POCO的优点: 1) 比boost更好的线程库,特别是一个活动的方法的实现,并且还可设置线程的优先级. 2) 比 boost:asio更全面的网络库.但是boost:asio也是一个非常好的网络库. 3) 包含了一些Boost所不包含的功能,像XML,数据库接口等. 4) 跟Boost相比,集成度更高,是更加统一的一个库. 5) Poco的c++代码更清洁,现代和易理解.对不是模板编程专家的人来说,POCO的代码比大多数Boost库容易理解得多 6) 可以在许多平台上使用 POCO的缺点: 1

树莓派是国内比较流行的一款卡片式计算机,但是受限于其硬件配置,用树莓派玩深度学习似乎有些艰难.最近OPENAI为嵌入式设备推出了一款AI框架Tengine,其对于配置的要求相比传统框架降低了很多,我尝试着在树莓派上进行了搭建并成功运行了Mobilenet-SSD. Tengine简介 OAID/Tengine|github Tengine 是OPEN AI LAB 为嵌入式设备开发的一个轻量级.高性能并且模块化的引擎. Tengine在嵌入式设备上支持CPU,GPU,DLA/NPU,DSP异构计

OSI七层模型: 物理层, 数据链路层, 网络层,传输层,会话层,表达层,应用层 应用层:TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 等等 传输层:TCP,UDP 网络层:IP,ICMP,OSPF,EIGRP,IGMP 数据链路层:SLIP,CSLIP,PPP,MTU [图片来自网络] 网络通信要素: A:IP地址    (1) 用来标识网络上一台独立的主机 (2) IP地址 = 网络地址 + 主机地址(网络号:用于识别主机所在的网络/网段.主机号:用于识别该网络中的主

原文地址:https://github.com/lining0806/PythonSpiderNotes Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下. 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入fireling的数据空间,你就会看到宁哥的小站首页. 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对

Java学习——网络编程 摘要:本文主要介绍了什么是网络编程,以及如何使用Java语言进行网络编程. 部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/renyuan/p/2698779.html https://blog.csdn.net/qq_35860138/article/details/82054793 https://segmentfault.com/a/1190000018582150 https://www.cnblogs.com/kuangzhisen/p

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re

出现Nan : 说法1: 说法2:说法3:     震荡 : 分析原因:  1:训练的batch_size太小 1.  当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够.但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习. 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式.这样做的好处有两点, 1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在. 2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学

两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli

学习笔记: 1.基于TCP协议的Socket网络编程: (1)Socket类构造方法:在客户端和服务器端建立连接 Socket s = new Socket(hostName,port);以主机名和端口号作为参数来创建一个Socket对象. Socket s = new Socket(address,port);以InetAddress对象和端口号作为参数来创建一个Socket对象. 创建Socket对象时可能抛出UnknownHostException或IOException异常,必须捕获它们

from:https://www.zhihu.com/question/49346370   Harick     梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04   仁孟     说明训练不收敛了, 学习率

继续python接口的学习.剩下还有solver.deploy文件的生成和模型的測试. 网络训练 solver文件生成 事实上我认为用python生成solver并不如直接写个配置文件,它不像net配置一样有非常多反复的东西. 对于一下的solver配置文件: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: "step" max_iter: 78200 #训练样本迭代次数=max_iter/782(训练完一次所有样本的迭代数) mom

Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架. 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer,同时把它与其他一些框架做比较,比如Caffe.Theano.Torch和Tensorflow. 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图. 这种方法是相当简单明了的,特别是对于结构固定且分层的神经网络(比如卷积神经网络)的实现. 然而,现在的复杂神经网络(比如循环神经网络或随机神经网络)带来了新的性能改进和新的应用.虽然现有的框架可以用于实现这些复杂神经网络,但是

外部网关协议,使用TCP作为传输层协议,支持CIDR,增量更新,距离矢量路由协议,无环路,路由策略丰富,可防止路由震荡,易于扩展. BGP概述 #BGP工作原理 之 报文类型 TCP三次握手 open报文(类型为"1" ,协商BGP参数,包括版本,AS号,hold time等,然后建立邻居) update报文(类型为"2",交换路由信息)包含NLRI网络层可达信息 keepalive报文(类型为"4",保持邻居关系) Notification报文

http://www.mooc.ai/course/353/learn?lessonid=2289&groupId=0#lesson/2289 1.AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/The-9-Deep-Learning-Papers-You-Need-To-Know-About.html 1.1 AlexNet: 图像输入224*224*3.11*11滤波

前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的.在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制.同时对比实验采取的是words的self-attention机制. 效果 下图主要包含两列:word_attention是self-attention机制的模型训练结果,POS_attention是词性模型的训练结果. 可以看出,相对于word_attention,POS的注意力机制不仅能够捕捉到评价的aspe

<span style="font-size:18px;"># # 百度贴吧图片网络小爬虫 # import re import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre = re.compile(reg) imgli

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 网址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将.prototxt中的内容输入到文本框中,然后按shift+enter键,就会得到可视化网络

网络配置相关 网卡配置文件:etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DNS 配置文件 etc/resolv.conf 主机配置文件 etc/sysconfig/network 静态主机名配置文件etc/hosts 在linux中以太网接口被命令为eth0 eh1等0.1 代表网卡编号,通过lspci 查找网卡硬件信息 ifconfig -a 查找所有接口 ifconfig eth0 查找特定的接口 命令 ifup来启动一个接口,ifdown 来禁用一个端

原来泛型可以这样用: 网络返回基类,返回一个code,msg,body,其中body不确定,所以,我们把它写成泛型 import org.json.JSONObject; /** * 网络请求的基类 * Created by on 16/7/14. */ public class NetData<T> { public static final int STATUS_OK = 0; public int code = -1; public String msg; public T body;

训练网络时,通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化,如:高斯分布.初始化权值操作对最终网络的性能影响比较大,合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快,从而获得更好的优化结果.但是按照某类分布随机初始化网络权值时,存在一些不确定因素,并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态.不恰当的初始权值可能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值,达不到全局最优的状态.因此,如何消除这种不确定性,是训练深度网络是必须解决的一个问题. momentum 动