现代的机器学习系统均利用大量的数据,利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练.传统上,最早出现的优化算法是SGD,之后又陆续出现了AdaGrad.RMSprop.ADAM等变体,那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢?本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法,并给出它们的(PyTorch)实现. SGD 算法描述 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD)是对传统的梯度下降算法(Gradient Descent,GD)进行的一种改进.在应用GD时,我们

github: https://github.com/tensorboy/pytorch_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation # -*- coding: utf-8 -* import os import re import sys import cv2 import math import time import scipy import argparse import matplotlib import numpy as np import pylab

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8524937.html 论文: SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1704.08063 http://wyliu.com/papers/LiuCVPR17v3.pdf 官方代码: https://github.com/wy1iu/sphereface pytorch代码:

首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch(非代码作者,博文只解释代码) 今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件,是时候认真的总结一下了,我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现, 四篇博客的内容及目录结构如下: 1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分:(对应于代码的/s

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.

1 lint简介 1.1 概述 lint是随Android SDK自带的一个静态代码分析工具.它用来对Android工程的源文件进行检查,找出在正确性.安全.性能.可使用性.可访问性及国际化等方面可能的bugs和可优化提升的地方. 1.2 lint工作流程 针对我们的项目,通过lint.xml配置lint分析的选项,执行检查后,会针对要分析的issue生成报告. 2 lint使用 有关lint的使用,有以下地方需要理解: 2.1 分析的范围 要对Android项目进行静态分析,首先就是指定要分析

在正式进入测试之前,进行一定的静态代码分析及code review对代码质量及系统提高是有帮助的,以上为数据证明 Pmd 它是一个基于静态规则集的Java源码分析器,它可以识别出潜在的如下问题:– 可能的bug--空的try/catch/finally/switch块.– 无用代码(Dead code):无用的本地变量,方法参数和私有方法.– 空的if/while语句.– 过度复杂的表达式--不必要的if语句,本来可以用while循环但是却用了for循环.– 可优化的代码:浪费性能的String

微软DI文章系列如下所示: [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析 [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析2-Autofac [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析3-Ninject [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析4-微软的实现(1) [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析4-微软的实现(2) [Asp.net

Asp.net 5的依赖注入注入系列可以参考链接: [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析-目录 我们在之前讲微软的实现时,对于OpenIEnumerableService与ClosedIEnumerableService抛下没讲,现在我们就将该部分补充完整. 我们回忆ServiceProvider类的构造函数(对外部使用的)中,注册了IEnumerable<>.new OpenIEnumerableService(_table)的关系. public Se

构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置.Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理,并且把Ant脚本当作头等公民. 字节码操作 编程操作Java字节码的函数库. ASM:通用底层字节码操作及

stm32启动代码分析 (2012-06-12 09:43:31) 转载▼     最近开始使用ST的stm32w108芯片(也是一款zigbee芯片).开始看他的启动代码看的晕晕呼呼呼的. 还好在csdn上看到一片文章写的不错,分享下: 文章转载至:http://blog.chinaunix.net/uid-2595338-id-2139588.html,感谢原作者!   使用的芯片是 STM32F103VET,编译器使用 IAR ARM V5.5   设置头文件查找路径,例如: $PROJ_

常用 Java 静态代码分析工具的分析与比较 简介: 本文首先介绍了静态代码分析的基 本概念及主要技术,随后分别介绍了现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle,FindBugs,PMD,Jtest),最后从功能.特性等方面对它们进行分析和比较,希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具,并选择合适的工具应用到软件开发中. 引言 在 Java 软件开发过程中,开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷.Java 静态代码分析(static cod

python代码分析 官网主页: http://docs.sonarqube.org/display/PLUG/Python+Plugin Windows下安装使用: 快速使用: 1．下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 2．下载解压sonar:http://www.sonarqube.org/downloads/ 下载解压sonar scanner:ht

angular代码分析之异常日志设计 错误异常是面向对象开发中的记录提示程序执行问题的一种重要机制,在程序执行发生问题的条件下,异常会在中断程序执行,同时会沿着代码的执行路径一步一步的向上抛出异常,最终会由顶层抛出异常信息.而与异常同时出现的往往是日志,而日志往往需要记录具体发生异常的模块.编码.详细的错误信息.执行堆栈等,方便问题的快速定位分析.angularjs作为前端的框架,其对异常信息的处理是怎样的呢? 一.定义模块和异常类型 首先每个模块的日志模块编码是一样的,只需要本模块负责初始化一

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JavaBean 基础概念.使用实例及代码分析 JavaBean的概念 JavaBean是一种可重复使用的.且跨平台的软件组件. JavaBean可分为两种:一种是有用户界面的(有UI的):另一种是没有用户界面的(无UI的),无UI的JavaBean主要负责处理事务(如数据运算,操纵数据库). JSP通常访问的是后一种JavaBean. JSP与JavaBean搭配使用的优点 使得HTML与Java程序分离,这样便于维护代码. 如果把所有的程序代码都写到JSP网页中,会使得代码繁杂,难以维护.

来源:https://www.zybuluo.com/jewes/note/63925 @jewes 2015-01-17 20:36 字数 1967 阅读 1093 Kafka Producer相关代码分析 kafka Kafka Producer将用户的消息发送到Kafka集群(准确讲是发送到Broker).本文将分析Producer相关的代码实现.   类kafka.producer.Producer 如果你自己实现Kafka客户端来发送消息的话,你就是用到这个类提供的接口来发送消息.(如

edmx代码分析 本文分析Entity Framework从数据库自动生成的模型文件代码(扩展名为edmx). 1. 概述 本文使用的数据库结构尽量简单,只有2个表,一个用户表和一个分公司表(相当于部门表),一个用户必须属于一个分公司,因此用户表有一外键关联到分公司表.数据(实体)模型如图1. 图1  数据模型 2. 整体结构 以文本方式打开.edmx文件,可以看到这是一个xml文件,根结点下包括2部分内容,如图2所示. 图2  整个文档由2大部分组成 图2中,第一部分为<edmx:Runtim

具体内容参看文件<CppCheck和PreFast对Cplusplus代码静态分析测试.zip> C++测试源代码main.cpp #define NULL 0 #include <stdio.h> #include <string.h> // 没有初始化 void defect1() { int a; int b; b = a; } // 空指针取值 void defect2( int b, int c) { int * p = NULL; int a = 1 ; i