安卓中的画面不是纯粹由window组成.而是改成了window+view的组织模式.window是一个顶层窗口的概念.view就相当于在window内的控件.而subwindow则是依附于window的一些对话框.安卓在对window进行管理的时候,将window分为很多层,不同的层又对应于不同的window类型.下面这个图阐释了这种概念: 安卓首先将窗口按照layer分层,然后每一层又有很多window,每一个window又包含了很多的view和sublayer.这些分层的概念对于用户端是透明

原文:http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html 参考:http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/47361571#vision-layers 记:总感觉对于caffe是一知半解,要深入深度学习,以及更好的去工程和实验,详细学习caffe是必须的. Layers 要想创建一个Caffe模型,需要在prototxt中定义一个model architecture(模型架构). Caff

layer是建模和计算的基本单元. caffe的目录包含各种state-of-the-art model的layers. 为了创建一个caffe model,我们需要定义模型架构在一个protocol buffer定义文件中(prototxt).caffe的layer和它们的参数被定义在caffe.proto中. Vision Layers: 头文件./include/caffe/vision_layers.hpp vision layers通常取图像为输入,产生其他图像作为输出.实际中典型的图

8.Vsync 8.1概论 VSYNC(Vertical Synchronization)是一个相当古老的概念,对于游戏玩家,它有一个更加大名鼎鼎的中文名字—-垂直同步. “垂直同步(vsync)”指的是显卡的输出帧数和屏幕的垂直刷新率相同,这完全是一个CRT显示器上的概念.其实无论是VSYNC还是垂直同步这个名字, 因为LCD根本就没有垂直扫描的这种东西,因此这个名字本身已经没有意义.但是基于历史的原因,这个名称在图形图像领域被沿袭下来.在当下,垂直同步的含义我们可以理解为,使得显卡生成帧的速

最近在做0718的framebuffer驱动,fb驱动本身还是比较简单的,但重要的是需要按照android实现fb驱动的overlay特性,因此转一些关于android overlay的文章,以供以后参考. 转载至: http://blog.csdn.net/yili_xie/archive/2009/11/12/4803527.aspx AndroidDisplay System --- SurfaceFlinger SurfaceFlinger 是Android multimedia 的一个

怕标题起的有点大,下述技巧如果你已经掌握了看看就好,欢迎斧正,本文希望通过介绍一些 CSS 不太常用的技巧,辅以一些实践,让读者可以更加深入的理解掌握 CSS 动画. 废话少说,直接进入正题,本文提到的动画不加特殊说明,皆指 CSS 动画. 正负旋转相消 嗯.名字起的很奇怪,好像数学概念一样. 在动画中,旋转是非常常用的属性, { transform: rotate(90deg); } 那旋转有一些什么高级点的技巧呢?当然是可以改变 transfrom-origin ,改变旋转中心点啦. 开个玩

不同于传统的 PC Web 或者是移动 WEB,在腾讯视频客厅盒子端,接大屏显示器(电视)下,许多能流畅运行于 PC 端.移动端的 Web 动画,受限于硬件水平,在盒子端的表现的往往不尽如人意. 基于此,对于 Web 动画的性能问题,仅仅停留在感觉已经优化的OK之上,是不够的,想要在盒子端跑出高性能接近 60 FPS 的流畅动画,就必须要刨根问底,深挖每一处可以提升的方法. 流畅动画的标准 理论上说,FPS 越高,动画会越流畅,目前大多数设备的屏幕刷新率为 60 次/秒,所以通常来讲 FPS 为

https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理,只是从选择数据集开始,到最后生成文本,展示一个RNN使用实例的过程. 对于深度学习的应用者,最应该关注的除了算法和模型,还应该关注如何预处理好自己的数据,合理降噪,以及如何在数据量不同的情况下选择合理的超参,来达到最理想的训练结果. 在经过近三个月的学习之后,我打算使用Tensorflow,创建一个LSTM RNN模型,使用中文小说作为数据源,

SurfaceFlinger是Android multimedia的一个部分,在Android 的实现中它是一个service,提供系统 范围内的surface composer功能,它能够将各种应用 程序的2D.3D surface进行组合.在具体讲SurfaceFlinger之前,我们先来看一下有关显示方面的一些基础 知识 . 1 .原理 分析 让我们首先看一下下面的屏幕简略图:   每个应用程序可能对应着一个或者多个图形界面,而每个界面我们就称之为一个surface ,或者说是window

Caffe学习笔记(一):Caffe架构及其模型解析 写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章<caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013>.<Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例)>. 本文主要介绍Caffe的总体框架,并对caffe模型进行解析,主要是本人的学习笔记,参考了各种资料,例如:<Caffe官方教程中译本>,网址:http://caffe.b

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚,于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文,如果有错误的地方请大家指出. 原文:http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ 在这篇文章中,我将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法,R-CNN(Regions with CNN features)是如何工作的.事实证明,R-CNN在检测和分类自然图像中的物体

Abstract AVP服务会缓和电动车现有两个缺点: 有限的行驶范围和很长的充电时间. v-charge用相机和超声波在GPS-denied的区域全自动形式. 这篇paper叙述了下述几方面的优势: network communication parking space scheduling multi-camera calibration semantic mapping concepts visual localization motion planning 这个项目推动了视觉定位, 环境

认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清 二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go     正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te

在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系.但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系,因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系. 因此,FM和深度网络DNN的结合也就成为了CTR预估问题中主流的方法.有关FM和DNN的结合有两种主流的方法,并行结构和串行结构.两种结构的理解以及实现如下表所示: 结构 描述 常见模型 并行结构 M部分和DNN部分分开计算,只在输出

背景 上一篇文章介绍了FNN [2],在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现.但FNN并不是完美的,针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN(Product-based Neural Network). PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合,但与FNN不同,PNN并没有单纯使用全连接层来对低阶特征进行组合,而是设计了Product层对特征进行更细致的交叉运算.在<推荐系统系列(三):FNN理论与实践>中提到过,在不考虑激活函数的前提下,使用全

概述 LSTM在机器学习上面的应用是非常广泛的,从股票分析,机器翻译 到 语义分析等等各个方面都有它的用武之地,经过前面的对于LSTM结构的分析,这一节主要介绍一些LSTM的一个小应用,那就是sequence generation.其实sequence generation本事也是对一些应用的统称,例如: 让机器学习音乐后然后让机器根据学习的模型自己创造音乐(制作人快要失业啦....),让机器学习某种语言然后让这个学习到的模型自己产生Word来说话,等等.这其实本质是一种one-to-many的

DeepCrossing是在AutoRec之后,微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型.其应用场景是搜索推荐广告中,解决了特征工程,稀疏向量稠密化,多层神经网路的优化拟合等问题.所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型(文中couting feature)和类别型.如下图 对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后,类别多的特征需要经过Embedding过程.要多说一句,数值的统计特征包括了过去广告点击率,这个在以后实际应用中设计特征可以考虑. 其优化目标就是广告的点击率,即CTR

Databend 是一个开源的.完全面向云架构的新式数仓,它提供快速的弹性扩展能力,并结合云的弹性.简单性和低成本,使 Data Cloud 构建变得更加容易. Databend 把数据存储在像 AWS S3 ,Azure Blob 这些云上的存储系统,可以使不同的计算节点挂载同一份数据,从而做到较高的弹性,实现对资源的精细化控制. Databend 在设计上专注以下能力: 弹性 在 Databend 中,存储和计算资源可以按需.按量弹性扩展. 安全 Databend 中数据文件和网络传输都是端

bn一般就在conv之后并且后面再接relu 1.如果输入feature map channel是6,bn的gamma beta个数是多少个? 6个. 2.bn的缺点: BN会受到batchsize大小的影响.如果batchsize太小,算出的均值和方差就会不准确,如果太大,显存又可能不够用. 3.训练和测试时一般不一样,一般都是训练的时候在训练集上通过滑动平均预先计算好平均-mean,和方差-variance参数,在测试的时候,不再计算这些值,而是直接调用这些预计算好的来用,但是,当训练数据和

在caffe中计算某个model的整个net以及各个layer的向前向后传播时间,可以使用下面的命令格式: ./build/tools/caffe time --model=examples/mnist/mytest/execise1_train_test.prototxt -iterations 100 -gpu 0 其中model指向待测model的prototxt文件,-iterations后面的100表示迭代100次,-gpu 0 表示使用第一张显卡来计算时间,若使用CPU计算,将sol

以前由于项目需要 也写了一些动画 ,但是知识不系统,很散.这段时间趁着项目完成的空袭,来跟着大神的脚步系统的总结一下iOS中Core Animation的知识点. 原博客地址:http://blog.csdn.net/column/details/huangwenchen-ios-sdk.html 本文主要从CoreAnimation的Layer角度来讲解动画,我想从CALayer的角度更好理解,后续还会有第二篇从UIKIt的UIView角度来讲解动画,第三篇讲解UIDynamicAnimati