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(不过大牛说,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,大部分处理会丢失信息.),保持了不变

SCI英文论文写作- Latex 进阶   1.设置行间距的方法: %\setlength{\baselineskip}{15pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1} 2.去掉容差报警的方法: \hbadness=10000 \tolerance=10000 \hfuzz=150pt 3.更改子级item,enumerate的图标的方法: \renewcommand{\labelenumii}{(\arabic{enumii}).} \renewcommand

开源世界有许多优秀的开源项目,我选取其中十个最优秀的.最轻量级的C语言的项目,希望可以为C语言开发人员提供参考. 十个最值得阅读学习的C开源项目代码 1. Webbench 2. Tinyhttpd 3. cJSON 4. CMockery 5. Libev 6. Memcached 7. Lua 8. SQLite 9. UNIX v6 10. NETBSD 十个最值得阅读学习的C开源项目代码 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fo

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

原文出处: 平凡之路的博客   欢迎分享原创到伯乐头条 伯乐在线注:『阅读优秀代码是提高开发人员修为的一种捷径』http://t.cn/S4RGEz .之前@伯乐头条 曾发过一条微博:『C 语言进阶有哪些优秀的代码可以阅读?』http://t.cn/R72EdtY .今天来看看 平凡之路 推荐的<最值得阅读学习的 10 个 C 语言开源项目代码>. 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL

首先 开始我读论文时 也是恨不得吃透每个单词 但是后来转念一想 没必要每个单词都弄懂 因为 一些程度副词 修饰性的形容词等 这些只能增强语气罢了 对文章主题的理解并没有天大的帮助 而读文章应该首先把握主旨  我们应该首要关注 标题 关键词 去通读一遍把握主旨 然后精读重要部分 接着提炼收获 读论文的步骤大致如下: 下面记录一下我开始如何读的英语论文 这篇论文是香港中文大学最近的论文 首先看标题 第二行肯定比较关键 通过了解查阅饲料 可以得到隐私保护集合求交技术(PSI) 而后边的摘要就是介绍了这

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

所谓Abstract,就是对所写论文主要内容的精炼概括.Abstract是美国人的说法,英国的科技期刊喜欢称之为Summary.在英文中,有资料是这么对其定义的:Abstract is a sketchy summary of the main points of an argument or theory in a paper. 一般来说,英文科技论文的Abstract分为三种类型: 1.介绍型(Descriptive/Indicative) 介绍型(或称为指示型)Abstract通常比较简短

这是我在看论文时无意刷到的博客推荐的一篇文章"How to Read a Paper",教你怎么样看论文.对于研究生来说,看论文基本是日常,一篇论文十多二十页,如何高效地读论文确实非常重要,我也看了不少论文,有了一些体会,这篇文章介绍的方法值得参考. 原文来自https://blizzard.cs.uwaterloo.ca/keshav/home/Papers/data/07/paper-reading.pdf 这里还发现了翻译成中文的版本:https://wenku.baidu.co

from: http://www.iteye.com/news/29665 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行.下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html 2. Tinyhttp

1. Webbench Webbench 是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以 模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行.下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html 2. CMockery cmockery是google发布的用于C单元测试的一个轻量级的框架.

本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/c-opensource-project.html,转载请注明源地址. 本篇文章主要总结一些C开源项目,有些是很著名的,有些则比较生僻 1.Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来

1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行.下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html 2. Tinyhttpd tinyhttpd是一个超轻量型Http Server,使用C语言开发,

从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践.真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现. <TensorFlow机器学习实战指南>共11章,第1章介绍TensorFlow的基本概念:第2章介绍如何在计算图中连接算法组件,创建一个简单的分类器:第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法:第4章介绍支持向量机(SVM)算法:第5章介绍如何使用数值度量.文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.

作为一个CS的研究生,发篇文章是你毕业的必要条件.现如今,学校对于文章的要求也越来越高,一般来说,还是国外的期刊或者会议更加受到认可,这样对于毕业也有好处.因此,以我自己的感受来说,论文的写作以及表达方式,合理地呈现你的实验结果,清楚的逻辑解释,显得尤为重要.让人看得懂的论文往往比一个拥有的好的想法的论文更能得到别人的认可,当然这也并不是推崇只是为了专注于论文的写作,毕竟想法才是一篇论文的灵魂.然而事实如此,做好论文的写作的重要性实在很大. 作为一个研究生,很显然并没有很多的论文的写作经验.所以

"源代码面前,了无秘密",阅读优秀代码无疑是开发人员得以窥见软件堂奥而登堂入室的捷径.本文选取10个C语言优秀开源项目的代码作为范本,分别给予点评,免去东搜西罗之苦,点赞!那么问题来了,为啥redis代码没有入选?1. WebbenchWebbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码

原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一.概述 论文根据以下的基本模糊图像模型建立 其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声 然后从统计角度分析L,f,n服从的分布,从而作为先验,构造能量函数进行优化求解. 二.对已有图像统计得到先验 1.L统计 1)对多幅图像统计的结果,L的梯度在全局上满足如下分布(曲线已经对数化) 曲线拟合表示为 最终的全局先

在诊断领域已出现很多大有希望的创新,它们可能会起到真正的变革作用. 例如,有一种新技术可以让健康护理工作者用一部智能手机拍摄高质量的视网膜图像.这些数码照片像素很高,足以帮助检测白内障.黄斑退化.糖尿病和青光眼.

1- PEP简介 PEP是Python增强提案(Python Enhancement Proposal)的缩写.社区通过PEP来给Python语言建言献策,每个版本的新特性和变化都是通过PEP提案经过社区决策层讨论.投票决议,最终确定的.也就是说,PEP是各种增强功能和新特性的技术规格,也是社区指出问题.精确化技术文档.推动Python发展的提案.一般情况下,可以将PEP视为Python语言的设计文档,包含了技术规范和功能的基本原理说明等. 2- PEP的类型及状态 每个PEP都有对应的类型及状

当我们运行一个学习算法时,如果这个算法的表现不理想,那么有两种原因导致:要么偏差比较大.要么方差比较大.换句话说,要么是欠拟合.要么是过拟合.那么这两种情况,哪个和偏差有关.哪个和方差有关,或者是不是和两个都有关,搞清楚这点很重要.能判断出现的情况是这两种中的哪一种,是一个很有效的指示器,指引着可以改进算法的最有效的方法和途径. 下面深入地探讨一下有关偏差和方差的问题,并且能弄清楚怎样评价一个学习算法.能够判断一个算法是偏差还是方差有问题.因为这个问题对于弄清如何改进学习算法的效果非常重要. 如