1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride

TensorFlow 中卷积操作和池化操作中都有一个参数 padding,其可选值有 ['VALID', 'SAME']. 在 TensorFlow 文档中只是给出了输出张量的维度计算方式,但是并没有说明当 padding='SAME' 时,如何进行补零操作. 其给出的输出张量的维度计算公式: VALID 方式: output_shape[i] = ceil((input_shape[i] - (filter_shape[i] - 1) * dilation_rate[i]) / strides

双十一剁手节过去了,大家应该在很多网页中看到了数字翻牌的效果吧,比如倒计时. 数字增长等.相信很多人都已经自己独立实现过了,我也在网上看了一些demo,发现HTML结构大多比较复杂,用了4个并列的标签来放置前后两个“牌”.本文就来讲解下,如何进一步精简HTML,让结构简单,让JS方法封装得易使用.先来看看最终效果: 每个翻牌的HTML结构(精简至2个并列标签): <div class="flip down"> <div class="digital fron

转自:http://blog.csdn.net/yu_xiang/article/details/9227023 在现实Internet网络环境中,大多数计算机主机都位于防火墙或NAT之后,只有少部分主机能够直接接入Internet.很多时候,我们希望网络中的两台主机能够直接进行通信,即所谓的P2P通信,而不需要其他公共服务器的中转.由于主机可能位于防火墙或NAT之后,在进行P2P通信之前,我们需要进行检测以确认它们之间能否进行P2P通信以及如何通信.这种技术通常称为NAT穿透(NAT Trav

[转]STUN和TURN技术浅析 http://www.h3c.com.cn/MiniSite/Technology_Circle/Net_Reptile/The_Five/Home/Catalog/201206/747038_97665_0.htm 在现实Internet网络环境中,大多数计算机主机都位于防火墙或NAT之后,只有少部分主机能够直接接入Internet.很多时候,我们希望网络中的两台主机能够直接进行通信,即所谓的P2P通信,而不需要其他公共服务器的中转.由于主机可能位于防火墙或N

前一段时间在P2P通信原理与实现中介绍了P2P打洞的基本原理和方法,我们可以根据其原理为自己的网络程序设计一套通信规则, 当然如果这套程序只有自己在使用是没什么问题的.可是在现实生活中,我们的程序往往还需要和第三方的协议(如SDP,SIP)进行对接,因此使用标准化 的通用规则来进行P2P链接建立是很有必要的.本文就来介绍一下当前主要应用于P2P通信的几个标准协议,主要有STUN/RFC3489,STUN/RFC5389, TURN/RFC5766以及ICE/RFC5245. STUN简介 在前言

android 的boot.img 包括 boot header,kernel, ramdisk 首先来看看Makefile是如何产生我们的boot.img的: boot镜像不是普通意义上的文件系统,而是一种特殊的Android定制格式,由文件头信息boot header,压缩的内核,文件系统数据ramdisk以及second stage loader(可选)组成,它们之间非页面对齐部分用0填充 ,可以从mkbootimg.h文件中看到. 文件头信息的具体结构可以在system/core/mkb

Weilin Huang——[arXiv2016]Accurate Text Localization in Natural Image with Cascaded Convolutional Text Network 目录 作者和相关链接 背景介绍 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 个人主页:Tong He,黄伟林,乔宇,姚剑 作者简单信息: 论文下载:论文传送门 背景介绍 自底向上方法(bottom up)的一般流程 Step 1: 用滑动窗口或者MSER

目录: 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name='use_dropout')   # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(name, reuse=True)  # 设置函数的作用范围 4.tf.get_variable(name, shape)  # 设置函数变量 5.tf.nn.conv2d(i, k, [

为了让CPU能够更舒服地访问到变量,struct中的各成员变量的存储地址有一套对齐的机制.这个机制概括起来有两点:第一,每个成员变量的首地址,必须是它的类型的对齐值的整数倍,如果不满足,它与前一个成员变量之间要填充(padding)一些无意义的字节来满足:第二,整个struct的大小,必须是该struct中所有成员的类型中对齐值最大者的整数倍,如果不满足,在最后一个成员后面填充. 各种类型的变量的align值如下,参考的是wikipedia的页面:------------------------

目录 Tensorflow基本使用 一.确认安装Tensorflow 二.获取MNIST数据集 三.使用Tensorflow训练--Softmax回归 四.使用Tensorflow训练--卷积神经网络 4.1 构建网络组件 4.2 定义网络结构 4.3 训练模型 五.使用Tensorflow进行可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ Tensorflo

目录 DNN CNN DNN VS CNN Example 卷积的好处why convolution? DCNN 卷积核移动的步长 stride 激活函数 active function 通道 channel 补零 padding 参数计算 池化层 Pooling layer 池化层的超参数: 池化层的类型: 全连接层 Fully connected layer FC层 CNN的一些性质 不变性 invariant 反向传播梯度消失 常规框架 trick #空洞卷积 dialted convol

1,概述 模型量化属于模型压缩的范畴,模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小,加速模型的推断速度(除了压缩之外,一些模型推断框架也可以通过内存,io,计算等优化来加速推断). 常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作.但在这里有些方法只能起到缩减模型大小,而起不到加速的作用,如稀疏化剪枝.而在现代的硬件设备上,其实更关注的是模型推断速度.今天我们就讲一种既能压缩模型大小,又能加速模型推断速度:量化. 量化一般可以分为两种模式:训练后的量化(po

目录 1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差学习基本单元: 在ImageNet上的结果: 效果会随着模型层数的提升而下降,当更深的网络能够开始收敛时,就会出现降级问题:随着网络深度的增加,准确度变得饱和(这可能不足为奇),然后迅速降级. ResNet模型: 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 co

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape

在现实Internet网络环境中,大多数计算机主机都位于防火墙或NAT之后,只有少部分主机能够直接接入Internet.很多时候,我们希望网络中的两台主机能够直接进行通信,即所谓的P2P通信,而不需要其他公共服务器的中转.由于主机可能位于防火墙或NAT之后,在进行P2P通信之前,我们需要进行检测以确认它们之间能否进行P2P通信以及如何通信.这种技术通常称为NAT穿透(NAT Traversal).最常见的NAT穿透是基于UDP的技术,如RFC3489中定义的STUN协议. STUN,首先在RFC

工作中常会需要让数据传输前进行加密处理.这次用到的是AES加密.AES加密中,需要注意到坑还是挺多的.对AES也进行了一番了解,发现里面的东西真的是注意的太多了.今天只是整理了一种简单的加密格式,工作中使用肯定是够了,想要了解根深的AES加密还是需要再找些资料学习一下. 首先需要下载python的第三库Crypto:pip install Crypto #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from Crypto.Cipher import

自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  CNN卷积神经网络 1.1.1          什么是CNN卷积神经网络 CNN(convolutional neural network)卷积神经网络是一种具有局部连接和权重共享等特性的深层前馈神经网络.简单来说神经网络都是为了提取特征.卷积提取特征的方式如下图所示,加入图片是5*5个像素的图片,用一个3*3的卷积

参考:https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t If you like ascii art: "VALID" = without padding: inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13) |________________| dropped |__

引言:在日常工作中,经常要用到数字前后补0的操作,如:日期格式yyyy-MM-dd等等. 在php中有多种前后填充函数——今天,我们就介绍常用的两种,实现数字补零: str_pad sprintf 大家请直接看教程! 填充函数-str_pad 顾名思义,这个函数是针对字符串来说的这个可以对指定的字符串填补任何其它的字符串 语法:str_pad(带填补的字符串,填补后的长度,填补字符串,填补位置) 参数解析: 填补后的长度-必须是个正整数 填补位置-有三个选项: 左边:STR_PAD_LEFT 右

综述 我想大家一定见到过,在某个网站填写邮箱的时候,还没有填写完,就会出现一系列下拉列表,帮你自动补全邮箱的功能.现在我们就用jQuery来实现一下. 博主原创代码,如有代码写的不完善的地方还望大家多多指教. 功能简述 填写邮箱名字,出现下拉列表,自动补全邮箱 点击上下按键,选取下拉列表邮箱 按回车键,选中列表内容,隐藏下拉列表 鼠标经过,下拉列表选项设置为高亮 鼠标点击,选中下拉列表选项,隐藏下拉列表 HTML HTML代码很简单,我们就一个简单的输入框,然后一个ul标签,在内部可以放好多li