A自制件,B自制件,C外购件 ,结构为A-B-C 如果需要跳层,则设置A-B跳层,B-C跳层,则生成A计划订单,C计划订单, 假设单独A-B跳层,则MRP运算出的结果也是A计划订单,B计划订单,C计划订单,…

标题效果: 有一棵树,有两种操作模式对本树:1:表示为(1 x val),在NOx加在节点上val,然后x每个节点加上儿子- val.给每个儿子一个儿子在一起-(- val),加到没有儿子为止.2:表示为(2 x)查询x节点上的值. 做法: 因为每次改动操作改动的并非一个值,而是非常多值.那我们将该题抽象成区间改动,点查询的问题.那怎么抽象呢?能够明确的是,每次操作尽管有加有减,可是每次做加法操作.或者减法操作的都是同一部分数(也就是说,在某次加上同一个数的节点们.下次操作一定是加上或者减去同样…

作者:程程链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21432547来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 深度学习大讲堂致力于推送人工智能,深度学习方面的最新技术,产品以及活动.请关注我们的知乎专栏! 一.DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要,我们从MCP神经元模型开始,首先回顾全连接层.卷积层等基础结构单元,Sigmoid等激活函数,Softmax等损失函数,以及感知机.MLP等经典网络结构.接下来,将介绍网络训练方法,包括…

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫…

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 译文 摘要:在深度卷积网络(ConvNet)的帮助下,边缘检测已经取得了重大进展.基于ConvNet的边缘检测器在标准基准测试中达到了人类水平.我们提供了对于这些检测器输出…

图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类. 图像语义分割,从FCN把深度学习引入这个任务,一个通用的框架事:前端使用FCN全卷积网络输出粗糙的label map,后端使用CRF条件随机场/MRF马尔科夫随机场等优化前端的输出,最后得到一个精细的分割图. 前端 为什么需要FCN? 分类网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原来二维的矩阵(图片)压缩成一维的,从而丢失了空间信息,最后训练输出一个标量,这就是我们的分类标签. 而图像语义分割的输出需要是个分割图,且不论尺寸大…

论文 Povey, D., Cheng, G., Wang, Y., Li, K., Xu, H., Yarmohamadi, M., & Khudanpur, S. (2018). Semi-orthogonal low-rank matrix factorization for deep neural networks. In Proceedings of the 19th Annual Conference of the International Speech Communication…

网络细节资料很多,不做赘述,主要总结演化思路和解决问题. 一.YOLO 1.网络简介 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成,网络入口为448x448(v2为416x416),图片进入网络先经过resize,输出格式为: 其中,S为划分网格数,B为每个网格负责目标个数,C为类别个数.B表示每个小格对应B组可能的框,5表示每个框的四个坐标和一个置信度,C表示类别,同时也说明B个框只能隶属于同一个类别. 2.损失函数 损失函数有四部分组成, 上文中的红圈符号表示是否开关,比如第一个符号表示…

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (基于条件gan的图像转图像) 作者:Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros 全文链接:https://arxiv.org/abs/1611.07004 GANs是一种生成模型,它学习从随机噪声向量z到输出图像y的映射.条件GAN学习从观测图像x和随机噪声向量z到y的映射.生成器G经过训练后产…

显著性检测:1)显著性物体检测-最能引起视觉注意的物体区域2)注视点预测:人类视觉注意机制 视觉注意机制的两种机制:1)自底而上基于数据驱动的注意机制,如颜色.边缘 2)自上而下基于任务驱动的目标的注意机制,如认知因素钟的只是.预期.兴趣 物体分割:Gragh Cuts分割~最小割最大流算法优化GrabCut分割:前景/背景的颜色分割 ~ 高斯混合模型,Kneans获得(高斯混合包括Kmeans和EM算法).      美图秀秀用到      需要给初始标记语义分割: 目标:从像素水平上,理解.…