摘要: 一般情况下,我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络,如果资源升级,可以将模型结构放大以获取更好精度.我们系统地研究模型缩放并验证网络深度,宽度和分辨率之间的平衡以得到更好的性能表现.基于此思路,提出了一种新的缩放方法:利用复合系数来统一缩放模型的所有维度,达到精度最高效率最高.复合系数有:w卷积核大小,d神经网络深度,r分辨率大小.在之前的MobileNet和ResNet上已展示了这种缩放方法的高效性. 使用神经架构搜索设计了一个主干网络,并且将模型放大获取一系列模型,我们称

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

前两天去面试javaweb问到一个问题,在你的项目中有没有用到线程,我特么的一想,这东西不是在c层面的吗,所以说我不了解线程..... 后来回去想啊想啊,我操这特么的不是再问我事物的控制,消息队列的回调?这特么的是什么面试 下面写出我这两天的答案,另附文章比较长大部分都是引用书本或个人博客 程序要靠上下文(context)来描述当前做的工作,防止忽略之前的数据,当然我们学习也要有个铺垫 在此列出以便有些我没有讲到的知识被忽略 [多问几个为什么]为什么匿名内部类中引用的局部变量和参数需要final

一.函数的源码 /** * Simplified version of combineByKeyWithClassTag that hash-partitions the resulting RDD using the * existing partitioner/parallelism level. This method is here for backward compatibility. It * does not provide combiner classtag informatio

Flink Window机制范例实录: 什么是Window?有哪些用途? 1.window又可以分为基于时间(Time-based)的window 2.基于数量(Count-based)的window. Flink DataStream API提供了Time和Count的window,同时增加了基于Session的window. 同时,由于某些特殊的需要,DataStream API也提供了定制化的window操作,供用户自定义window. 下面,主要介绍Time-Based window以及

CombineKey()是最常用的基于键进行聚合的函数,大多数基于键聚合的函数都是用它实现的.和aggregate()一样,CombineKey()可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值.要理解CombineKey()需要先理解它在数据处理时是如何处理每个元素的.由于CombineKey()会遍历分区中的所有元素,因此每个元素的键要么还没有遇到,要么就是和之前的额某个元素的键相同. 如果遇到的是一个新元素,CombineKey()会使用一个叫做createCombiner()的函数来创建那个

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的,论文地址是:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 这篇文章主要想解决的一个问题是,如何平衡网络的深度.宽度和分辨率来提高模型的准确率. 通常而言,提高网络的深度.宽度和分辨率来扩大模型,从而提高模型的泛化能力.但如果单一提高某个参数的话,模型准确率很快会达到饱和,如下图所示. 因此,需要同时对深度.宽度和分辨率来进行调整.作者提出了“复合相关系数(compound coefficient)”来动态提高这3个

[导读]谷歌AI研究部门华人科学家再发论文<EfficientNet:重新思考CNN模型缩放>,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度,超越了当先最先进图像识别网络的准确率,效率提高了10倍,而且更小. 目前提高CNN精度的方法,主要是通过任意增加CNN深度或宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估. 以固定的资源成本开发,然后按比例放大,以便在获得更多资源时实现更好的准确性

参考目录: 目录 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把扩展问题用数学来描述 1.3 实验内容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基线模型 2 PyTorch实现 文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model sca

概述 总体而言,这两篇论文都在追求一件事,那就是它们名字中都有的 efficient.只是两篇文章的侧重点不一样,EfficientNet 主要时研究如何平衡模型的深度 (depth).宽度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以获得更好的性能,并使用了一个复合系数 (compound coefficient) 来统一调整模型的规模.EfficientDet 的亮点在于提出了 BiFPN (双向特征金字塔网络?),其实就是目标检测中的 neck 部分用于特征图的融合,然后在这个

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

.NET Core中的认证管理解析 0x00 问题来源 在新建.NET Core的Web项目时选择“使用个人用户账户”就可以创建一个带有用户和权限管理的项目,已经准备好了用户注册.登录等很多页面,也可以使用AuthorizeAttribute进行各种权限管理,看起来似乎十分方便.不过生成的代码都替我干了些什么我一团雾水.看了下生成的数据表,功能也挺复杂的.实际上我需要的只是基于用户和角色的认证管理,而且用户资料是使用现有的库,但使用.NET Core自带的认证组件必须要依赖EF,表的结构也很多对

jQuery,让我们对dom的操作更加便捷.由于其易用性和可扩展性,jQuer也迅速风靡全球,各种插件也是目不暇接. 我相信很多人并不能直接远离jQuery去做前端,因为它太好用了,我们以前做的东西大多基于jQuery和它的插件.而且现在Angular2的组件生态还不是很完善,我们在编写Angular的时候也许会想要用到jQuery.本篇文章就简单介绍下在Angular2中使用jQuery 如果你不知道怎么搭建Angular2开发环境,请参考我之前写这篇文章:Angular2入门系列教程1-使用

最近项目中用到了各种加密,其中就包括从没有接触过得aes加密,因此从网上各种查,官方的一种说法: 高级加密标准(英语:Advanced Encryption Standard,缩写:AES),在密码学中又称Rijndael加密法,是美国联邦政府采用的一种区块加密标准.这个标准用来替代原先的DES,已经被多方分析且广为全世界所使用.经过五年的甄选流程,高级加密标准由美国国家标准与技术研究院(NIST)于2001年11月26日发布于FIPS PUB 197,并在2002年5月26日成为有效的标准.2

在Disk-Base数据库中,由于临时表和表变量的数据存储在tempdb中,如果系统频繁地创建和更新临时表和表变量,大量的IO操作集中在tempdb中,tempdb很可能成为系统性能的瓶颈.在SQL Server 2016的内存(Memory-Optimized)数据库中,如果考虑使用内存优化结构来存储临时表,表变量,表值参数的数据,那么将完全消除IO操作的负载消耗,发挥大内存的优势,大幅提高数据库的性能. 在SQL Server 2016中,能够直接创建内存优化的表类型,表变量和表值参数的数据