首先申明本人的英语很搓,看英文非常吃力,只能用这种笨办法来方便下次阅读.有理解错误的地方,请别喷我. 什么是卷积和什么是卷积神经网络就不讲了,自行google.从在自然语言处理的应用开始(SO, HOW DOES ANY OF THIS APPLY TO NLP?). 和图像像素不同的是,在自然语言处理中用矩阵来代表一句话或者一段话作为输入,矩阵的每一行代表一个token,可以是词,也可以是字符.这样每一行是一个向量,这个向量可以是词向量像word2vec或者GloVe.也可以是one-hot向…

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 如果读者详细的了解了DNN神经网络的反向更新,那对我们今天的学习会有很大的帮助.我们的CNN卷机网络中有3种网络结构.1. 卷积层,2.池化层,3.全连接层.全连接层的反向传播的方式和DNN的反向传播的方式是一样的,因为DNN的所有层都是全连接的结构.卷机层和池化层下文会继续讲解. 2. 全连接反向更新 这里先回顾下DNN的反向更新,我们进行反向更新主要是计算每一层的\(W,b\)的梯度.…

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN全连接层,最后是Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我们上面最后的用Softmax激活函数的输出层. 2. 卷积层的前向传播 还是以上面的图片作为例子. 先考虑最简单…

from:https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/79079008 NASNet总结 论文:<Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition> 注   先啥都不说,看看论文的实验结果,图1和图2是NASNet与其他主流的网络在ImageNet上测试的结果的对比,图3是NASNet迁移到目标检测任务上的检测结果,从这图瞬间感觉论文的厉害之处了,值…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务…

目录 网游中的网络编程系列1:UDP vs. TCP 网游中的网络编程2:发送和接收数据包 网游中的网络编程3:在UDP上建立虚拟连接 TODO 二.在UDP上建立虚拟连接 介绍 UDP是无连接的,一个UDPsocket可以被用做,与任意数量的计算机交换数据包.然而,在多人游戏中,我们只希望在一小部分建立起连接的计算中,交换数据包. 所以,我们需要做的第一步就是:在UDP上让两台计算机,建立起虚拟连接. 但是,首先,我们先深入到底层,弄清楚互联网是如何工作的. 互联网不是一系列的电话线 在200…

要实现网络数据的下载与上传,主要有三种方式 > NSURLConnection  针对少量数据,使用“GET”或“POST”方法从服务器获取数据,使用“POST”方法向服务器传输数据; > NSURLSession(ios7.0新推出的) 针对大量数据,可使用“GET”方法实现线程安全的多线程下载,监控下载进度等,也可以使用“PUT”方法实现上传[put 方法存在严重的安全隐患,目前很少有服务器支持此种上传方式]; > AFNetWorking(2.0之前的版本) 对NSURLConne…

1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面, 它的神经元间的连接是非全连接的, 同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的). 它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 2. CNN卷积网络结构 我们先重整体的角度观察一下CNN卷积网络的结构: 上…

2019-ACM-ICPC-南京区网络赛-D. Robots-DAG图上概率动态规划 [Problem Description] ​ 有向无环图中,有个机器人从\(1\)号节点出发,每天等概率的走到下一个节点或者停在当前节点,并且第\(i\)天消耗\(i\)的耐久度.求它到达\(n\)号节点时期望消耗的耐久度是多少? ​ 题目保证只有一个入度为\(0\)的节点,只有一个出度为\(0\)的节点. [Solution] ​ 概率\(dp\). ​ 假设每天消耗\(1\)点耐久度.定义\(dp[u]\…

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process…

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个…

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念…

最近在改Web的时候,遇到一个问题,要跨机器访问共享文件夹,以实现文件正常上传下载功能. 要实现该功能,可以采用HTTP的方式,也可以使用网络映射磁盘的方式,今天主要给大家分享一下使用网络映射磁盘的方式,来跨机器访问共享文件夹. 解决方案:   本以为只要在Web服务器做一下磁盘映射,然后把该映射盘符当做本地磁盘来使用就可以了,但是却一直有问题,查找了一下资料,是因为IIS默认账户为NETWORK_SERVICE,该账户是没权限访问共享目录的,所以当我们把站点部署到IIS上的时候,再访问映射磁盘…

A.ASI的上传功能基本使用 1.实现步骤 (1)创建请求 使用ASIFormDataRequest (2)设置上传文件路径 (3)发送请求     2.上传相册相片 UIImagePickerController用来选择图片 设置图片来源,可以选择相册 使用代理 UIImagePickerControllerDelegate方法,选择完成之后取得相片   // // ViewController.m // ASIUploadDemo // // Created by hellovoidworl…

访问网络最主要的也就是 http协议了. http协议很简单,但是很重要. 直接上代码了,里面都是1个代码块 代码块的,用哪一部分直接拷出去用就好了. 1.访问网络用 get 和 post  自己组拼提交参数 ,httpclient 方式提交 2.上传 和 下载 3.比如访问服务器后 返回来的 xml 和 json 的简单解析方法 String path = "http://192.168.13.1"; String username ="ll"; String p…

本文介绍如何使用keras作图片分类(2分类与多分类,其实就一个参数的区别...呵呵) 先来看看解决的问题:从一堆图片中分出是不是书本,也就是最终给图片标签上:“书本“.“非书本”,简单吧. 先来看看网络模型,用到了卷积和全连接层,最后套上SOFTMAX算出各自概率,输出ONE-HOT码,主要部件就是这些,下面的nb_classes就是用来控制分类数的,本文是2分类: from keras.models import Sequential from keras.layers.core impor…

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

挂载概念 在windows操作系统中,挂载通常是指给磁盘分区(包括被虚拟出来的磁盘分区)分配一个盘符. 在linux操作系统中,它指将一个设备(通常是存储设备)挂接到一个已存在的目录上.(这个目录可以不为空,但挂载后这个目录下以前的内容将不可用.) 需要理解的是,linux操作系统将所有的设备都看作文件,它将整个计算机的资源都整合成一个大的文件目录.我们要访问存储设备中的文件,必须将文件所在的分区挂载到一个已存在的目录上,然后通过访问这个目录来访问存储设备. 命令格式: mount [-t vf…

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫…

作者:Bgwan链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22573081来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. an框架的网络框架是完全基于Xutils3.0以上的,这里需要感谢前辈/wyouflf/xUtils3的无私奉献. Begin 使用方法: compile 'com.github.qydq:an-maven-base:0.0.9' DXUtils,XProgressCallBack和XCallBack是an框架提供的辅助类…

[背景]电脑win10的,下载一个软件重启之后网络图标消失,并且无法联网. 参照此解决方法: 原因: [Windows Event Log]服务对应的注册表出现问题,导致无法正常启动,进而导致一些依赖于它的联网服务无法正常启动,最终导致电脑无法上网.该服务对应的注册表位置[计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\EventLog] 解决方法: 1.找一台可以正常联网的Windows 10电脑 2.[运行]>[regedit…

A.上传JSON 1.思路: 必须使用POST方法才能上传大量JSON数据 设置请求头:设置Content-Type 设置请求体,JSON实际相当于字典,可以用NSDictionary NSJSONSerialization把字典数据转换成JSON二进制     2.实现 // // ViewController.m // PostJsonDemo // // Created by hellovoidworld on 15/1/28. // Copyright (c) 2015年 hellovo…

A.文件上传 思路: 发送文件数据给服务器 使用post请求 必须手动设置请求头: 内容大小Content-Length & 内容类型 Content-Type 请求体:文件数据 文件上传的格式要求十分严格,必须严格遵守 由于是一次性加载文件到内存上传,所以只能用于小文件上传   B.实现 1.设置POST请求 (1)使用POST请求方法 (2)设置请求头 设置内容长度.内容类型.分割线   (3)设置请求体 NSMutableData *body = [NSMutableData data];…

客户端: package WebProgramingDemo; import java.io.BufferedReader; public class UploadTextClient { /** * @param args * @throws IOException * @throws UnknownHostException */ public static void main(String[] args) throws UnknownHostException, IOException {…

Android应用程序访问互联网资源时,在Wifi的情况下处理网络连接按照上文所讲述的方法步骤即可顺利实现:但如果当前Android设备的联网方式是通过移动运营商的网络服务为中转,间接访问的互联网资源时,则就涉及到在创建HTTP链接之前需要设置Proxy,即可尽量避免网络中断访问的情况,顺利访问互联网. Proxy中文即代理.已经插入手机卡的Android设备,点击"设置"→"无线和网络"→"移动网络设置"→"接入点名称",任…

上传关 [1]查看源代码,发现JS代码.提交时onclick进行过验证.ctrl+shift+i 打开开发者工具,将conclick修改为 return True,即可以上传上传php文件,拿到KEY key is IKHJL9786#$%^&[2]查看源代码,发现JS文件.发现是经过服务器端验证.伪造一张jpg图片进行上传,利用burp截断,将文件名改为PHP就拿到key key is 76tyuhjsdvytig#$%^&[3]查看源代码,发现JS代码. var filename=do…

说来也惭愧,我是最近开始用github,小白一个,昨天研究了一个下午.终于可以上传了,所以今天写点,一来分享是自己的一些经验,二来也是做个记录,万一哪天又不记得了:) 废话不多说,直接来,这次主要介绍的是windows下的安装和使用. [第一步]建立先仓库 第一步的话看一般的提示就知道了,在github新建一个repository(谷歌可以解决),都是可视化的界面操作,所以难度不大.或者看这里:https://help.github.com/articles/create-a-repo 这是官方…

郝萌主倾心贡献,尊重作者的劳动成果,请勿转载. /** 取得本地文件的MIMEType */ 2 - (void) getMIMEType { 3 // Socket 实现断点上传 4 5 //apache-tomcat-6.0.41/conf/web.xml 查找 文件的 mimeType 6 // UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"test"]; 7 // NSData *filedata = UIImagePNGRepresentati…

目录 题目链接 题意 思路 代码 题目链接 传送门 题意 你的位置在\(O(0,0)\),\(A\)的位置为\((x_1,y_1)\),\(B\)的位置为\((x_2,y_2)\),现在已知\(a=OA,b=OB,c=AB\),问你有多少对满足题意的\(A,B\). 思路 由于\(a,b,c\)都是整数,\(O,A,B\)的坐标为整数,所以如果存在满足题意的点对,那么\(a,b\)一定是勾股数,且\(a^2=x_1^2+y_1^2,b=x_2^2+y_2^2\),所以我们可以通过求出所有的\((…

1.代码结构 2.运行实例 1.代码结构 $ tree . ├── photoweb.go ├── public │   ├── css │   ├── images │   └── js ├── uploads └── views ├── list.html └── upload.html 1.1)photoweb.go package main import ( "io" "os" "log" "net/http" &qu…