利用量 神经网络 污染物 多层
在不使用cv2等库的情况下利用numpy实现双线性插值缩放图像
起因 我看到了一个别人的作业，他们老师让不使用cv2等图像处理库缩放图像 算法介绍 如果你仔细看过一些库里缩放图像的方法参数会发现有很多可选项，其中一般默认是使用双线性插值。具体步骤： 计算目标图坐标对应原图中哪些坐标来填充 根据双线性插值的公式写出代码 其中缩放函数使用numpy来加快速度，使用f ......
Windows 平台计算 CPU 总利用率
利用 GetSystemTimes 可以获得 Windows 系统的 Idle Time、 Kernel Time 和 User Time。Idle Time 是系统空闲的时间，也就是系统没有利用的时间。Kernel Time 是系统在内核模式下的执行时间。User Time 是系统在用户模式下的执 ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
神经网络基础部件-激活函数详解
本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
利用WordPress搭建属于自己的网站
怎么用WordPress给自己搭建了一个网站？可能很多人都想拥有属于自己的网站，这篇文章就找你怎么利用WordPress搭建属于自己的网站。如果你也正好有搭建个人网站的想法，那么本文会给你一个参考，我尽量写的比较详细，给自己做一个记录，也给大家一个参考。 写在前面 在教程之前，先给大家show 一下 ......
深度学习之Transformer网络
【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践
摘要：本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
.net core-利用PdfSharpCore 操作PDF实例
前序 使用PdfSharpCore请注意使用XGraphics基类，与System.Drawing 的Graphics类似，XGraphics 提供XColor（颜色）、XPen（画笔）、XBrush（画刷）、XFont(字体)、XPoint(位置)等对象。提供很多画线，矩形，圆，扇形，多边形，图， ......
Redis网络模型究竟有多强
高效的网络模型是Redis实现高吞吐量的重要底层支撑，是“高性能”的重要原因，却不是“快”的直接理由。本文将从BIO开始介绍，经过NIO、多路复用，最终说回Redis的Reactor模型，力求详尽。 ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
利用云服务器发布项目
前言 平时开发我会写一些小demo，我自己觉得有用的会集中起来形成一个项目，本来想利用gitee的gitee page直接部署出来，但后面了解了下，它只支持官网之类的静态页面，无法与后台数据交互，想要完整的服务还是得有自己的服务器(我整了个轻量应用服务器)，接下来我就以此项目为例子，不用敲一行代码， ......
Crane如何做到利用率提升3倍稳定性还不受损？
作为云平台用户，我们都希望购买的服务器物尽其用，能够达到最大利用率。然而要达到理论上的节点负载目标是很的，计算节点总是存在一些装箱碎片和低负载导致的闲置资源。下图展示了某个生产系统的CPU资源现状，从图中可以看出，浪费主要来自以下几个方面： 业务需求与节点可调度资源很难完全匹配，因此在每个节点上都可 ......
利用云服务提供商的免费证书，在服务器上发布https前端应用和WebAPI的应用
我们如果要在服务器上发布https前端应用和WebAPI的应用，那么我们就需要用到https证书了。我们一般发布的应用的云服务器上，都会提供一定量的相关的免费证书（一般为20个）供我们使用，每个一年期限，到期再续即可，一般情况下基本上满足要求了，本篇随笔介绍如何基于云服务提供商的免费证书，在服务器上... ......
深度学习之残差网络
资料下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码：7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
详解redis网络IO模型
前言 "redis是单线程的" 这句话我们耳熟能详。但它有一定的前提，redis整个服务不可能只用到一个线程完成所有工作，它还有持久化、key过期删除、集群管理等其它模块，redis会通过fork子进程或开启额外的线程去处理。所谓的单线程是指从网络连接(accept) -> 读取请求内容(read) ......
kestrel网络编程--开发Fiddler
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发类似Fiddler应用的过程，让读者了解kestrel网络编程里面的kestrel中间件和http应用中间件。由于最终目的不是输出完整功能的产品，所以这里只实现Fiddler最核心的http请求和响应内容查看的功能。本文章是KestrelApp项目里面的一 ......
kestrel网络编程--开发redis服务器
1 文章目的 本文讲解基于kestrel开发实现了部分redis命令的redis伪服务器的过程，让读者了解kestrel网络编程的完整步骤，其中redis通讯协议需要读者自行查阅，文章里不做具体解析。 2 开发顺序 创建Kestrel的Redis协议处理者 配置监听的EndPoint并使用Redis ......
时间片差分调度法-充分利用MCU的资源
前言 通过该篇学习了嵌入式的任务调度（即时间片论法）后，了解到通过以1ms为调度时间单位轮询判断是否需要执行函数任务，那么下面介绍如何基于时间片论法的任务调度模式充分利用MCU的资源，姑且先称这种方式为时间片差分调度法。 充分利用MCU的资源指的是在不影响原有的函数调度情况下合理进行分配，避免MCU ......
网络编程与通信原理
应用层：HTTP超文本传输协议，基于TCP/IP通信协议来传递数据；传输层：TCP传输控制协议，采用三次握手的方式建立连接，形成数据传输通道；网络层：IP协议，作用是把各种传输的数据包发送给请求的接收方； ......
Backbone 网络-DenseNet 论文解读
在 DenseNet 中，让网络中的每一层都直接与其前面层相连，实现特征的重复利用；同时把网络的每一层设计得特别“窄”（特征图/滤波器数量少），即只学习非常少的特征图（最极端情况就是每一层只学习一个特征图），达到降低冗余性的目的。 ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......