AlexNet是ImageNet LSVRC 2012比赛中分类效果第一的深度神经网络模型,点击链接下载论文http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 1.模型的表现及结果 AlexNet模型主要在ILSVRC2010数据集与ILSVRC2012数据集上进行了训练与测试.在2012年的测试集上,模型取得top-5 error 15.3%,比…

flex盒模型 详细解析 移动端页面布局,采用盒模型布局,效果很好 /* ============================================================    flex:定义布局为盒模型    flex-v:盒模型垂直布局    flex-1:子元素占据剩余的空间    flex-align-center:子元素垂直居中    flex-pack-center:子元素水平居中    flex-pack-justify:子元素两端对齐    兼容性:ios…

前面文章介绍了ASP.NET MVC中的模型绑定和验证功能,本着ASP.NET MVC没有魔法的精神,本章内容将从代码的角度对ASP.NET MVC如何完成模型的绑定和验证进行分析,已了解其原理. 本文的主要内容有: ● ModelBinder ● ValuePrivoder ● ModelMetadata ● 简单模型与复杂模型 ● 小结 ModelBinder ModelBinder是ASP. NET MVC用于模型绑定的核心组件,所有的ModelBinder都实现了IModelBinder…

上一篇<ASP.NET没有魔法——ASP.NET MVC 模型绑定解析(上篇)>文章介绍了ASP.NET MVC模型绑定的相关组件和概念,本章将介绍Controller在执行时是如何通过这些组件完成模型绑定功能的,本章的主要内容有: ● 模型绑定过程 ○ 获取ModelBinder ○获取ValueProvider ○创建ModelMetadata ○ 模型绑定 ● DefaultModelBinder的模型绑定过程 ○ 简单模型绑定 ○ 复杂模型绑定 ● 小结 模型的绑定过程 之前的文章介绍…

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的…

AlexNet模型 <ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>阅读笔记 一直在使用AlexNet,本来早应该读这篇经典论文了.可能是这篇论文涉及到的理论有点多,解释不是很通俗,有了一段时间的实际经验后读完这篇论文深有感悟. 下面按论文的标题分别记录: The Dataset ILSVRC:1000类,每类约1000张图片,大约有120w训练图片,5w张验证图片,15w张测试图片. AlexNet输入为固定尺…

[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product(一般矩阵乘积) 1.2 Hadamard product(哈达玛积) 1.3 tf.matmul 1.4 tf.multiply 1.5 重载 1.6 DIN使用 0x02 多维矩阵相乘 2.1 TensorFlow实现 2.2 DIN使用 0x03 tile 3.1 tile函数 3.…

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum函数 1.2 维度和轴 1.3 例子 1.4 DIN使用 0x02 reshape 2.1 reshape函数 2.2 DIN使用 0x03 expand_dims 3.1 expand_dims函数 3.1.1 例1 3.1.2 例2 3.2 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要…

import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data", one_hot=True) # 定义网络的超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 200000 batch_size = 128 display_step =…

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…

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨.虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析,但我相信,了解消费信贷行为.评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策,获得收益. 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量.在过去的50年里,消费开支也因此有所增加.根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月,消费者负债总额为11.63万亿美元,其中74%为按揭和净值贷…

本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型?并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价. 回归任务,scikit-learn 亦可以实现,具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现. 载入数据 import pandas as pd import numpy as np name = '../dataset/USA_Housing.csv' dataset = pd.read_csv(…

多元线性回归,主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系,跟一元回归原理差不多,区别在于影响因素(自变量)更多些而已,例如:一元线性回归方程 为: 毫无疑问,多元线性回归方程应该为: 上图中的 x1,  x2, xp分别代表“自变量”Xp截止,代表有P个自变量,如果有“N组样本,那么这个多元线性回归,将会组成一个矩阵,如下图所示: 那么,多元线性回归方程矩阵形式为: 其中: 代表随机误差, 其中随机误差分为:可解释的误差 和 不可解释的误差,随机误差必须满足以下四个条件,多元线性方程才有意义…

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm…

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习   已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 ​ ​ ​ ​ BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-7.html 处理器内存模型 顺序一致性内存模型是一个理论参考模型,JMM和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照.JMM和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一些放松,因为如果完全按照顺序一致性模型来实现处理器和JMM,那么很多的处理器和编译器优化都要被禁止,这对执行性能将会有很大的影响. 根据对不同类型读/写操作组合的执行顺序的放松,可以把常见处理器的内存模型划分为下面几种…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-6.html 与前面介绍的锁和Volatile相比较,对final域的读和写更像是普通的变量访问.对于final域,编译器和处理器要遵守两个重排序规则: 在构造函数内对一个final域的写入,与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量,这两个操作之间不能重排序. 初次读一个包含final域的对象的引用,与随后初次读这个final域,这两个操作之间不能重排序. 下面,我们通过一些示例性的代码来分别说…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-4.html Volatile的特性 当我们声明共享变量为volatile后,对这个变量的读/写将会很特别.理解volatile特性的一个好方法是:把对volatile变量的单个读/写,看成是使用同一个监视器锁对这些单个读/写操作做了同步.下面我们通过具体的示例来说明,请看下面的示例代码: class VolatileFeaturesExample { volatile long vl = 0L; /…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-3.html 数据竞争与顺序一致性保证 当程序未正确同步时,就会存在数据竞争.java内存模型规范对数据竞争的定义如下: 在一个线程中写一个变量, 在另一个线程读同一个变量, 而且写和读没有通过同步来排序. 当代码中包含数据竞争时,程序的执行往往产生违反直觉的结果(前一章的示例正是如此).如果一个多线程程序能正确同步,这个程序将是一个没有数据竞争的程序. JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-1.html 并发编程模型的分类 在并发编程中,我们需要处理两个关键问题:线程之间如何通信及线程之间如何同步(这里的线程是指并发执行的活动实体).通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式编程中,线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递. 在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信.在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间…

SAX解析 Java程序如下: import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler; import javax.xml.parsers.SAXParser; import javax.xml.parsers.SAXParserFactory; import org.xml.sax.Attributes; import org.xml.sax.InputSource; import org.xml.sax.SAXException; import org.xml.s…

内核空间和用户空间:由于操作系统都包括内核空间和用户空间(或者说内核态和用户态),内核空间主要存放的是内核代码和数据,是供系统进程使用的空间.而用户空间主要存放的是用户代码和数据,是供用户进程使用的空间.目前Linux系统简化了分段机制,使得虚拟地址与线性地址总是保持一致,因此,Linux系统的虚拟地址也是0-4G.Linux系统将这4G空间分为了两个部分:将最高的1G空间(从虚拟地址0xC0000000到0xFFFFFFFF)供内核使用,即为"内核空间",而将较低的3G空间(从虚拟地…

golanggoroutine协程池Groutine Pool高并发 并发(并行),一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一,也是被开发者关注最多的话题:Go语言作为一个出道以来就自带 『高并发』光环的富二代编程语言,它的并发(并行)编程肯定是值得开发者去探究的,而Go语言中的并发(并行)编程是经由goroutine实现的,goroutine是golang最重要的特性之一,具有使用成本低.消耗资源低.能效高等特点,官方宣称原生goroutine并发成千上万不成问题,于是它也成为Gopher们经常…

我们将生产者.消费者.库存.和调用线程的主函数分别写进四个类中,通过抢夺非线程安全的数据集合来直观的表达在进行生产消费者模型的过程中可能出现的问题与解决办法. 我们假设有一个生产者,两个消费者来共同抢夺库存里的资源,而生产者和消费者都以线程来实现. 库存对象只有是唯一的才会出现抢夺一个资源的可能,所以为了使库存对象是唯一的,我们可以使用两种方法实现,单例模式和通过生产者和消费者的构造函数参数来初始化. 本次举例使用的是构造函数的方法,但代码中也注释出了单例模式的写法与使用. 先创建一个简单的生产…

参考博客:https://blog.csdn.net/eereere/article/details/79118645#commentBox 目录 1.准备图片 2. 将 图片路径写入txt 参考 这篇文章 3.转换格式 还是参考这篇文章 4.训练模型 参考这篇 参考这篇 参考这篇 5.测试模型 看过这篇转换均值文件 看过这篇 —————————————————————————————正文—————————————————————————————————————— 1.准备图片 在data下新建…

一. java结构体系 Description of Java Conceptual Diagram(java结构) 我们经常说到JVM调优,JVM和JDK到底什么关系,大家知道么?这是java基础. 这幅图很重要,一定要了解其结构.这是jdk的结构图.从结构上可以看出java结构体系, JDK主要包含两部分: 第一部分:是java 工具(Tools&Tool APIs) ​ 比如java, javac, javap等命令. 我们常用的命令都在这里 第二部分: JRE(全称:Java Runti…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memory-5.html 锁的释放-获取建立的happens before 关系 锁是java并发编程中最重要的同步机制.锁除了让临界区互斥执行外,还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息. 下面是锁释放-获取的示例代码: class MonitorExample { int a = 0; public synchronized void writer() { //1 a++; //2 } //3 pub…

原文地址:http://www.codeceo.com/article/java-memeory-2.html 数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性.数据依赖分下列三种类型: 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后,再读这个位置. 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后,再写这个变量. 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后,再写这个变量. 上面三种情况,只要重排序两个操作的执…

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写:…

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…