基于MobileNet的Profit量化方法

2024-11-02

MobileNet——一种模型轻量化方法

导言新的CNN网络的提出,提高了模型的学习能力但同时也带来了学习效率的降低的问题(主要体现在模型的存储问题和模型进行预测的速度问题),这使得模型的轻量化逐渐得到重视.轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的"网络计算方式"(尤其针对卷积方式),从而不损失网络性能的前提下,减少网络计算的参数.本文主要介绍其中的一种--MobileNet[1](顾名思义,是能够在移动端使用的网络模型). 深度可分离卷积 MobileNet实现模型轻量化的核心是depth-wise separable co

zz神经网络模型量化方法简介

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压

ReLeQ：一种自动强化学习的神经网络深度量化方法

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法 ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化

基于 Token 的身份验证方法

使用基于 Token 的身份验证方法,在服务端不需要存储用户的登录记录.大概的流程是这样的: 客户端使用用户名跟密码请求登录服务端收到请求,去验证用户名与密码验证成功后,服务端会签发一个 Token,再把这个 Token 发送给客户端客户端收到 Token 以后可以把它存储起来,比如放在 Cookie 里或者 Local Storage 里客户端每次向服务端请求资源的时候需要带着服务端签发的 Token 服务端收到请求,然后去验证客户端请求里面带着的 Token,如果验证成功,就向客户端

解决CSS垂直居中的几种方法（基于绝对定位，基于视口单位，Flexbox方法）

在CSS中对元素进行水平居中是非常简单的:如果它是一个行内元素,就对它的父元素应用 text-align: center ;如果它是一个块级元素,就对它自身应用 margin: auto.然而如果要对一个元素进行垂直居中,可能光是想想就令人头皮发麻了. 多年以来,垂直居中已经成为了CSS领域的圣杯,它同样也是前端开发圈内广为流传的笑话.原因在于它同时具备以下几条特征: 1)它是极其常见的需求. 2)从理论上来看,它似乎极其简单. 3)在实践中,它往往难如登天,当涉及尺寸不固定的元素时尤其如此.

基于HALCON的模板匹配方法总结

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法作者:u010223750 引言学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下模型说明这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图简单解释一下这个图

基于TLS的EAP 认证方法

TLS: transport level security , 安全传输层协议,用于在两个通信应用程序之间提供保密性和数据完整性.该协议由两层组成: TLS 记录协议(TLS Record)和 TLS 握手协议(TLS Handshake). 目前基于TLS的EAP认证方法主要有三种: (1)EAP-TLS 使用TLS握手协议作为认证方法. TLS认证是基于client和server双方互相验证数字证书的,是双向验证方法.首先由server提供自己的证书给client,client验证serve

bug统计分析续（一）基于SQL的Bug统计方法

本文由 @lonelyrains 出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/44225533 上一篇为 bug统计分析初步本篇重点讨论基于sql的bug统计分析方法. 1.与时间和状态的关系: 1)考察每一个时间单位(年.月.日)产生的bug量 2)考察每一个时间单位(年.月.日)解决的bug量 3)考察每一个时间单位(年.月.日)遗留的bug量 4)考察每一个bug遗留的时间单位(年.月.日) 5)考

androidclient和站点数据交互的实现（基于Http协议获取数据方法)

androidclient一般不直接訪问站点数据库,而是像浏览器一样发送get或者post请求.然后站点返回client能理解的数据格式,client解析这些数据.显示在界面上.经常使用的数据格式是xml和json. 能够理解client事实上是一个你自定义标记语言的浏览器,一般浏览器能解析的是html+css的数据,而androidclient能解析的是xml和json(或者都不是而是你自定义的火星格式),服务端为了能满足client输出这样的数据格式的需求,不得不专门针对client开发不同

jQuery实现form表单基于ajax无刷新提交方法详解

本文实例讲述了jQuery实现form表单基于ajax无刷新提交方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 首先,新建Login.html页面: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.o

《基于 UML 的教务系统设计方法研究》论文笔记（十五）

标题:基于 UML 的教务系统设计方法研究时间:2009 来源:太原师范学院关键词:UML:面向对象:建模:教务管理系统. 二.研究内容 UML 建模 UML 涵盖了面向对象的分析.设计和实现,融合了早期面向对象建模方法和各种建模语言的优点,为面向对象系统的开发.软件自动化工具与环境提供了丰富的.严谨的.扩充性强的表达方式. UML 定义了 9 种不同的图,9 种图分为两类,一类是静态图,包括用例图.类图.对象图.组件图和配置图:另一类是动态图,包括序列图.协作图.状态图和活动图. 静态模型

ABSD 基于架构的软件设计方法方法简介（摘抄）

ABSD(Architecture-Based Software Design)基于架构的软件设计方法有三个基础: 第一个基础是功能分解.在功能分解中,ABSD方法使用已有的基于模块的内聚和耦合技术. 第二个基础是通过选择架构风格来实现质量和业务需求. 第三个基础是软件模板的使用.软件模板利用了一些软件系统的结构. ABSD模型把整个软件过程划分为:架构需求.设计.文档化.复审.实现.演化架构需求: 需求是指用户对目标软件系统在功能.行为.性能.设计约束等方面的期望.架构需求受技术环境和架构

ITQ迭代量化方法解析

一.问题来源来源于换关键字,从LSH转换为hash检索,这要感谢李某. 二.解析笔者认为关键思想是数据降维后使用矩阵旋转优化,其他和LSH一样的. 2.1 PCA降维先对原始空间的数据集 X∈Rn×d 用PCA进行降维处理,设经过PCA降维后的数据集为 V∈Rn×c ,该问题就可以转化为将该数据集中的数据点映射到一个二进制超立方体的顶点上,使得对应的量化误差最小,从而而已得到对应该数据集优良的二进制编码. 对于PCA降维部分,不做详解.设 v∈Rc 为原特征空间中某一数据点经过PCA降维后

编写基于jQuery的插件的方法

注意:jQuery中有一个extend的方法,这个方法是添加js对象字段的,下面会多次用到 1:添加全局类的方法常用的ajax就是该类插件,下面要编写一个简单的加法和减法的基于jQuery的方法 $.extend({ add:function(a,b){return a+b;}, minus:function(a,b){return a-b;} }); var i= $.add(100,200); var j= $.minus(100,200); alert(i+'##'+j); 第6行和第7

【OpenCV】基于kmeans的细胞检测方法

问题是这样的,有一幅经过二值化处理之后的图像,我们希望统计其中细胞的个数,和不同粘连情况的细胞个数,比如,下图中有1个细胞组成连通区域的,也有2个细胞组成连通区域的,也有更多个细胞组成连通区域的,我们希望分别统计不同的情况. 我想出的一种可行的方法是这样的: 通过图像形态学的处理erode,将一些邻接的细胞分离开来,并减少单个像素的噪声干扰计算其中的连通域计算每一个连通域的面积根据面积计算其中的聚类,其中聚类算法采用kmeans,其中k,由用户设定根据聚类的情况计算其中细胞数里面的采用

转载：基于HALCON的模板匹配方法总结

转载链接: http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

基于PLSQL的数据库备份方法及如何解决导出clob和blob类型数据报错的问题

基于PL/SQL的数据库备份方法 PL/SQL Developer是Oracle 数据库中用于导入或导出数据库的主要工具,本文主要介绍了利用PL/SQL Developer导入和导出数据库的过程,并对导入或导出时的一些注意事项进行了说明,接下来我们就一一介绍. 导出步骤: 1.tools ->export user object 选择选项,导出.sql 文件. 2.tools ->export tables-> Oracle Export 选择选项导出.dmp 文件. 导入步骤: 注:导

基于HALCON的模板匹配方法总结（转）

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主

基于One-Class的矩阵分解方法

在矩阵分解中. 有类问题比較常见,即矩阵的元素仅仅有0和1. 相应实际应用中的场景是:用户对新闻的点击情况,对某些物品的购买情况等. 基于graphchi里面的矩阵分解结果不太理想.调研了下相关的文献,代码主要实现了基于PLSA的分解方法,具体请參考后面的參考文献 #!/usr/local/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import sys import math import numpy as np import string import random "&q

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