CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连接来说的.全连接示意图如下: 比如说,输入图像为1000*1000大小,即输入层有1000*1000=10^6维,若隐含层与输入层的数目一样,也有10^6个,则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 * 10^6=10^12,数目非常之大,基本很难训练. 一般认为人对外界的认知是从局部到全局的,而

使用体素化网格方法实现下采样,即减少点的数量,减少点云数据,并同时保持点云的形状特征,在提高配准.曲面重建.形状识别等算法速度中非常实用. PCL实现的VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格(可把体素栅格想象为微小的空间三维立方体的集合),然后在每个体素(即,三维立方体)内,用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点,这样该体素就内所有点就用一个重心点最终表示,对于所有体素处理后得到过滤后的点云.这种方法比用体素中心来逼近的方法更慢,但它对于采样点对应曲面的表示更为准确. 所

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

Linux下TCP/IP及内核参数优化有多种方式,参数配置得当可以大大提高系统的性能,也可以根据特定场景进行专门的优化,如TIME_WAIT过高,DDOS攻击等等. 如下配置是写在sysctl.conf中,可使用sysctl -p生效,文中附带了一些默认值和中文解释(从网上收集和翻译而来),确有些辛苦,转载请保留链接,谢谢-. 相关参数仅供参考,具体数值还需要根据机器性能,应用场景等实际情况来做更细微调整. net.core.netdev_max_backlog = #该参数决定了,网络设备接收

 I.目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1.使得图像符合显示区域的大小: 2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上. 对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. II.

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

编译N次了   原来这么回事 原文地址:linux下编译php中configure参数具体含义作者:捷心特 php编译参数的含义 ./configure –prefix=/usr/local/php                      php 安装目录 –with-apxs2=/usr/local/apache/bin/apxs –with-config-file-path=/usr/local/php/etc      指定php.ini位置 –with-mysql=/usr/local

在jmeter中有时候会用到,将上一个接口的返回值作为下一个接口的请求参数 具体操作如下: 1.首先新建一个http请求(右键线程组--添加Sampler--http请求),同时添加好接口相应的请求参数 2.查看http请求结果(这里,我们将uip作为下回一个接口请求的参数): 3.使用正则表达式提取器或json提取器来提取uip的值,这里我使用json提取器(json提取器的使用参见:http://www.cnblogs.com/liyuanhong/articles/7082998.html

点云处理有时因为数据量太大,我们需要对其进行下采样. 这里的方法是先将点云填入固定大小的三维网格中,然后每个网格中选一个点生成新的点云. 新点云即为下采样后的点云. 这里使用斯坦福兔子作为测试点云. 小兔子pcd下载地址. 原始点云: 采样后点云: matlab代码如下: clear all; close all; clc; pc = pcread('rabbit.pcd'); pcshow(pc); pc_point = pc.Location; xlimit = pc.XLimits; yl

众所周知在默认参数情况下Linux对高并发支持并不好,主要受限于单进程最大打开文件数限制.内核TCP参数方面和IO事件分配机制等.下面就从几方面来调整使Linux系统能够支持高并发环境. Iptables相关 如非必须,关掉或卸载iptables防火墙,并阻止kernel加载iptables模块.这些模块会影响并发性能. 单进程最大打开文件数限制 一般的发行版,限制单进程最大可以打开1024个文件,这是远远不能满足高并发需求的,调整过程如下: 在#号提示符下敲入: # ulimit–n 6553

刚刚听了吴老师是复制章节课程,对于GTID模式下备份数据--set-gtid-purged=OFF 参数有些不理解,于是乎做了实验,加深理解,得出些结论,如有错漏请批评指正! 部分备份: [root@localhost mysql]# /usr/local/mysql/bin/mysqldump -uroot -p -S /data/mysql3306/data/mysql3306.sock lyh2 >/home/backup/lyh2--`date +%Y%d%m`.sql Enter pa

1.cv2.pyrDown(src)  对图片做向下采样操作,通常也可以做模糊化处理 参数说明:src表示输入的图片 2.cv2.pyrUp(src) 对图片做向上采样操作 参数说明:src表示输入的图片 高斯金字塔:分为两种情况:一种是向下采样,一种是向上采样 下采样的原理:先与Gi进行高斯卷积即高斯滤波,再将所有偶数行和列去除,实现行和列维度缩减的目的 代码: 第一步:读入图片 第二步:使用cv2.pyrDown进行高斯金字塔的下采样 第三步:使用自己的步骤做高斯金字塔的下采样,先对图像作高

带命令行参数的代码在IDE下调试,需要把参数赋值,本文mark一下具体的命令行参数在代码中赋值方法. if __name__ == "__main__": sys.argv = ['a.py', '--src=vi', '--tgt=en']   对应的参数顺序为:sys.argv = [arg0, arg1, arg2]

linux下删除大量文件提示参数过长解决办法:在当前目录下rm -rf * 在linux中删除大量文件时,直接用rm会出现:-bash: /bin/rm: 参数列表过长的错误. 这时可以用find命令来结合使用. 删除当前目录下文件名或文件夹名中包含name字段的文件: find . -name "name*" | xargs rm -rf 假如文件名或文件夹名中包含空格: find . -name "name*" -print0 | xargs -0 rm -rf

1. np.random_choice(array, len)  进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数 数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

Ubuntu/CentOS下编译Nginx安装基本参数,做个记录: groupadd www useradd -g www www ./configure --user=www --group=www --prefix=/usr/local/include/nginx --with-pcre=/home/download/pcre-8.39 --with-zlib=/home/download/zlib-1.2.10 备注: --with-pcre,--with-zlib 后面跟的都是源码解压后

1.卷积 当从一个大尺寸图像中随机选取一小块,比如说 8x8 作为样本,并且从这个小块样本中学习到了一些特征,这时我们可以把从这个 8x8 样本中学习到的特征作为探测器,应用到这个图像的任意地方中去.特别是,我们可以用从 8x8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积,从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值. 下面给出一个具体的例子:假设你已经从一个 96x96 的图像中学习到了它的一个 8x8 的样本所具有的特征,假设这是由有 100 个隐含单元的自编码完成的.为了得到

很多人说docker改变了运维世界,这句话是从群体角度来说的,是统计学意义上的改变,像mysql,python这样被大规模使用的基础应用,docker化之后为整个群体所节省的时间是非常巨大的. 有人可能会问,我只有一台服务器,也不太可能会迁移.我的python服务,mysql服务,只需要部署一次,就可以在以后重复使用了.那这样docker对于我来说还有优势吗?毕竟docker也是有学习成本的. 如果你确信你的应用都是一次性的,而且只提供给自己使用,那么docker在这种场景下的优势不是特别明显:

13.1 恢复密码文件 密码文件(linux 为例)在$ORACLE_HOME/dbs目录下,文件名的前缀是orapw,后接数据库实例名. [oracle@DSI backup]$ cd /u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/dbs/ -rw-r----- 1 oracle oinstall     1536 Jul 25 10:15 orapworcl 该文件只为两个权限服务:SYSDBA和SYSOPER 密码文件的丢失或损坏导致需要访问该文件的相关操作都失败