卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的.在短时间内,变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本.视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围. CNN 由许多神经网络层组成.卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的.网络中每个滤波器的深度从左到右增加.最后通常由一个或多个全连接的层组成: 图 1 卷积神经网络的一个例子 Convnets 背后有三个关键动机:局部感受野.共享权重和池化. 局部感受野 如果想保留

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在学习pjsip的过程中,发现只是单单的阅读英文官方文档,对于里边概念的理解还是不够透彻,并且苦于pjsip没有发现全一点的中文版本,所以想尽自己所能为建设和谐社会而贡献一份力量,文中定会有所疏漏,希望各位看客能够不吝赐教. 1:pjsip教程(一)之PJNATH简介 2:pjsip教程(二)之ICE穿越打洞:Interactive Connectivity Establishment简介 3:pjsip教程(三)之ICE stream transport的使用 4:pjsip文档(四)之ICE

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最近想稍稍看下 React的 SSR框架 Next.js,因为不想看二手资料, 所以自己跑到 Github上看,Next.js的文档是英文的,看倒是大概也能看得懂, 但有些地方不太确定,而且英文看着毕竟不太爽你懂得,所以在网上搜了几圈发现好像好像还没有中文翻译,想着长痛不如短痛, 索性一边看一边翻译,自己翻译的东西自己看得也爽,不过毕竟能力有限,有些地方我也不知道该怎么翻译才好,所以翻译得不太通畅, 或者有几句干脆不翻译了. so,各位若是觉得我哪点翻译得不太准确,或者对于那几句我没翻译的地方有

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