现在DNN已经更新到8.0.3 然而使用7.0 的项目模块 会报错, 就是填写网站的时候 会再网站的项目当中添加文件夹这样会破坏网站 所以来自己创建自己的模板项目 首选创建空的WEB 项目网站 创建完成以后 吧WEB.CONFIG 删掉 这个在这里面是没用的 现在创建DNN 配置表 名字要和DNN模块项目一样 现在我要创建的是  Area 我的DNN配置文件名字是 Area.dnn License.txt…

添加模块后不显示分为几个原因 1.检查.dnn文件是否填写正确,要和对应的页面文件对应上 我有一步是这这个名称地方我填上了 就不显示了.这里需要注意,VIEW 的名城是不需要写的 2.重写文件 实体操作类 DAL文件 重写文件 命名空间 :Christoc.Modules.User.Components 3.视图文件需要继承自Base 文件…

MVC分页可采用插件形式, 有MvcPage那个插件但是我觉得那个是假分页 有点影响效率 所以网上找了一个例子来 做分页 1, PagerQuery.cs public class PagerQuery<TPager, TEntityList> { public PagerQuery(TPager pager, TEntityList entityList) { this.Pager = pager; this.EntityList = entityList; } public TPager…

DNN平台 这个DNN平台是一个开放的.可扩展的.安全的.可扩展的内容管理系统和ASP.NET.世界各地的数十万商户,从地方小企业到全球1000强企业,取决于DNN平台作为他们网站的编辑环境. 这个网站是根据组织的作用: 管理员可以是主机(超级用户)谁管理Web服务器或网站管理员谁管理个人网站 开发商创建模块,扩展了DNN平台的功能. 设计师创建主题,自定义网站的外观.…

1.创建第一个模块需要准备的东西有 https://github.com/dnnsoftware/DNN.Templates/releases/tag/1.0.1 VS 2015 插件 创建一个项目MVC项目 选择DNN 选择下面的MVC模式 然后把创建解决方案去掉 输入名称 引用丢失的包 从DNN项目里面引用这几个包 并且拷贝到本地 更改 Debug 为 Release 并重新生成项目 如果项目生成失败那么就 查找 引用包的问题 打开解决方案看看以后没有生成安装包 \Projects\MyDN…

1.下载 http://dotnetnuke.codeplex.com/releases/view/119857 2.安装 下载完毕 因为 IIS 7 采用了更安全的 web.config 管理机制,默认情况下会锁住配置项不允许更改.运行命令行 %windir%\system32\inetsrv\appcmd unlock config -section:system.webServer/handlers .其中的 handlers 是错误信息中红字显示的节点名称.如果modules也被锁定,可…

深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客(数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍)中介绍的神经网络:为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时,我们提出了多层感知机,在输入层和输出层中间添加一层隐含层,这样该网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数. 然后在数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST博客中,我们使用类似上图的神经网络结构对MINIST数据集进行了训练,最…

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,…

<dnn:DNNDataGrid ID="show" runat="server" DataSourceID="ObjectDataSource2"></dnn:DNNDataGrid> <dnn:CommandButton runat="server" /> <dnn:ActionLink runat="server" ControlKey=""…

简介 文本分类任务根据给定一条文本的内容,判断该文本所属的类别,是自然语言处理领域的一项重要的基础任务.具体的,本任务是对文本quey进行分类,任务流程如下: 收集用户query数据. 清洗,标记. 模型设计. 模型学习效果评估. 运行 训练: sh +x train.sh 预测: python infer.py 输入/输出 输入样本: label text(分词后) 0 龙脉温泉 住宿 1 龙马 机场 飞机 2 龙里 旅游 其中,label 0,1和2分别代表:酒店,票务和住宿. 预估样本:…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

序言: 神经网络结构,作为最成功的机器学习模型之一,其工作原理一直被埋藏得比较深,其解释性以至于被称为黑盒. 自己对于DNN的理解也只能算刚踏入了门槛,对于人脑的原理与DNN原理之间的互通性,一直是非常深信的,所以想一窥DNN成功背后的数学原理. 通过DNN原理探究系列博文,希望能总结归纳已经理解的知识点,梳理清楚知识点之间的关系结构,同时探讨各种流派对于DNN原理的解读. 目录会随着自己掌握的知识量逐渐扩展新的分支,以此记录自己的学习历程. 当前知识结构树(2017-11-11) 分类器原理(…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

[论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 目录 [论文阅读]阿里DIN深度兴趣网络之总体解读 0x00 摘要 0x01 论文概要 1.1 概括 1.2 文章信息 1.3 核心观点 1.4 名词解释 0x02 解读思路 2.1 Memorization 和 Generalization 2.1.1 Memorization 2.1.2 Generalization 2.2 发展脉络 0x03 DNN 3.1 深度模型思路 3.2 DNN模型 3.3 工作机制 3.4 模型特点 0x04 DIN…

参考:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 俗话说,好记性不如烂笔头~~~~ 边学边记,方便以后查找~~~~~ 一.介绍一下经典的神经网络 这个是人脑的神经网络,是不是很复杂啊~~~~~~科普成人的大脑里有1000亿的神经元(但怎么感觉大脑不够用啊~~~~可怕) 我来盗一波图~~~哈哈 上图2是经典的神经网络图,其中包括输入层3个,隐藏层4个,输出层2个.在设计一个神经网络的时候,输入层和输出层的节点数往往是固定不变的,中间的隐藏层…

一. Batch Normalization 对于深度神经网络,训练起来有时很难拟合,可以使用更先进的优化算法,例如:SGD+momentum.RMSProp.Adam等算法.另一种策略则是高改变网络的结构,使其更加容易训练.Batch Normalization就是这个思想. 为什么要做Normalization? 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布,一旦训练数据与测试数据的分布不同,那么网络的泛化能力也大大降低:另外一方面,一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降),那么网络…

边缘智能:按需深度学习模型和设备边缘协同的共同推理 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含3位,En Li, Zhi Zhou, and Xu Chen@School of Data and Computer Science, Sun Yat…

============================================================================ MMI + SGMM2 Training & Decoding ============================================================================ steps/align_sgmm2.sh --nj 30 --cmd run.pl --mem 4G --transform-d…

http://www.fabwrite.com/deepfm 文章DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction介绍了一种深度学习模型,以实现点击率预估.用 tensorflow 试着写了 DeepFM,见https://github.com/zgw21cn/DeepFM. 1. FNN.PNN.wide&deep等此前几种深度模型 见下图. (1) FNN,见图左边.用 FM 预训练embeddin…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯教育云发表于云+社区专栏 一般没有网络时,语音识别是这样的 ▽ 而同等环境下,嵌入式语音识别,是这样的 ▽ 不仅可以帮您边说边识.出口成章,有个性化名字的时候也难不倒它. 这就是嵌入式语音识别的魅力. 本文将从微信智聆的嵌入式语音识别引擎的实现和优化, 介绍嵌入式语音识别的技术选型. 01 语音识别,大体是这么来的 语音识别,能让机器"听懂"人类的语音,把说话内容识别为对应文本. 开始于上世纪50年代 从最初的小词量…

最近就cms系统折腾了一下,主要还是以 构架为主,以下做一个大概的比较: 1. Nuke 一般称为DNN,这是最开始Microsoft发布 的时候,用vb做了一个web的演示例子,最终这个例子发展成了现在的DNN. DNN功能应该算是比较强大的和复杂的,研究的人也很多,不过让我很不爽的是,DNN是用Vb开发的(不过在DNN的blog上透露下一个版本的DNN将会是C#),还有就是DNN由于发展的太大,显得过于复杂,DNN现在显得有点像Sharepoint那样的大系统,不够简洁. 2. Umbrac…

目录 DNN CNN DNN VS CNN Example 卷积的好处why convolution? DCNN 卷积核移动的步长 stride 激活函数 active function 通道 channel 补零 padding 参数计算 池化层 Pooling layer 池化层的超参数: 池化层的类型: 全连接层 Fully connected layer FC层 CNN的一些性质 不变性 invariant 反向传播梯度消失 常规框架 trick #空洞卷积 dialted convol…

original blog:  https://deepmind.com/blog/alphastar-mastering-real-time-strategy-game-starcraft-ii SL = supervised learning, RL = reinforcement learning how AlphaStar is trained units, properties -> DNN -> instructions DNN: transform torso(relationa…

.Net 基金会中包含有很多优秀的项目,今天就和笔者一起了解一下其中的一些优秀作品吧. 中文介绍 中文介绍内容翻译自英文介绍,主要采用意译.如与原文存在出入,请以原文为准. Couchbase Lite for .NET 该项目是采用 C# 语言基于 Couchbase Lite 的 Java 版本代码进行重制的 Couchbase Lite. Couchbase Lite 是一个全功能的.嵌入式的.轻量级的.原生良好的文档型 JSON 数据库. 使用 Couchbase Lite ,您可以在轻…

OpenCV之C++入门 1.Visual Studio安装及环境配置与搭建 下载地址:https://my.visualstudio.com/Downloads?q=Visual,下载后按照说明安装即可 登录账号下载即可,建议下载Visual Studio 2017 专业版,本教程使用该版本完成 该教程笔记是本人整理的OpenCV学堂视频教程内容,感谢贾志刚老师的视频教程,下面是OpenCV 4.5.4及源码下载链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1HmWrX35P77…

小结: 1. 是否能设计一种DNN的特定网络结构来改善DNN,使得其学习起来更加高效 https://mp.weixin.qq.com/s/lF_WLAn6JyQqf10076hsjA Deep & Cross Network for Ad Click Predictions 计算广告CTR预估系列(十一)--谷歌DCN模型理论与实践 随着DNN在计算机视觉.自然语言处理.语音识别等领域取得重要进展,DNN几乎无限的表达能力被广泛的研究.同样也尝试被用来解决web产品中输入高维高稀疏的问题.DN…

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 用到的数据集都放在: 链接:https://p…

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 ======================================================================…

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 用到的数据集都放在: 链接:https://p…

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究 https://docs.opencv.org/master/examples.html下的 6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的. 在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题:由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备:此外如果出现各种报错,需要对症下药. 此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中 用到的数据集都放在: 链接:https://p…