非常形象详细的博客:链接1 链接2 为了完成我们的卷积,我们不断地重复着上述过程,将feature和图中每一块进行卷积操作.最后通过每一个feature的卷积操作,我们会得到一个新的二维数组.这也可以理解为对原始图像进行过滤的结果,我们称之为feature map,它是每一个feature从原始图像中提取出来的“特征”.其中的值,越接近为1表示对应位置和feature的匹配越完整(定位角点和语义分割进行识别也是这个道理吧),越是接近-1,表示对应位置和feature的反面匹配越完整,而值接近0的…

Android之 看"马达"如何贯通Android系统 (从硬件设计 --> 驱动 --> HAL --> JNI --> Framework --> Application) 在Android 2.3(Gingerbread) 系统的时候,我写过一篇关于"Android 震动马达系统"的文章,当时的Linux内核还是2.6版本的.写那篇文章的目的,是想彻底的了解从硬件到驱动,再到应用的运作流程.完成了之后,文章一直仍在草稿箱里面没发表…

在Android 2.3(Gingerbread) 系统的时候,我写过一篇关于“Android 震动马达系统“的文章,当时的Linux内核还是2.6版本的.写那篇文章的目的,是想彻底的了解从硬件到驱动,再到应用的运作流程.完成了之后,文章一直仍在草稿箱里面没发表:今天看到,决定整理一下,重新发表.目的是想和大家分享自己对Android系统的一点认识:以马达为代表,来考究“Android是如何一步步工作的.它从硬件设计,到Linux驱动,再到HAL,再到JNI,再到Framework,最后到被应用…

由于论文需要,开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题,由于语言功底不好,所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣ 主要是我自己的原因,但是我更多的把语言当成是一个工具,需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候,大多数时候如果要自己写代码,这个还是行不通的. 简单的说一下在PCA,第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时,一篇博客提到的数据输入层中,数据简单处理的几种方法之一,有提到PCA降维,因为论文需要CNN做一些相关的工作,想做一篇综述类文章,所以思路大概是这样…

相比典型的点云地图,语义地图能够很好的表示出机器人到的地方是什么,机器人“看”到的东西是什么.比如进入到一个房间,点云地图中,机器人并不能识别显示出来的一块块的点云到底是什么,但是语义地图的构建可以分辨出厨房中的锅碗瓢盆,客厅的桌子沙发电视机等.所以语义地图的构建,对于SLAM研究有着很重大的意义.本文和大家一起切磋小叙一下语义SLAM 的未来. 1 何为语义地图 一直以来,构建语义地图都是一个大家都一致认同的发展方向,主要原因有以下两点: ❶ 目前视觉SLAM方案中所采用的图像特征的语义级别太…

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚,于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文,如果有错误的地方请大家指出. 原文:http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ 在这篇文章中,我将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法,R-CNN(Regions with CNN features)是如何工作的.事实证明,R-CNN在检测和分类自然图像中的物体…

引言: 在使用面向对象方法编写的程序中,会有一些工具类,如Utility,xxHelper等. 比如1)操作数据库的过程,一般步骤都是:1.准备数据库地址.表名等信息:2.建立连接:3.准备要执行sql语句或存储过程:4.设置执行参数:5.执行sql语句:6.读取执行结果:7.处理异常.关闭连接.释放资源. 再比如2)联网获取/发送数据的过程,一般步骤都是:1.准备Url,设置连接方式及参数:2.建立连接:3.发送请求:4.读取请求结果:5.处理异常.关闭连接.释放资源. 对比以上两个操作我们发…

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi…

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS…

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =…

https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/79434745 Youtube上迄今为止最好的卷积神经网络快速入门教程 https://www.bilibili.com/video/av48197041/…

Convolutional Neural Networks: Step by Step implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagation. Notation: Superscript \([l]\) denotes an object of the \(l^{th}\)…

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

前言 我们每个猿都有一个搭建自己独立博客的梦,我也不例外.以前想 现在想 以后也想.之所以一直迟迟没有着手,是因为难以跨出第一步.每次心里想着,等我以后技术好了再说,然后就没有然后了.以前用过wordpress,虽然插件很多,不过有时候想改改自己想要的效果很难,因为 我压根就不会php.也看过.net的一些开源博客,代码量多,看得头晕,没那个耐心. 再说,别人的始终是别人的.得鱼不如得渔.与其花时间去研究php还不如自己写个.net版的.有人说博客园已经很好了啊,我承认确实,而且还可以后台定制自…

在一步步实现ABAP后台导入EXCEL到数据库[2]里,我们已经实现计划后台作业将数据导入数据库的功能.但是,这只是针对一个简单的自定义结构的导入程序.在实践应用中,面对不同的表.不同的导入文件,我们将不得不重写程序,以适应它们的结构的不同.其实多数需要上传的EXCEL文件都是行结构的数据,无非字段不同,为什么不把这个功能做成一个具有通用性的函数,以减少工作量呢? 实际上我已经完成了这个函数的大部分内容. 导入的参数: 异常: 代码就不贴了,其实和之前在[1][2]两篇文中完成的程序是很相似的,…

在SAP的应用当中,导入.导出EXCEL文件的情况是一个常见的需求,有时候用户需要将大量数据定期导入到SAP的数据库中.这种情况下,使用导入程序在前台导入可能要花费不少的时间,如果能安排导入程序为后台作业,既可以节约用户的时间,也可以有效利用闲时的服务器资源,最重要的是可以避开程序超时.下面来介绍一下相关的知识和具体实践办法. 本文链接:http://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/5912330.html 原创内容,转载请注明 1,定义结构 首先,新建程序ztest_up…

前言: 一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的,它执行的顺序是怎样的,然后查看总结各方资料,就有了下面这一篇博文了. 本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识.   一.MySQL架构总览: 架构最好看图,再配上必要的说明文字. 下图根据参考书籍中一图为原本,再在其上添加上了自己的理解.   从上图中我们可以看到,整个架构分为两层,上层是MySQLD的被称为的‘SQL Layer’,下层是各种各样对上提供接口的存储引擎,被称为‘Storage E…

.NET 基础 一步步 一幕幕 [前言部分] 本人小白一枚,虽然说从去年就开通博客了,到现在也没有写多少东东,虽然工作了,也没有更好得总结.故此重新祭出博客园法宝,修炼技术,争取早日走上大神之位. 故此本.NET 基础会阐述一些.NET的基础知识点和小案例,希望刚学习.NET的园友和我一起进步,也更希望有大神带带我们,带我们装逼,带我们飞. 为了更好的交流 特建QQ群: .NET 一步步 一幕幕   群号:590170361 (加群备注:博客园看到的) 特立此博客 激励自己,奋发向上…

最近在研究Web安全相关的知识,特别是SQL注入类的相关知识.接触了一些与SQL注入相关的工具.周末在家闲着无聊,想把平时学的东东结合起来攻击一下身边某个小伙伴去的公司,看看能不能得逞.不试不知道,一试还真TM得逞了,内心有些小激动,特在此写博文一篇,来记录下我是如何一步步攻破这家互联网公司的. [作案工具介绍] (1) AppScan渗透扫描工具 Appscan是Web应用程序渗透测试舞台上使用最广泛的工具之一.它是一个桌面应用程序,它有助于专业安全人员进行Web应用程序自动化脆弱性评估. (…

一.java 开发环境的搭建 这里主要说的是在windows 环境下怎么配置环境. 1.首先安装JDK java的sdk简称JDK ,去其官方网站下载最近的JDK即可..http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html 点击下载好的exe文件安装即可. 2.接下来我们需要配置环境变量 xp系统下  右键'我的电脑'--属性--高级 win7 系统下  右键'计算机'--属性--高…

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈…

人脸相似度检测主要是检测两张图片中人脸的相似度,从而判断这两张图片的对象是不是一个人. 在上一篇文章中,使用CNN提取人脸特征,然后利用提取的特征进行分类.而在人脸相似度检测的工作中,我们也可以利用卷积神经网络先提取特征,然后对提取的特征进行利用. 我们取fc7提取的4096维特征,然后对两个向量进行pairwise相似度检测,即可得到人脸相似度,然后设定一个阈值,判断是否维同一个人.…

随便聊聊 我们知道,网络上传输的数据包是一层一层的包起来的,典型的是mac地址层,ip层,tcp/udp层,应用层数据 这么几个层,那用户在浏览器中打开www.baidu.com数据包如何传到baidu的后端服务器呢?我们这个数据包没有ip层的目标ip啊,http请求怎么知道往哪里发?这个时候,dns系统就介入了,dns系统首先会把这个www.baidu.com的ip地址给找出来! dns系统主要是依靠权威dns,和递归dns来工作的,那权威dns和递归dns都是干嘛的呢? 权威dns(Auth…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/17357967 不知不觉中,带你一步步深入了解View系列的文章已经写到第四篇了,回顾一下,我们一共学习了LayoutInflater的原理分析.视图的绘制流程.视图的状态及重绘等知识,算是把View中很多重要的知识点都涉及到了.如果你还没有看过我前面的几篇文章,建议先去阅读一下,多了解一些原理方面的东西. 之前我有承诺过,会在View这个话题上多写几篇博客,讲一讲View的工作原…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/17045157 在前面一篇文章中,我带着大家一起从源码的层面上分析了视图的绘制流程,了解了视图绘制流程中onMeasure.onLayout.onDraw这三个最重要步骤的工作原理,那么今天我们将继续对View进行深入探究,学习一下视图状态以及重绘方面的知识.如果你还没有看过我前面一篇文章,可以先去阅读 Android视图绘制流程完全解析,带你一步步深入了解View(二) . 相信…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/16330267 在上一篇文章中,我带着大家一起剖析了一下LayoutInflater的工作原理,可以算是对View进行深入了解的第一步吧.那么本篇文章中,我们将继续对View进行深入探究,看一看它的绘制流程到底是什么样的.如果你还没有看过我的上一篇文章,可以先去阅读 Android LayoutInflater原理分析,带你一步步深入了解View(一) . 相信每个Android程…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/12921889 有不少朋友跟我反应,都希望我可以写一篇关于View的文章,讲一讲View的工作原理以及自定义View的方法.没错,承诺过的文章我是一定要兑现的,而且在View这个话题上我还准备多写几篇,尽量能将这个知识点讲得透彻一些.那么今天就从LayoutInflater开始讲起吧. 相信接触Android久一点的朋友对于LayoutInflater一定不会陌生,都会知道它主要是…

这一周主要是看了html5网页开发实例与javascript 高级程序设计,供以后翻阅查找.  html5网页开发实例第1章与第二章的2.1部分: 第1章内容: html5在w3c的发展史. 浏览器的兼容问题. 搭建开发h5的浏览器环境. h5在移动应用开发领域的前景 我主要看了[搭建开发h5的浏览器环境], 因为工作中主要的用来调试代码的工具是chrome,而这篇文章也在讲解这款浏览器强大的开发工具,讲解了chrome提供的8大组工具: Elements:  这个工具主要是用于查看chrome…