第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…

1 踩过的坑 1.1 io_service boost::asio::io_service::run()会一直运行到没有任务为止,假设中途调用stop().则全部等待中的任务会立马运行.要在停止的时候抛弃全部的任务,解决方式是用run_one().即 while (keep_running) io_service_.run_one(); keep_running是个bool值.要stop io_service的时候直接置false就可以. 1.2 deadline_timer 在调用async_…

笔记持续更新中,请大家耐心等待 首先需要大概了解什么是生成对抗网络,参考维基百科给出的定义(https://zh.wikipedia.org/wiki/生成对抗网络): 生成对抗网络(英语:Generative Adversarial Network,简称GAN)是非监督式学习的一种方法,通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习.该方法由扬·古德费洛等人于2014年提出.[1] 生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成.生成网络从潜在空间(latent space)中随机采样作为输入,其输出…

P4: 好梗!There is one other convention—sometimes we repeat a key point to emphasize it. In addition, we sometimes repeat a key point to emphasize it. P5:UCB的UNIX文档里,tunefs命令的说明有一个叫Bugs的模块,最后一句吐槽道: You can tune a file system, but you can't tune a fish. …

基本信息 论文题目:GRAPH ATTENTION NETWORKS 时间:2018 期刊:ICLR 主要动机 探讨图谱(Graph)作为输入的情况下如何用深度学习完成分类.预测等问题:通过堆叠这种层(层中的顶点会注意邻居的特征),我们可以给邻居中的顶点指定不同的权重,不需要任何一种耗时的矩阵操作(比如求逆)或依赖图结构的先验知识. CNN 结构可以有效用于解决网格状的结构数据,例如图像分类等.但是现有的许多任务的数据并不能表示为网格状的结构,而是分布在不规则的区域,如社交网络.生物网络等.这样…

P33    Bugs are by far the largest and most successful class of entity, with nearly a million known species. In this respect they outnumber all the other known creatures about four to one.        —Professor Snopes' Encyclopedia of Animal Life P34作者再一…

记录<DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK>阅读笔记 文章总体内容: 作者在前人提出的多个特征提取方法的基础上提出Triplet network模型,通过比较距离来学习有用的变量(深度学习中拟合出函数),在多个不同的数据集显示Triplet network比直接计算方法的Siamese network模型效果更好. Triplet network基本原理: 在Siamese network中,会出现如下的问题,当使用随机对象的数据集时,一个对象可…

构造函数 构造函数的主要动作就是调用CreateIoCompletionPort创建了一个初始iocp. Dispatch和post的区别 Post一定是PostQueuedCompletionStatus并且在GetQueuedCompletionStatus 之后执行. Dispatch会首先检查当前thread是不是io_service.run/runonce/poll/poll_once线程,如果是,则直接运行. poll和run的区别 两者代码几乎一样,都是首先检查是否有outstan…

1.0 task_io_service 在boost.asio源码阅读(1)中,代码已经查看到task_io_service中. 具体的操作调用void task_io_service::init_task() 本文从init_task出发,查看到底basic_socket_acceptor的创建对task_io_service产生了什么影响. 1.1 init_task 直接上代码 void task_io_service::init_task() { mutex::scoped_lock l…

1. 关于示例代码 chat 先从简单的入手, 在如下路径:boost_1_63_0/libs/asio/example/cpp11/chat中找到chat_server.cpp 查看其成员, private: tcp::acceptor acceptor_; tcp::socket socket_; 仅关注上述两个即可,其它的请自动忽略,在本文中不相关.使用过asio的都知道,io_service绝对不能少 ,在本例中由main传入.这次分析代码全部从本例出发,通过逐步查看acceptor_和…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

第一章: Architecture(体系结构) Protocol Layers(协议层) ISO OSI Protocol 每层的功能: 网络层提供交换及路由技术 传输层提供了终端系统之间的数据透明传输,并且负责端到端的错误恢复及流程控制 会话层用来建立.管理.以及终止应用程序之间的连接 表现层提供数据表现差异的独立性(例如加密) 应用层支持应用程序和用户程序 TCP/IP Protocol Gateways(网关) 网关是一个统称,它用于连接起一个或多个网络. 其中的中继器在物理层面上进行操作…

[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…

[论文阅读笔记] Community aware random walk for network embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 先前许多算法都只考虑了网络的局部拓扑结构信息,忽略了原始网络中潜藏的社区信息. (2) 主要贡献 Contribution: 为了结合聚类将表示学习应用于基于图结构的社区发现任务上,本文在随机游走过程中结合了社区信息,使得同社区节点具有相近的表示向量,方便聚类任务. (3) 算法原理 CARE算法框架主要包含两个…

[论文阅读笔记] LouvainNE: Hierarchical Louvain Method for High Quality and Scalable Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 本篇论文是针对现有表征算法计算开销比较大,不能够很好应用到大规模网络上的问题. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一种快速且可扩展网络表征框架,LouvainNE,能够为包含数百亿边的网络生成高质量的表征向量. (3) 算法…

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的表示学习方法大多采用浅层模型,这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构,导致学习到一个局部最优的节点向量表示. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一个半监督的深度模型SDNE,包含多个非线性层,同时优化一阶和二阶相似度的目标函数来保留原始网络的局部和全局网络结构,因此可能能够捕获高度非线性的网络结构. (3) 算法原理 简单…

[论文阅读笔记] Unsupervised Attributed Network Embedding via Cross Fusion 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现在常常用来处理属性网络表征的方式有两种:(1)在网络结构上传播属性(2)通过自编码器架构. 这两种常用的属性网络表征方法有各自的局限性和优点:(1)基于传播的方法依赖于网络中现有的边来传播信息,因此往往偏向于建模网络结构信息而非节点属性信息,从而更加擅长于处理结构信息(可以通过多层叠…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

How to write simple HTTP proxy with Boost.Asio How to write simple HTTP proxy with Boost.Asio Russian · English Меню: Main Functional programming Clojure Emacs Information Security C++ Open Source Projects Articles In this article I describe process…

一:什么是st_asio_wrapper它是一个c/s网络编程框架,基于对boost.asio的包装(最低在boost-1.49.0上调试过),目的是快速的构建一个c/s系统: 二:st_asio_wrapper的特点效率高.跨平台.完全异步,当然这是从boost.asio继承而来:自动重连,数据透明传输,自动解决分包粘包问题(这一特性表现得与udp一样):只支持tcp和udp协议: 三:st_asio_wrapper的大体结构st_asio_wrapper.h:编译器版本测试,更新日志等: s…

[注]本文不是boost asio的完整应用讲述,而是仅对其中要点的讲解,主要参考了Boost Asio 1.68的官方文档(https://www.boost.org/doc/libs/1_68_0/doc/html/boost_asio/overview.html),代码的测试环境为ubuntu 18.04,asio的编译及安装不在本文的范围之内.一.基本工作流程下图来自boost asio的官网,显示了Asio的基本工作流程.图1是同步工作方式,你的程序调用I/O接口(通过I/O obje…

前些日子研究了一个c++的一个socket库,留下范例代码给以后自己参考. 同步server: // asio_server.cpp : コンソール アプリケーションのエントリ ポイントを定義します. // #include "stdafx.h" #include "boost/asio.hpp" #include "boost/bind.hpp" using namespace boost::asio; io_service service;…

=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 谢绝转载  啥说的,鄙视那些无视版权随意抓取博文的爬虫小网站,祝你们早升极乐. 请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p…

从官方给出的示例中对于 boost::asio::ip::tcp::acceptor 类的使用,是直接使用构造函数进行构造对象,这一种方法用来学习是一个不错的方式. 但是要用它来做项目却是不能够满足我们的需求的,可它有相应的接口,可以让我们更灵活的使用它来做我们的项目.我们可以把这个accptor 的使用拆分开来,就是分成几个步骤来做.这样我们就可以在我们的项目中,在多个函数里面对它进行一步一步的生成. 简单的用法: #include <iostream> #include <boost…

Mongodb源代码阅读笔记:Journal机制 Mongodb源代码阅读笔记:Journal机制 涉及的文件 一些说明 PREPLOGBUFFER WRITETOJOURNAL WRITETODATAFILES REMAPPRIVATEVIEW 涉及的文件 mongoDB中和持久性相关的文件只要有以下几个: dur.h: dur.cpp,dur_preplogbuffer.cpp,dur_writetodatafiles.cpp ,dur_commitjob.h: dur_commitjob.…

3数据模型(Data Models) Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sha…

网络通信 asio库支持TCP.UDP.ICMP通信协议,它在名字空间boost::asio::ip里提供了大量的网络通信方面的函数和类,很好地封装了原始的Berkeley Socket Api,展现给asio用户一个方便易用且健壮的网络通信库. ip::tcp类是asio网络通信(TCP)部分主要的类,但它本身并没有太多的功能,而是定义了数个用于TCP通信的typedef类型,用来协作完成网络通信.这些typedef包括端点类endpoint.套接字类socket.流类iostream,以及接…

    Christopher Kohlhoff Copyright © 2003-2012 Christopher M. Kohlhoff 以Boost1.0的软件授权进行发布(见附带的LICENSE_1_0.txt文件或从http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt) Boost.Asio是用于网络和低层IO编程的跨平台C++库,为开发者提供了C++环境下稳定的异步模型. 综述 基本原理 应用程序与外界交互的方式有很多,可通过文件,网络,串口或控制台.例如在网络通…

curl 使用 asio 的官方样例 http://curl.haxx.se/libcurl/c/asiohiper.html, 但这个例子用起来有很明细的 bug,asio 异步IO 只注册一次,也就是第一次 aync_read 之后对socket的读都是由 超时 驱动的.自己把样例改了下. curl 和 asio 组合的时候相比(select, libevent, libuv)非常复杂.绝不仅仅是多了下面2个 socket 创建和关闭的回调函数. CURLOPT_OPENSOCKETFUNC…

摘要:本文通过形像而活泼的语言简单地介绍了Boost::asio库的使用,作为asio的一个入门介绍是非常合适的,可以给人一种新鲜的感觉,同时也能让体验到asio的主要内容. Boost.Asio是一个跨平台的网络及底层IO的C++编程库,它使用现代C++手法实现了统一的异步调用模型. ASIO的同步方式 ASIO库能够使用TCP.UDP.ICMP.串口来发送/接收数据,下面先介绍TCP协议的读写操作.对于读写方式,ASIO支持同步和异步两种方式,首先登场的是同步方式,下面请同步方式自我介绍一下…