一个batch下所有的图片一起经过整个网络,不是说一张图片经过网络后再让下一张进入网络,这样一个batch一起通过网络计算速度比一张一张这样快…

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi…

点击下载源码 C#反射の反射详解(点击跳转)C#反射の反射接口(点击跳转)C#反射反射泛型接口(点击跳转)C#反射の一个泛型反射实现的网络请求框架(点击跳转)…

eclipse中一个项目引用另一个项目的方法(申明:来源于网络) 地址:http://blog.csdn.net/a942980741/article/details/39990699…

近期开源了一个面向协议设计的网络请求库 MBNetwork,基于 Alamofire 和 ObjectMapper 实现,目的是简化业务层的网络请求操作. 须要干些啥 对于大部分 App 而言,业务层做一次网络请求通常关心的问题有例如以下几个: 怎样在任何位置发起网络请求. 表单创建. 包括请求地址.请求方式(GET/POST/--).请求头等-- 载入遮罩. 目的是堵塞 UI 交互,同一时候告知用户操作正在进行. 比方提交表单时在提交按钮上显示 "菊花",同一时候使其失效. 载入进度…

一个batch的数据如何做反向传播 对于一个batch内部的数据,更新权重我们是这样做的: 假如我们有三个数据,第一个数据我们更新一次参数,不过这个更新只是在我们脑子里,实际的参数没有变化,然后使用原始的参数更新一次第二个例子,然后使用原始参数更新一次第三个例子.这样一个batch完了之后,我们把这三次计算出来需要的update的参数量求和或者求平均,从而更新一次参数. 所以一个batch对应一次反向传播,只不过参数对应batch内部数据计算处理的更新的和或者平均 How are weights…

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面…

Fiddler是一个免费.强大.跨平台的HTTP抓包工具.Wireshark也是一个强大的抓包工具,不过Wireshark是一个通用的抓包工具,主要精力放在各种协议上了,针对HTTP的特定功能较少.所以如果你需要研究HTTP包的话,Fiddler一定是最适合的工具. 下载和安装 我们可以到Fidller下载页面下载Fiddler.下载完成之后安装即可.安装之后,我们打开它,可以得到类似的用户界面.在Windows下可能需要管理员权限,允许即可.   Fiddler Fiddler通过打开loca…

原文地址:https://www.aosabook.org/en/500L/a-web-crawler-with-asyncio-coroutines.html 作者简介 A. Jesse Jiryu Davis,MongoDB 纽约的一位工程师,他是 Python 异步 MongoDB 驱动 Monter 的作者,同时也是 MongoDB C 语言驱动开发的领导者,PyMongo 开发团队的成员,此外,他也为 asyncio 和 Tornado 的开发做了贡献.他的博客地址:http://em…

本文为senlie原创.转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie 1.传统并发server调用 fork 派生一个子进程来处理每一个客户 2.传统并发server的问题在于为每一个客户现场 fork 一个子进程比較耗费 CPU 时间. /* include serv01 */ #include "unp.h" int main(int argc, char **argv) { int listenfd, connfd; pid_t childp…