不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处…

  1. Struts 1是全世界第一个发布的MVC框架: 它由Craig McClanahan在2001年发布,该框架一经推出,就得到了世界上Java Web开发者的拥护,经过长达6年时间的锤炼,Struts 1框架更加成熟.稳定,性能也有了很好的保证.因此,到目前为止,Struts 1依然是世界上使用最广泛的MVC框架. 目前,基于Web的MVC框架非常多,发展也很快,每隔一段时间就有一个新的MVC框架发布,例如像JSF.Tapestry和Spring MVC等.除了这些有名的MVC框架外,…

一  使用环境 开发系统: windows 后端IDE: PyCharm 前端IDE: VSCode 数据库: msyql,navicat 编程语言: python3.7  (Windows x86-64 executable installer) 虚拟环境: virtualenvwrapper 开发框架: Django 2.2 二  Vue学习笔记-Djiang REST framework3 后端接口API学习 官网: https://www.django-rest-framework.or…

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

Node类(在3.0版本以下叫CCNode):节点类. 本文记录以下几个方法的学习笔记: init()和onEnter()这俩个方法都是CCNode的方法.其区别如下: 1.其被调用的顺序是先init(),后onEnter(). 2.init()在类的初始化时只会调用一次. 3.onEnter在该类被载入场景的时候被调用,可能会发生多次. 4.CCLayer* cclayer = new MyLayer(); 这种情况下,只会触发onEnter. 5.CCLayer* cclayer = MyL…

python中提供了re这个模块提供对正则表达式的支持. 一.正则表达式常用到的一些语法(并非全部): . 匹配任意单个字符 [...] 匹配单个字符集 \w 匹配单词字符,即[a-zA-Z0-9] \W 匹配非单词字符集,例如 ‘*’ \d 匹配数字,即[0-9] \D 匹配非数字 \s 匹配空白字符 \S 匹配非空白字符 * 匹配前一个字符0次或者任意多次 + 匹配前一个字符1次或者任意多次 ? 匹配前一个字符0次或者1次 {m} 匹配前一个字符m次 {m,n} 匹配前一个字符最少m次,最多…

ASP.NET MVC 学习笔记-2.Razor语法   1.         表达式 表达式必须跟在“@”符号之后, 2.         代码块 代码块必须位于“@{}”中,并且每行代码必须以“:”结尾.代码块中定义的变量可能会被同一个域中的其他块使用.比如,定义在视图顶部的变量可以被同一视图中的代码块和代码段访问. 3.         布局 Razor通过layouts保持网页外观布局的一致性.布局模板包含基本的标签,并可以指定渲染视图内容的位置.比如 基本布局文件(_Layout.cs…

ASP.NET MVC 学习笔记-7.自定义配置信息   ASP.NET程序中的web.config文件中,在appSettings这个配置节中能够保存一些配置,比如, 1 <appSettings> 2 <add key="LogInfoProvider" value="Cookie" />//登录信息保存方式 3 </appSettings> 但是这些配置都是单个字符串信息,在某些情况下,无法做到灵活配置. 针对这种情况,使用…

前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling,而且第一次的convolution很容易理解,针对一副图像来的,但是经过一次convolution和pooling 后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该…

Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文将 Graph Neural Network (GNN) 应用到 person re-ID 的任务中,用于 model 不同 prob-gallery 之间的关系,将该信息也用于 feature learning…