原文地址:https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190 AlexNet论文:<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,也就是文章<ImageNet Classification with Deep Convolutional N…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的…

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex…

原文地址: https://blogs.oracle.com/ronen/entry/diving_into_openstack_network_architecture1 译文转自: http://blog.csdn.net/halcyonbaby/article/details/41578293 在上一篇文章中,我们了解了几个网络组件,如openvswitch/network namespace/Linux bridges/veth pairs.这篇文章中,我们将用3个简单的use case…

原文地址: https://blogs.oracle.com/ronen/entry/diving_into_openstack_network_architecture 译文转载自:http://blog.csdn.net/halcyonbaby/article/details/41524447 前言 openstack网络功能强大同时也相对更复杂.本系列文章通过Oracle OpenStack TechPreview介绍openstack的配置,通过各种场景和例子说明openstack各种不…

Table of Contents 1 概论 1.1 procfs (/proc 文件系统) 1.1.1 编程接口 1.2 sysctl (/proc/sys目录) 1.2.1 编程接口 1.3 sysfs (/sys 文件系统) 1.4 ioctl 系统调用 1.5 netlink 套接字 概论 procfs (/proc 文件系统) 允许内核以文件的形式向用户空间输出内部信息. 可以通过cat, more和> shell重定向进行查看与写入. 编程接口 内核proc文件系统与seq接口(1)…

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其…

本系列文章引用了腾讯技术专家樊华恒<海量之道系列文章之弱联网优化>的部分章节,感谢原作者. 1.前言 随着移动互联网的高速发展,移动端IM以移动网络作为物理通信载体早已深入人心,这其中的成功者就包括微信.手机QQ.支付宝(从即时通讯产品的角度来看,支付宝已经算的上是半个IM了)等等,也为移动端即时通讯开发者带来了各种可以参考的标杆功能和理念:语音对讲.具有移动端体验特性的图片消息.全时在线的概念.真正突破物理体验的实时通知等. 上述IM产品.功能和概念,在开发者间讨论时,无一例外都会被打上“移…

@翻译:huangyongye 原文链接: Understanding LSTM Networks 前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题.此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译.首先声明,由于本人水…

[译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性.传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神…