持续关注,有空放个算法到线上的推荐上.…

1.新建一个android项目 File--New--Other--android application project 填写application name(就是应用的名字.比方:天天酷跑) 填写project name(就是程序项目名.比方:TTKP.打包后名字也是TTKP.APP) 填写package name(程序包名.比方cn.tengxun.ttkp) 然后选择最小执行的android版本号,最适合版本号.编译版本号.主题. NEXT--NEXT--选择你android应用图标图片…

经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络.网络深度逐渐增加,训练的参数数量也骤增.AlexNet大约6000万参数,VGG大约上亿参数. 从中我们可以学习到随着网络深度增加,模型的效果能够提升.另外,VGG网络虽然很深,但是其结构比较规整.每经过一次池化层(过滤器大小为2,步长为2),图像的长度和宽度折半:每经过一次卷积层,输出数据的channel数量加倍,即卷积层中过滤器(filter)的数量. 残差网络(ResNet) 由于存在梯度消失与梯…

Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取padding操作,padding的长度为…

作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. 在没有padding的情况下,经过卷积操作,输出的数据维度会减少.以二维卷积为例,输入大小 \(n\times n\),过滤器大小\(f\times f\),卷积后输出的大小为\((n-f+1)\times(n-f+1)\). 为了避免这种情况发生,可以采取paddi…

1. 导读 本节内容介绍普通RNN的弊端,从而引入各种变体RNN,主要讲述GRU与LSTM的工作原理. 事先声明,本人采用ng在课堂上所使用的符号系统,与某些学术文献上的命名有所不同,不过核心思想都是相同的. 2. 普通RNN的弊端 在NLP中,句子内部以及句子之间可能存在很长的依赖关系(long-term dependecies),最前边的单词对句子后面的单词产生影响.但是普通RNN不擅长捕获这种长期依赖关系.因为RNN相当于很深的权重共享的神经网络,因此在反向传播的过程中存在很严重的梯度消失…

Contents LICENSE Deep Learning Tutorials Getting Started Download Datasets Notation A Primer on Supervised Optimization for Deep Learning Theano/Python Tips Classifying MNIST digits using Logistic Regression The Model Defining a Loss Function Creatin…

using System; using System.Net; using System.Net.Mail; using System.Text; namespace ConsoleApplication { class Program { static void Main(string[] args) { MailMessage mail = new MailMessage(); mail.From = new MailAddress("***@gmail.com"); mail.T…

搜索开发板原理图LED的走线           LED8是网线接口的指示灯. 在这里我们尝试用汇编代码控制D10, 也就是LED1,它连接到EINT4/GPF4,读取芯片手册 有原理图可知,如果需要点亮LED1,需要控制s3c2440的GPF4引脚输出低电平. GPFCON = 0x56000050 GPFDAT = 0x56000054 GPFUP = 0x56000058 ========================= 直接set 0x56000050 = 0x100  设置GPF4为…

1.什么是服务注册中心? 在学习服务注册与发现时,我们要先搞明白到底什么是服务注册与发现. 在这里我举一个生活中非常普遍的例子——网购来简单说明,网购在我们日常生活中已经是非常普遍了,其实网购中的(商家—菜鸟驿站—买家),就组成了一个非常简单的注册发现逻辑.在我们购买商品之后,需要拿到这件商品,如果是普通的点对点服务,商家直接将商品快递给买家,如果买家临时有事不在家,这个时候将会收货失败. 当引入注册中心—菜鸟驿站之后,商家发货后只需要将商品发送给菜鸟驿站(服务注册),买家在合适的时间通过快递号…

第一章 神经网络与深度学习(Neural Network & Deeplearning) DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week3浅层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络 第二章 改善深层神经网络 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化--Week1深度学习的实用层面 DeepLearning.ai学习笔记(二)改善深层神经网络:超参数调试.正则化以…

Robocode(用游戏来学习Java技术还是用Java来玩游戏?)用你的JAVA编程技术来玩游戏吧!不会JAVA?那就用游戏来学习JAVA吧!什么是Robocode? 其实我对机器人一直很感兴趣.我记得在我还是初中的时候,就知道 AplleⅡ上有一个程序,用它来编写简单的机器人程序,然后相互作战.当时自己还完全不懂编程,总是向往着,那神秘的编程高手玩的游戏是怎样的? Robocode就是这样一个东西,但是更好一些.它是一个基于Java语言的机器人作战游戏. 其代码的编写和建模都不错,玩起来也很…

一.负载均衡与Ribbon 负载均衡,在集群中是很常见的一个“名词”,顾名思义是根据一定的算法将请求分摊至对应的服务节点上,常见的算法有如下几种: 轮询法:所有请求被依次分发到每台应用服务器上,每台服务器需要处理的请求数目都相同,适合所有服务器硬件都相同的场景 随机法:请求被随机分配到各个应用服务器,在许多场合下,这种方案都很简单实用. 源地址哈希(Hash)法:将请求来源的IP地址进行Hash计算,得到对应的服务器,这样来自同一个IP的请求总在同一个服务器上处理 加权法:根据应用服务器配置的情…

PS:把昨天的学习内容补上...发一下昨天学的东西....五月三日...继续学习数据库... 学习内容: 索引.... 索引的优点: 1.通过创建唯一索引,可以保证数据库每行数据的唯一性... 2.使查找的速度明显加快... 3.当使用分组和排序进行查询时,可以缩短时间... 索引的缺点: 1.维护索引需要耗费数据库的资源... 2.索引需要占用磁盘空间... 3.对表进行增删改的时候,由于索引的存在,时间会有所增加... 索引的分类... 普通索引和唯一索引... 普通索引和唯一索引大致相同,…

学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩…

来自http://segmentfault.com/a/1190000004322487?utm_source=Weibo&utm_medium=shareLink&utm_campaign=socialShare#articleHeader16 的建议,感谢segment社区菊苣们的分享! Ajax的基本介绍,参考AJAX Tutorial http://www.tutorialspoint.com/ajax/index.htm XMLHttpRequest 的发展历程,参考阮老师的文章…

参考自https://www.pyimagesearch.com/2017/04/03/facial-landmarks-dlib-opencv-python/ 在原有基础上有一部分的修改(image改为可选参数,若不填则为拍照后选取),如果有想深入学习的,可以去关注这位'吴克'先生的文章. 本文不涉及关于人脸检测的训练部分(虽然之后随着学习深入我会再发相关的随笔),只是简单的用轮子. 今天我们来使用dlib和opencv进行人脸的检测标注 首先安装opencv和dlib的方法 pip inst…

评论在数据库中的表示 由于评论和2个模型有关系,分别是谁发了评论,以及评论了哪个文章,所以这次要更新数据库模型 models.py 创建用户评论数据库模型 class Comment(db.Model): __tablename__ = 'comments' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) body = db.Column(db.Text) timestamp = db.Column(db.DateTime,index=True,defa…

前面的话 基于VUE的前端小站改造成SSR服务器端渲染后,HTML文档会自动使用preload和prefetch来预加载所需资源,本文将详细介绍preload和prefetch的使用 资源优先级 在介绍preload和prefetch之前,首先要介绍浏览器的资源优先级 在Chrome浏览器中,不同的资源在浏览器渲染的不同阶段进行加载的优先级不同 一共分成五个级别 Highest 最高 Hight 高 Medium 中等 Low 低 Lowest 最低 其中主资源HTML和CSS的优先级最高,其他…

场景: 创建一个Virtual Switch,支持VLAN,支持MAC-Learning 包含下面四个Port: P1, truck port P2, VLAN 20 P3, P4 VLAN 30 包含五个flow table: Table 0: Admission control. Table 1: VLAN input processing. Table 2: Learn source MAC and VLAN for ingress port. Table 3: Look up learn…

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten…

OpenVAS(开放式漏洞评估系统)是一个客户端/服务器架构,它常用来评估目标主机上的漏洞.OpenVAS是Nessus项目的一个分支,它提供的产品是完全地免费.OpenVAS默认安装在标准的Kali Linux上,本节将介绍配置及启动OpenVAS.   一.配置OpenVAS OpenVAS默认在Kali Linux中已经安装.如果要使用该工具,还需要进行一些配置.配置OpenVAS具体操作步骤如下所示. (1)在终端窗口中切换到OpenVAS目录,为OpenVAS程序创建SSL证书.执行命…

简介 发邮件前我们需要了解的是邮件是怎么一个形式去发送到对方手上的,通俗点来说就是你写好一封信,然后装进信封,写上地址,贴上邮票,然后就近找个邮局,把信仍进去,其他的就不关心了,只是关心时间,而电子邮件不像日常发送邮件的按天算,时间都是按 秒算的. 电子邮件的发送流程: 1.你使用某款电子邮件软件MUA:mail user agent --邮件用户代理,填写完成点击发送 2.在你点击发送的时候电子邮件软件发出去,到MTA:mail transfer agent--邮件传输代理,即email服务提…

Struts2是一个轻量的的开源的框架,可以实现mvc的模式,起初struts和webwork两家公司都存在,后来strus的技术要落后一些,但是使用人群比较广泛,为了避免今后struts被淘汰,struts公司和webwork公司两家合并了,然后有了现在的struts2,struts2和struts有很大的区别. struts2的工作流程是这么去走的.首先,客户端(client)发起一个请求(request)给服务器(server),服务器接受了请求之后首先通过http协议找到所请求的这个项目…

------Docker------ 简介:Docker是一个开元的应用容器引擎,性能非常高 已经安装好的软件打包成一个镜像放到服务器中运行镜像 MySQL容器,Redis容器...... Docker核心概念: Docker主机(Host):安装了Docker程序的机器(Docker 直接安装在操作系统上的) Docker客户端(Client) :连接Docker主机进行操作 Docker仓库(Registry):用来保存各种打包好的镜像软件 Docker镜像(Images):软件打包好的软件…

前记:  毕业两年了,前两天换了份工作,由以前的传统行业跳到了互联网行业.之前的公司一直在用WinServer2003+Tomcat+SqlServer/Oracle这套部署环境.对于Linux+Tomcat(或其他容器)+Mysql这套之前没用用过.所以利用这周末的我在阿里云上49元搞了个linux(centos 64位)的服务器. 刚开始先装了JDK1.6,安装了Tomcat6.0.这过程中没有遇到太大的问题, 小问题也google一下就解决了.而周六晚上开始安装Mysql,于是到今天下午为…

在我们的iOS程序中,经常会用到多个第三方的开源库,通常做法是去下载最新版本的开源库,然后拖拽到工程中. 但是,第三方开源库的数量一旦比较多,版本的管理就非常的麻烦.有没有什么办法可以简化对第三方库的管理呢?有!在使用SDWebImage这个第三方库的时候,我在学习如何将进度展现时,看到有人提到用CocoaPods(http://cocoapods.org/,需FQ) 来管理第三方开源库. CocoaPods是管理Objective-c 程序中各种第三方开源库关联非常棒的方式,只要安裝好 Coc…

浅析 Linux 初始化 init 系统,第 1 部分: sysvinit  第 2 部分: UpStart 第 3 部分: Systemd http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1407_liuming_init1/index.html http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1407_liuming_init2/ http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/…

Enterprise Library 数据访问应用程序块简化了实现常规数据访问功能的开发任务.应用程序可以在各种场景中使用此应用程序块,例如为显示而读取数据.传递数据穿过应用程序层( application layers).以及将修改的数据提交回数据库系统.应用程序块包含对存储过程和内联 SQL 的支持.常规内部(housekeep)处理,如管理连接.创建并缓存参数,都封装在应用程序块的方法中.换句话说,数据访问应用程序块在简单易用的类中提供了对 ADO.NET 的最常用的特性的访问:这提高了开…

原文:Connection Resiliency and Command Interception with the Entity Framework in an ASP.NET MVC Application [注:本节教程可以选择性学习] 本节教程将学习EF6的两个重要特性,这两个特性在我们将程序部署在云环境时特别有用: 弹性连接(connection resiliency):遇到瞬时的连接错误时自动重试连接. 命令拦截(command interception):捕获所有发送到数据库的查询…