GoogLeNet系列解读 2016年02月25日 15:56:29 shuzfan 阅读数:75639更多 个人分类: 深度学习基础    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构. GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Architectural

第二百九十六节,python操作redis缓存-Hash哈希类型,可以理解为字典类型 Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图: hset(name, key, value)name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建:否则,修改) name,redis的name key,name对应的hash中的key value,name对应的hash中的value hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建(相当于添加)

笔者在前文<Docker 网络之进阶篇>中介绍了 CNM(Container Network Model),并演示了 bridge 驱动下的 CNM 使用方式.为了深入理解 CNM 及最常用的 bridge 驱动,本文将探索 bridge 驱动的实现机制.说明:本文的演示环境为 ubuntu 16.04. dokcer0 网桥 在 Ubuntn 上安装 docker 后,宿主机上默认被创建了一个名为 docker0 的网卡,其 IP 为 172.17.0.1/16: 有了这个网卡,宿主机还会在

0 - 背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在去年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法. 1 - 研究问题 传统CNN存在着缺陷(下面会详细说明),如何解决CNN的不足,Hinton提出了一种对于图像处理更加有效的网络——胶囊网络,其综合了CNN的优点的同时,考虑了CNN缺失的相对位置.角度等其他信息,从而使得识别效果有所

前言: 接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测,这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取,但是存在一个问题,就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制.当时面对这种问题,rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域,进行切割或者缩放形变处理到固定大小,这样虽然满足了CNN对图片大小的要求,确造成图片的信息缺失或者变形,会降低图片识别的正确率. 如下图所示: 正文: 何凯明大神在看到RCNN模型,分析了CNN模型的特点后:由卷积部分和全连接两部分构成,而对于卷积部分而言,比如任意图片大

EIGRP 默认网络设置的个人总结 (了解即可) //该机制同rip和ospf的default-informationoriginate,原理相同,只是配置格式不同. //!!(唯一作用)该命令起到减少配置工作量的作用:将缺省网络路径推给内部路由器. //边界路由器把一个直连网络标记为默认网络,对于内部路由器来说的.(记忆) //该网络(链路)是内部路由器到达外网的必经之路. 实验目的:学习该技术用于企业边界将去向互联网数据给运营商 //内网代表某大型公司A的企业网 //公网代表互联网 //R3

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

转载自https://www.cnblogs.com/mingaixin/p/4318837.html 一.什么是哈希?(一种更复杂的映射) Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法(哈希函数),变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值).这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出(冲突),所以不可能从散列值来唯一的确定输入值. 映射是一种对应关系,而且集合A的某个元素只能对应集合B中

写在前面 ​ 深度残差网络(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成绩,解决了CNN模型难训练的问题.何凯明大神的工作令人佩服,模型简单有效,思想超凡脱俗. ​ 直观上,提到深度学习,我们第一反应是模型要足够"深",才可以提升模型的准确率.但事实往往不尽如人意,先看一个ResNet论文中提到的实验,当用一个平原网络(plain network)构建很深层次的网络时,56层的网络的表现相比于20层的网络反而更差了.

这篇文章主要解决以下几个问题: 1.同一个网段的容器互相之间通过ip进行ping通 2.同一个网段的容器互相之间通过容器名,通过使用--link进行ping通,已放弃这种方法 3.同一个网段的容器互相之间通过容器名,通过创建自定义网络进行ping通,建议采用这种方法 4.不同网段的容器互相之间通过容器名,通过创建自定义网络,某个网段内的容器关联到另一个网段(则该容器有俩IP地址),进行ping通,建议采用这种方法 (容器没有关联到另一个网段则没法ping通) 不同主机之间的docker容器网络互

1:网络编程(理解)        (1)网络编程:用Java语言实现计算机间数据的信息传递和资源共享        (2)网络编程模型        (3)网络编程的三要素                A:IP地址                        a:点分十进制                        b:IP地址的组成                        c:IP地址的分类                        d:dos命令             

原文:理解OAuth 2.0 - 阮一峰的网络日志 理解OAuth 2.0 作者: 阮一峰 日期: 2014年5月12日 OAuth是一个关于授权(authorization)的开放网络标准,在全世界得到广泛应用,目前的版本是2.0版. 本文对OAuth 2.0的设计思路和运行流程,做一个简明通俗的解释,主要参考材料为RFC 6749. 一.应用场景 为了理解OAuth的适用场合,让我举一个假设的例子. 有一个"云冲印"的网站,可以将用户储存在Google的照片,冲印出来.用户为了使用

原文:理解Docker容器网络之Linux Network Namespace 由于2016年年中调换工作的原因,对容器网络的研究中断过一段时间.随着当前项目对Kubernetes应用的深入,我感觉之前对于容器网络的粗浅理解已经不够了,容器网络成了摆在前面的“一道坎”.继续深入理解K8s网络.容器网络已经势在必行.而这篇文章就算是一个重新开始,也是对之前浅表理解的一个补充. 我还是先从Docker容器网络入手,虽然Docker与Kubernetes采用了不同的网络模型:K8s是Container

一.说明 直接的原因是昨晚<计算机网络(自顶向下方法)>到货了,以为能讲得有些不一样,但看完整本也就是老调地讲过来讲应用层.传输层.网络层.网络接口层.感觉比之谢希仁的<计算机网络>还有不如. 看了很多关于网络模型的文章,总感觉部是在讲原理原理也讲得挺明白,但个人觉得就是看完后不能让读者明白这个东西在编程上是什么.在编程上要怎么实现. 二.各网络模型定义 2.1 定义 ISO/OSI七层网络参考模型: 应用层 表示层 会话层 传输层 网络层 数据链路层 物理层 TCP/IP四层网络

我们每天都在上网冲浪,在这背后到底有那些设备.协议去支撑呢?ISO是[Open System Interconnection]的缩写,该模型定义了不同计算机互联的标准,是设计和描述计算机网络通信的基本框架. 我们就通过对它的介绍,来了解网络通信! 我们从最底层的物理层开始介绍,一直介绍到最上层的 应用层 物理层(physical layer) 单位:bit 比特 理解:实际传送数据的 载体 就像是我们走路的地面,负责承载和种各样的信息 概念:物理层提供有关同步和全双工(单工传输指数据只能按单一方

Hinton第四课 这一课主要介绍神经网络在语言处理上应用,而主要是在文本上,并附上了2003年Bengio 等人的19页的论文<A Neural Probabilistic Language Model>,觉得不错,打算看看翻译了之后在传上来,虽然不是做这方面的,但是多懂些其他领域的东西也好. 一.学习去预测下一个单词 通过使用BP去学习单词意思的特征表征,这里先介绍一个1980年代的一个例子,当时的计算机硬件和软件都没达到现在的水平,但是这个简单的例子有助于理解如何使用BP将相关的信息映射

计算机网络,基本上可以抽象是端的通信.实际在通讯中会用到不同的设备,不同的硬件中,为了能友好的传输信息,那么建立一套规范就十分必要了.先来了解一些基本概念 了解网络中传输的都是二进制数据流.  2.了解网络编程概念. 认识网络: // 网络概念 <1> 经常见到的: 网卡/网线/IP地址/子网掩码/路由地址/DNS服务器地址 作用? // <2> 容易忽略的:MAC地址/数据/数据包 // <3> 网络编程的概念:客户端/服务器/请求/响应/数据流 // 网络是数据交互

代码示例:https://github.com/johnlui/Swift-On-iOS/blob/master/BuildYourHTTPRequestLibrary 开源项目:Pitaya,适合大文件上传的 HTTP 请求库:https://github.com/johnlui/Pitaya 本系列文章中,我们将尝试使用 NSURLSession 技术构建一个自己的网络请求库. NSURLSession 简介 NSURLSession 是 iOS7 引入的新网络请求接口,在 WWDC2013

1.前言     云计算在中国发展越来越快,企业逐步开始将业务迁移到公有云中,方便运维,节省成本.公有云最复杂的地方是网络,客户对网络的需求千奇百怪,造成网络环境极其复杂,稍有不慎,就会出现网络连通性问题.因此大部分云计算厂商机房网络类型的运营商接入均为 BGP 多线路,保证线路质量.公有云中网络安全也是非常重要,例如DDos攻击,域名未备案封堵系统.我在工作中接触到了BGP高仿和域名未备案封堵系统,今天总结一下自己对BGP网络的理解,涉及的内容有什么是BGP,BGP用来解决什么问题,云计算厂商

继上篇文章:[Kubernetes]浅谈容器网络,自己给自己挖的坑,这篇文章来谈谈容器跨主机网络. 要理解容器"跨主通信"的原理,就要来谈谈 Flannel 这个项目. Flannel 项目是 CoreOS 公司主推的容器网络方案.提供容器网络功能的,分别是: VXLAN , host-gw , UDP . 这三种不同的实现,代表了三种容器跨主机网络的主流实现方法.这里主要讲 VXLAN 和 UDP 模式. 先从 UDP 模式讲起. 假设,我有两台宿主机: 宿主机 Node 1 上有一