C:\yyy\ml\dengsong\ChinaHadoop\ChinaHadoop_C4-master\ChinaHadoop_C4-master\C4_ResNet_TF http://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/70852373  类似代码的代码 http://blog.csdn.net/qq_31050167/article/details/79161077   残差网络讲解 tf.gfile.Glob(): https://yq.…

​ 这篇文章主要写的是怎么用spingboot来获取微信小程序的Code以及openid和sessionke,我觉得已经很详细了 我们要获得openid和sessionkey,就必须先要获得code,我们直接调用wx.login ​ 这样我们就获得了微信code,接下来我们打开微信公众平台找到开发管理的开发设置,获得我们小程序的appid和密钥 ​ 接下来打开idea,找到pom.xml配置文件加入这个依赖 <!--Http Requset封装--> <dependency> &l…

转:http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html 一.特征提取Feature Extraction:   SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]   PCA-SIFT [2] [Project]   Affine-SIFT [3] [Project]   SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]   Affine Covariant Features [5] [Oxfo…

2018-04-25朴素rcnn - 梯度消失严重LSTM长短时记忆模型,有效捕捉长时记忆包含四个神经元组:一个记忆神经元三个控制门神经元:输入.忘记.输出 注意:输入调制门.输出调制门 3个输入:前一时刻的隐藏状态h.前一时刻的记忆状态c.当前时刻的输入x2个输出:当前时刻的隐含状态h,当前时刻的记忆状态ci.f.o.gt对应的都是xt.ht-1的矩阵乘和偏置以7个时间片为例-黑白:输入们.输出们关闭时不输出当前时刻.忘却门打开时可以向下一个时刻传递 记忆状态cell state:记忆的核心控…

CNN网络进化:AlexNet->VGG->GoogleNet->ResNet,深度8->19->22->152GoogleNet:Lsplit->transform->merge,分治思想ResNeXt:在ResNet上增加cardinality基数,即通道数,残差~缓解梯度消失问题Bag of words:视觉词汇组成一组一组的 ground truth:任何标签都可以称为~鞍点 (saddle point)的数学含义是: 目标函数在此点上的梯度(一阶导…

微信小程序的用户信息获取需要请求微信的服务器,通过小程序提供的API在小程序端获取CODE,然后将CODE传入到我们自己的服务器,用我们的服务器来换取session_key和openid. 小程序端比较简单,从教程的API部分把代码拷贝到小程序里就好了,这里将提供一个javaweb服务器端换取session_key和openid的代码示例 @Value("${weixin.app_id}") // spring配置文件配置了appID private String appId; @Va…

微信登录时 code 大坑(服务端返回如下代码) {"errcode":40029,"errmsg":"invalid code, hints: [ req_id: GZMVoa03024114 ]"} 问题出在 appid 与 secret 匹配 找到开发者ID 构建项目填写(必须写,与上图中 AppID 必须一致) 按照以上两个步骤操作后可解决问题…

R-CNN: 2014,cnn为Alexnet 训练流程: 1)在imagenet上对cnn模型pre-train 2)使用所有ss生成区域对1)进行fine-tune ~softmax改为21维度 ground-truth:标记的真正的框~lou,阈值0.5~32个正样本,96个负样本 3)在2)的F7特征上训练线性svm分类器,正样本和负样本阈值分别为所有ground truth和lou小于0.3的ss区域 注意:输入的正样本U&负样本!所有自己得有定义 4)在2)的最后一个卷加层con5特…

看看是不是code用了两次,还有种可能,检查一下后台的appid…

QA即图像问答:覆盖最全面的AI,ai完备性 动态模型:不同任务需要不同模型 or 不同细分任务需要不同模型参数 数据集: 1)VQA,显示图片+抽象场景:每个问题给10个不同答案:含有无图片答案(考察图片和问题的客观性) 为了降低语言偏置.不均衡(language priors)->一个问题对应2个图片,予以场景相似但是答案不同 ~ 即有时候由于主观想法,对一场景的想法可能大多数都是yes,所以给出对立的图片可以降低偏置问题,只有一个人两个图片都能回答对才算正确,而不是蒙对的 2)Visual…