平有限,有些点不知道用汉语怎么解释,直接用的英语应该更容易理解一些. Abstract 从源视频当中提…

EARLY PREDICTION OF ALZHEIMER'S DISEASE DEMENTIA BASED ON BASELINE HIPPOCAMPAL MRI AND 1-YEAR FOLLOW-UP COGNITIVE MEASURES USING DEEP RECURRENT NEURAL NETWORKS (基于基础海马MRI和1年随访认知测量的阿尔茨海默病痴呆早期预测) 原文链接 摘要 多模生物学.影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病(AD)患者和认知正常的老年人的良…

A Deep Learning Model to Predict a Diagnosis of Alzheimer Disease by Using 18F-FDG PET of the Brain 原文链接 提要 目的 开发并验证一种深度学习算法,该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD.轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果,并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较 材料和方法 来自ADNI的18F-FDG PET脑图(含2109张图片,包括1002个病人)用于训练.验证,40张来自4…

QA系统Match-LSTM代码研读 背景 在QA模型中,Match-LSTM是较早提出的,使用Prt-Net边界模型.本文是对阅读其实现代码的总结.主要思路是对照着论文和代码,对论文中模型的关键结构,查看代码中的具体实现.参考代码是MurtyShikhar实现的. 模型简介 模型的输入是(Passage, Question),模型的输出是(start_idx, end_idx).对于输入,Passage是QA任务中的正文,输入给模型时已经转化为经过Padding的id-list:Questio…

Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 原文链接 摘要 向传统体系结构中引入残差连接使网络的性能变得更好,这提出了一个问题,即将Inception架构与残差连接结合起来是否能带来一些好处.在此,研究者通过实验表明使用残差连接显著地加速了Inception网络的训练.也有一些证据表明,相比没有残差连接的消耗相似的Inception网络,残差Inception网络在性能上具有微…

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 原文链接 摘要 卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心,对于大多数任务而言,虽然增加的模型大小和计算成本都趋向于转化为直接的质量收益(只要提供足够的标注数据去训练),但计算效率和低参数计数仍是各种应用场景的限制因素.目前,我们正在探索增大网络的方法,目标是通过适当的分解卷积和积极的正则化来尽可能地有效利用增加的计算 引言 深度卷积架构上的架构改进可以用来改善大多数越来越多地依…

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 原文链接 摘要 当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂.这样就要求使用更小的学习率,参数初始化也需要更为谨慎的设置.并且由于非线性饱和(注:如sigmoid激活函数的非线性饱和问题),训练一个深度神经网络会非常困难.我们称这个现象为…