% ========================================================================= % Test code for Super-Resolution Convolutional Neural Networks (SRCNN) % % Reference % Chao Dong, Chen Change Loy, Kaiming He, Xiaoou Tang. Learning a Deep Convolutional Netw…

大家好,我是冰河~~ 今天,咱们就暂时不聊[精通高并发系列]了,今天插播一下分布式事务,为啥?因为冰河联合猫大人共同创作的分布式事务领域的开山之作--<深入理解分布式事务:原理与实战>一书正式出版了,于2021年10月20日开始在当当预售,当天即登上当当新书榜第一的位置! 划重点:当当10.20~10.24限时5折优惠!!打开当当首页,搜索:分布式事务,找到5折优惠商品链接,点击加购,下单即可. 为了让小伙伴们更好的了解这本书的内容,我们就简单的聊聊书中关于分布式系统架构和分布式事务产生的场景…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190?refer=xiaoleimlnote 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写 深度学习的内容. 可能需要一定的神经网络基础(可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记). RCNN (论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segment…

import osimport kerasimport timeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom random import shufflefrom keras.utils import np_utilsfrom skimage import color, data, transform, io trainDataDirList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\t…

R-CNN论文翻译 <Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 文章出处:https://www.cnblogs.com/pengsky2016/. 摘要:         过去几年,在权威数据集PASCAL上,物体检测的效果已经达到一个稳定水平.效果最好的方法是融合了多种图像低维特征和高维上下文环境的复杂结合系统.在这篇论文里…

这是pytorch官方的一个例子 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 代码如下 # coding=utf-8 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image, ImageChopsfrom skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers")trainDataList = []trianLabel = []testDataList = []testLa…

import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image, ImageChopsfrom skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers")trainDataList = []trianLabel = []testDataList = []testLa…

# coding: utf-8 # In[1]:import osimport numpy as npfrom skimage import color, data, transform, io # In[34]: import tensorflow as tfimport numpy as np train10_images = np.load('train10_images.npy')train10_labels = np.load('train10_labels.npy') y=tf.pl…