转自:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/80084861 https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/80084984 Mask RCNN 原理: 简单说一下Mask R-CNN 是一个两阶段的框架,第一个阶段扫描图像并生成提议(proposals,即有可能包含一个目标的区域),第二阶段分类提议并生成边界框和掩码.Mask R-CNN 扩展自 Faster R-C

本文结合Deep learning的一个应用,Convolution Neural Network 进行一些基本应用,参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展,与结果展示(in python). 分为以下几部分: 1. Convolution(卷积) 2. Pooling(降采样过程) 3. CNN结构 4.  跑实验 下面分别介绍. PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),本文只是简要讲最naive最simple的思想,重在实践部分,原理课上详述.

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下.首先介绍原理部分. [透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的? 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的.下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含"儿童"的过程,包括四个步骤:图像输入(InputImage)→卷积(Convolution)→最大池化(MaxPooling)→全连接神经网络(Fully-ConnectedNeural Network)计算.        首先将图片分割成如下图

包(package)是多个函数的集合,常作为分享代码的基本单元,代码封装成包可以方便其他用户使用.越来越多的R包正在由世界上不同的人所创建并分发,这些分发的R包,可以从CRAN 或 github 上获取,由于向 CRAN 提交包审核非常严格,有些开发者并没有将自己开发的R包提至CRAN的意向,通过 devtools 可以轻松从 github上下载安装.包的生命周期一般会经历 source.bundled.binary.installed和in-memory五个阶段.参考资料 (http://r-

制作了一个PE启动盘,不过这个启动盘不能深度隐藏,否则没效果,可以又想不让别人看见PE启动盘的一些内容,防止别人误删或者修改,于是就想找一种可以隐藏文件的方法,普通的隐藏文件的方法如下:

欢迎批评指正! 主成分分析(principal component analysis,PCA) 一.几何的角度理解PCA -- 举例:将原来的三维空间投影到方差最大且线性无关的两个方向(二维空间). 二.数学推导的角度为 -- 将原矩阵进行单位正交基变换. 且听我慢慢展开. 关于第一句话,给个图直观理解,请问,下面的三维空间中的一条鱼,在二维平面时怎么能更直观的看出,这是一条鱼? 很明显,第一种情况更直观,为什么呢? 这就是将原矩阵(三维空间)投影到了信息量最大的两个维度上(二维平面),这就是P

卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的结构类似于神经网络,可以看做是对其的改进.它利用局部连接.权值共享.多核卷积.池化四个手段大大降低了参数的数目,使得网络的层数可以变得更深,并且能够合理的隐式的提取特征.CNN主要用来识别位移.缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形.由于其特征检测层通过训练数据进行学习,隐式地从训练数据中进行学习,避免了显式的特征抽取:再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大

CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhou_Joint_3D_Instance_Segmentation_and_Object_Detection_for_Autonomous_Driving_CVPR_2020_pape

文字渐变效果:图层中的mask属性 本次文章,主要讲述的是图层中的mask属性,利用它,可以做出文字渐变效果! 一.文字渐变效果: 二.文字渐变实现思路: 1.创建一个颜色渐变层,渐变图层跟文字控件一样大. 2.用文字图层裁剪渐变层,只保留文字部分,就会让渐变层只保留有文字的部分,相当于间接让渐变层显示文字,我们看到的其实是被裁剪过后,渐变层的部分内容. 注意:如果用文字图层裁剪渐变层,文字图层就不在拥有显示功能,这个图层就被弄来裁剪了,不会显示,在下面代码中也会有说明. 2.1 创建一个带有文

LVS服务原理以及搭建(理论+干货) 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章 如需转载请标明出处: https://my.oschina.net/yunshuxueyuan/blog QQ技术交流群:299142667 一. LVS简介 LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统,目的在于使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能.高可用的服务器.它具有良好的可靠性,可拓展性和可操作性.从而以低廉的成本实现最优的性

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖

http://www.cocoachina.com/ios/20150716/12571.html 前言 已经很久没写blog了,最近发生了太多事情,失去了生命中一位很重要的成员,使我不得不放下对技术的狂热.直到在6月6日当天,我决定加入一个正在朗朗升起的初创公司[小码哥],如同小码哥的宗旨,一切从“心”开始,希望让每一位来小码哥的朋友都能收获一份满意的答卷.当然还有一个更重要的原因,就是小码哥的创始人,李明杰,因为他,我完成了对别人的3年之约,让他在生命的最后的一段时间内,能看见他的儿子有现在

一.LVS简介 LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统,目的在于使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能.高可用的服务器.它具有良好的可靠性,可拓展性和可操作性.从而以低廉的成本实现最优的性能. 二.LVS的体系架构 使用LVS架设的服务器集群系统有三个部分组成:最前端的负载均衡层(Loader Balancer),中间的服务器群组层,用Server Array表示,最底层的数据共享存储层,用Shared Storage

R 是一门拥有统计分析及作图功能的免费软件,主要用于数学建模.统计计算.数据处理.可视化等方向.据 IEEE Spectrum发布的2016年编程语言前10位排名来看,R语言由2015年排名第6位上升级2016年的第5位.目前在CRAN 上发布的算法包已经超过8000+多个.R体系涉及到高等数据.概率学.统计学.IT技术等多种知识的综合应用,虽然看起来超级复杂,但学过程还是得从基础开始. 解释:CRAN (The Comprehensive R Archive NetWork): 提供下载软件安

参考链接: https://www.sohu.com/a/211665096_99940808 1.Mask组件实现原理 使用模板测试,一方面使Mask对象所在区域的模板缓冲值置为1,另一方面使被Mask的对象进行模板测试,如果是1才进行渲染 2.Mask增加drawcall 3.Mask增加overdraw 如下,左边没加Mask,右边加Mask,颜色越深overdraw越大

1.介绍 在大部分传统机器学习场景里,我们先经过特征工程等方法得到特征表示,然后选用一个机器学习算法进行训练.在训练过程中,表示事物的特征是固定的. 后来嘛,后来深度学习就崛起了.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点是--深度学习能够自动提取特征.如果你是从 DNN 开始了解深度学习,你会对 "深度学习能够自动提取特征" 很迷茫.但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的,你就会很自然地理解 "深度学习能够自动提取特征". 2.提取特征 CNN 网络主要有两个算子,

R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统,是由Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立.它是属于GNU系统的一个自由.免费.源码开放的软件,同一时候也是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 一.R的发展历史 要说R.就不得不先来说一下S语言. 1980年左右.AT&T贝尔实验室设计出一种在统计领域广泛使用的S语言. S语言是一种解释型语言.被设计用来进行数据探索.统计分析和作图. S语言最初的实现版本号主要是S-PLUS.它是一个基于S语言的商业软件,由MathS

安装好ipvsadm后需要查看内核是否加载了ip_vs模块儿,如果没有需要手动执行ipvsadm进行加载: # ipvsadm # lsmod |grep ip_vs # rmmod ip_vs_rr     #移除某个模块 # modprobe ip_vs_rr #加载某个模块 --------------------------------------------------------------------------------------------- 简介:Linux 虚拟服务器(