首先是始点刚度法: SUBROUTINE UMAT(STRESS,STATEV,DDSDDE,SSE,SPD,SCD, RPL,DDSDDT,DRPLDE,DRPLDT, STRAN,DSTRAN,TIME,DTIME,TEMP,DTEMP,PREDEF,DPRED,CMNAME, NDI,NSHR,NTENS,NSTATV,PROPS,NPROPS,COORDS,DROT,PNEWDT, CELENT,DFGRD0,DFGRD1,NOEL,NPT,LAYER,KSPT,JSTEP,KINC)

Google AI团队与DeepMind合作,上周宣布了一个名为PlaNet的新的开源“Deep Planning”网络. PlaNet是一个人工智能代理,它只使用图像输入来学习世界模型,并使用这些模型进一步计划以获得经验. PlaNet可以轻松解决各种基于图像的控制任务,并与先进的无模型代理商竞争. Google AI团队还发布了研究社区的源代码,以进一步探索和构建PlaNet. PlaNet如何运作? PlaNet依赖于隐藏或潜在状态的紧凑序列.这被称为潜在动力学模型,其中不是直接从一个图像

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

在linux中提供一种输入子系统的驱动模型,其主要是实现在input.c中. 在输入子系统这套模型中,他把驱动分层分类.首先分为上下两层,上层为input.c .下层为驱动的实现,下层分为两部分,一部分为drive部分,主要实现和硬件无关的代码,一本分为device部分,这部分就是与硬件相关的代码. 在内核代码中drive部分已经为我们写好了,你也可以自己写,我一般用的是evdev.c这个文件里面的代码.我们所要做的就是编写device里面的代码.这样就可以减轻程序员的编写负担.免得每次写驱动程

从以下10个方面深入理解输入URL后整个模型以及浏览器的工作流程! 目录 1.HTTP 2.DNS 3.协议栈 4.TCP 5.IP 6.MAC 7.网卡 8.交换机 9.路由器 10.服务器与客户端 输入URL后浏览器的整个流程(简单版本): 1.孤单小弟——HTTP (1) 解析URL 首先浏览器做的第一步工作就是要对URL进行解析,从而生成发送给 Web 服务器的请求信息. 让我们看看一条长长的 URL 里的各个元素的代表什么,见下图 所以图中一长串的URL本质上是请求服务器里面的文件资源

参考: 1.http://ivt-abaqusdoc.ivt.ntnu.no:2080/v6.14/books/sub/default.htm 2.ABAQUS 用户材料子程序开发及应用-杨曼娟 3.费康老师abaqus书 4.论坛:http://www.mechbbs.com/forum.php?mod=viewthread&tid=104&highlight=abaqus 1.首先看费康老师书第12章邓肯张模型开发. 刚度矩阵就是下面的矩阵.其实刚度矩阵类似于一维里面胡克定律的k(F=

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/ , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 首先在参考文章的基础上进一步详细绘制了模型的流程图.在 上一篇博客中介绍了模型的上半部分,本文将对模型的下半部分做一介绍. Faster-RCNN流程图 1.  roi_module.py from collections import namedtuple from string import Template import c

一.Django基础 一.Django简介 Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成.采用了MVC的软件设计模式,即模型(Model).视图(View)和控制器(Controller).它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件.并于2005年7月在BSD许可证下发布.这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的. 1.mvc简介 http://blog.csdn.net/pi9n

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066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. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体

本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型. 一.对于Keras, 第一步,使用Keras搭建.训练.保存模型. model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,冻结Keras模型. from keras.models import load_modelimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_iofrom keras import backen

一,项目题目:扩展Django自带User模型,实现用户注册与登录 我们在开发一个网站的时候,无可避免的需要设计实现网站的用户系统.此时我们需要实现包括用户注册,登录,用户认证,注销,修改密码等功能.Django作为一个完美主义者的终极框架,当然也会想到用户的这些痛点,它内置了强大的用户认证系——auth,所以本文在不建立User模型的情况下实现用户的注册,登录和认证.另外对Django Auth自带的User模型进行扩展,运行用户添加更多的个人信息. 我在之前的Django学习笔记(9)——开

一下摘自:https://blog.csdn.net/Fire_Light_/article/details/79602705 论文链接:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition 作者开源代码:https://github.com/deepinsight/insightface 这篇论文原名是ArcFace,但是由于与虹软重名,后改名为Insight Face. 其实这篇论文可以看作是AmSoftmax的一种改

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对

YOLO.SSD.FPN.Mask-RCNN检测模型对比 一．YOLO(you only look once) YOLO 属于回归系列的目标检测方法,与滑窗和后续区域划分的检测方法不同,他把检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标.box中包含物体的置信度和物体所属类别概率,可以实现端到端的检测性能优化 原理如下: 输入一张图片,图片中包含N个object,每个object包含4个坐标(x,y,w,h)和1个lab