完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. DenseNet 论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十五):Densely Connected Convolutional Networks

add操作: delete操作:

本篇主要分析ArrayList的自动扩容机制,add和remove的相关方法. 作为一个list,add和remove操作自然是必须的. 前面说过,ArrayList底层是使用Object数组实现的.数组的特性是大小固定,这个特性导致的后果之一就是,当ArrayList中成员个数超过capacity后,就需要重新分配一个大的数组,并将原来的成员拷贝到新的数组之中. add操作前都需要保证capacity足够,因此扩容机制和add放在一起讲解. 1.ArrayList的自动扩容机制 ArrayLi

摘要 foreach循环(Foreach loop)是计算机编程语言中的一种控制流程语句,通常用来循环遍历数组或集合中的元素. 在阿里巴巴Java开发手册中,有这样一条规定: 但是手册中并没有给出具体原因,本文就来深入分析一下该规定背后的思考. 1 foreach循环 foreach循环(Foreach loop)是计算机编程语言中的一种控制流程语句,通常用来循环遍历数组或集合中的元素. Java语言从JDK 1.5.0开始引入foreach循环.在遍历数组.集合方面,foreach为开发人员提

不要在 foreach 循环里进行元素的 remove/add 操作.remove 元素请使用 Iterator 方式,如果并发操作,需要对 Iterator 对象加锁. 正例: Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String item = iterator.next(); if (删除元素的条件) { iterator.remove(); } } 反例: List<Stri

java List.add操作可以指定位置,addAll也可以指定: 使用: public class Test02 { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); list.add("str1"); list.add("str2"); list.add(1,"str222"); for (int

在阅读<阿里巴巴Java开发手册>时,发现有一条关于在 foreach 循环里进行元素的 remove/add 操作的规约,具体内容如下: 错误演示 我们首先在 IDEA 中编写一个在 foreach 循环里进行 remove 操作的代码: import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class ForEachTest { public static void main(String[] args) { List<S

先来看一段代码,摘自阿里巴巴的java开发手册 List<String> a = new ArrayList<String>(); a.add("1"); a.add("2"); for (String temp : a) { if("1".equals(temp)){ a.remove(temp); } } 此时执行代码,没有问题,但是需要注意,循环此时只执行了一次.具体过程后面去分析.再来看一段会出问题的代码: Lis

首先看下边一个例子,展示了正确的做法和错误的错发: 这是为什么呢,具体原因下面进行详细说明: 1.foreach循环(Foreach loop)是计算机编程语言中的一种控制流程语句,通常用来循环遍历数组或集合中的元素.Java语言从JDK 1.5.0开始引入foreach循环.在遍历数组.集合方面,foreach为开发人员提供了极大的方便.通常也被称之为增强for循环.其实,增强for循环也是Java给我们提供的一个语法糖,如果将以上代码编译后的class文件进行反编译(使用jad工具)的话,可

可以直接使用命令    git reset HEAD 这个是整体回到上次一次操作 绿字变红字(撤销add) 如果是某个文件回滚到上一次操作:  git reset HEAD  文件名 红字变无 (撤销没add修改) git checkout -- 文件

问题 在使用git时,在未添加.ignore文件前使用 git add . 将所有文件添加到库中,不小心将一些不需要加入版本库的文件加到了版本库中.由于此时还没有提交所以不存在HEAD版本,不能使用 git reset HEAD命令. 解决 使用 git rm -r --cached . 不小心使用git pull合并冲突,如果想把当前的修改都放弃,你可以用下面的命令回到合并之前的状态:git reset --hard HEAD或者如果你已经把合并的代码提交了,这时候的撤销需要下面的命令:git

答: 使用git reset <file name>即可撤销

Inception模型和Residual残差模型是卷积神经网络中对卷积升级的两个操作. 一.  Inception模型(by google) 这个模型的trick是将大卷积核变成小卷积核,将多个卷积核的运算结果进行连接,充分利用多尺度信息,这也体现了这篇文章的标题 Going Deeper with Convolutions.更加深的卷积操作. 废话不多说,上图 注意输入层在底部,输出层在顶部.废话不多说,上keras代码. from keras.layers import Conv2D, Ma

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视

在foreach循环中,对元素进行 remove()/add() 操作需要使用Iterator ,如果运行在多线程环境下,需要对Iterator对象枷锁. public class ForeachTest { public static void main(String[] args){ List<String> a = new ArrayList<String>(); a.add("1"); a.add("2"); for (String

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

1 $ git init 对当前所在目录进行git 管理 在当前目录初始化新仓库 2 $ git clone <url> <position> 从url克隆一个仓库到postion处,如下 $ git clone git://github.com/schacon/grit.git 这会在当前目录下创建一个grit的目录,其中包含一个.git的目录,用于保存下载下来的所有的版本记录,然后从其中抽取出最新版本的文件进行拷贝.如果进入这个新见的grit目录,你会看到小木中所有的文件已经在

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中,得到很不错的结果,于是,论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作,给self-attention在图像领域的应用奠定基础 论文: On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.03584 论文代码:https://githu

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

卷积神经网络Lenet-5实现 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者:hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法,仅仅是近年来由于深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法,然后如今电脑的计算能力已非当年的那种计算水平,同一时候如今的训练数据非常多,于是神经网络的相关算法又又一次火了起来,因此卷积神经网络就又活了起来,再開始前,我们须要明白的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor