在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet,这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model样例中,它也给出了alexnet的复现,具体网络配置文件如下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train_v

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex

在上面一章我们以实例演示的方式介绍了几种读取配置的几种方式,其中涉及到三个重要的对象,它们分别是承载结构化配置信息的Configuration,提供原始配置源数据的ConfigurationProvider,以及作为"中间人"的ConfigurationBuilder.接下来我们将会对由这三个核心对象组成的配置模型进行详细介绍,不过在此之前我们有必要来认识配置信息在不同载体中所体现出来的三种结构. 目录一.配置的三种结构逻辑结构原始结构物理结构结构转换二.Configuration三.

ISO七层模型详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在我刚刚接触运维这个行业的时候,去面试时总是会做一些面试题,笔试题就是看一个运维工程师的专业技能的掌握情况,这个很正常,给以一定的时间,你能回答出出题人满意的答案,就会给你进行加分,在做面试的时候我曾遇到过问FTP属于ISO的哪一层?其实这个是最简单的,这种面试题看到问题就应该随口说出答案的,如果你不能说出答案的话那么久跟着我以前来了解一下ISO七层模型的知识点吧. 由于最近刚刚工作需要,不得不捡起一些网络的知

在上片文章已经讲过了TCP协议的基本结构和构成并举例,也粗略的讲过了SOCKET,但是讲解的并不完善,这里详细讲解下关于SOCKET的编程的I/O复用函数. 1.I/O复用:selec函数 在介绍socket编程之前,首先要熟悉下I/O多路转接技术,尽管SOCKET通信编程有很多模型,但是,在UNIX环境下,使用I/O多路转接模型无疑是一种更好的选择,UNIX下有5种I/0模型,分别是阻塞式I/O.非阻塞式I/O.I/O复用(select和poll).信号驱动式I/O,异步I/O.这5种方式都可

CSS3盒模型详解 盒模型设定为border-box时 width = border + padding + content 盒模型设定为content-box时 width = content所谓定盒模型即可以指定 属性width的计算方式

JVM的类加载过程以及双亲委派模型详解 这篇文章主要介绍了JVM的类加载过程以及双亲委派模型详解,类加载器就是根据指定全限定名称将 class 文件加载到 JVM 内存,然后再转化为 class 对象.,需要的朋友可以参考下 jvm 的主要组成部分 类加载器(ClassLoader) 运行时数据区(Runtime Data Area) 执行引擎(Execution Engine) 本地库接口(Native Interface) jvm 运行时数据区的组成 方法区: ①方法区主要用来存储已被虚拟机

承接上文:云时代架构阅读笔记五——Java内存模型详解(一) 原子性.可见性.有序性 Java内存模型围绕着并发过程中如何处理原子性.可见性和有序性这三个特征来建立的,来逐个看一下: 1.原子性(Atomicity) 由Java内存模型来直接保证原子性变量操作包括read.load.assign.use.store.write,大致可以认为基本数据类型的访问读写是具备原子性的.如果应用场景需要一个更大的原子性保证,Java内存模型还提供了lock和unlock,尽管虚拟机没有把lock和unlo

06-CSS盒模型详解 #盒子模型 #前言 盒子模型,英文即box model.无论是div.span.还是a都是盒子. 但是,图片.表单元素一律看作是文本,它们并不是盒子.这个很好理解,比如说,一张图片里并不能放东西,它自己就是自己的内容. #盒子中的区域 一个盒子中主要的属性就5个:width.height.padding.border.margin.如下: width和height:内容的宽度.高度(不是盒子的宽度.高度). padding:内边距. border:边框. margin:外

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度                        -p 5 \ 指定yarn队列                     -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小        -Djobmanager.memory.process.size=1024mb \ 指定每个TM的总进程大小,一般是 2-8g,yarn默认最大给8g    -Dtaskmanager.memory.process.size

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 继续前面关于深度学习CNN经典模型的整理,之前介绍了CNN网络Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(点击查看)的网络结构. 本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想.SqueezeNet设计目标

概述 Java的内存模型(Java Memory Model )简称JMM.首先应该明白,Java内存模型是一个规范,主要规定了以下两点: 规定了一个线程如何以及何时可以看到其他线程修改过后的共享变量的值,即线程之间共享变量的可见性. 如何在需要的时候对共享变量进行同步. JMM定义了Java虚拟机(JVM)在计算机内存(RAM)中的工作方式. 而在并发编程中,我们所要处理的两个关键问题就是这两条标准的体现:线程之间如何通信以及线程之间如何同步.通信是指线程之间以何种机制来交换信息.在命令式的编

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo

​ 我是一个Python技术小白,对于我而言,多任务处理一般就借助于多进程以及多线程的方式,在多任务处理中如果涉及到IO操作,则会接触到同步.异步.阻塞.非阻塞等相关概念,当然也是并发编程的基础. ​ 而当我接触到网络编程时,是使用listen().send().recv() 等接口,借助于Python提供的Socket网络套接字模块,基于UDP\TCP协议进行逻辑编写,会发现一个问题,socket接口都是阻塞型的.所谓阻塞型接口是指系统调用(一般是IO接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的

本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1

NET Core的日志模型主要由三个核心对象构成,它们分别是Logger.LoggerProvider和LoggerFactory.总的来说,LoggerProvider提供一个具体的Logger对象将格式化的日志消息写入相应的目的地,但是我们在编程过程中使用的Logger对象则由LoggerFactory创建,这个Logger利用注册到LoggerFactory的LoggerProvider来提供真正具有日志写入功能的Logger,并委托后者来记录日志. 目录一.Logger    扩展方法L

  总结 OSI中的层 功能 TCP/IP协议族 应用层 文件传输,电子邮件,文件服务,虚拟终端 TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 等等 表示层 数据格式化,代码转换,数据加密 没有协议 会话层 解除或建立与别的接点的联系 没有协议 传输层 提供端对端的接口 TCP,UDP 网络层 为数据包选择路由 IP,ICMP,OSPF,EIGRP,IGMP 数据链路层 传输有地址的帧以及错误检测功能 SLIP,CSLIP,PPP,MTU 物理层 以二进制数据形式在物理媒