神经网络 误差tensorflow函数
遗传算法解决函数优化问题
遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
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... ......
vue3+TS 自定义指令：长按触发绑定的函数
#vue3+TS 自定义指令：长按触发绑定的函数 偶然间看到一个在vue2中写的长按触发事件的自定义指定，想着能不能把他copy到我的vue3项目中呢。 ##编写自定义指令时遇到的几个难点 ###1.自定义指令的类型 在ts中写任何东西都要考虑到类型的问题，自定义指令的类型问题依然存在 ###2.在 ......
一种将C++函数模板定义和声明分开的方法
在 C++ 中为了操作简洁引入了函数模板。所谓的函数模板实际上是建立一个通用函数，其函数类型或形参类型不具体指定，用一个虚拟的类型来表达，这个通用函数就称为函数模板。 1、通用的写法 函数模板不是一个具体的函数，编译器不能为其生成可执行代码。定义函数模板后只是一个对函数功能框架的描述，当它具体执行时 ......
before-after-hook钩子函数
before-after-hook 最近看别人的代码，接触到一个插件，before-after-hook，百度搜一圈也没有看到什么地方有教程，看这个字面意思是一个hook，和axios里面的拦截器，vue-router里面的导航守卫类似。插件名字暂且叫它“前后钩子”吧，本文简单介绍这个插件的使用方法 ......
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 ......
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... ......
STM32与PS2的无线通信和相关函数介绍
PS2采用SPI通信协议 源码和参考文件获取：https://github.com/Sound-Sleep/PS2_Based_On_STM32 接收器接口 DI：手柄->主机，时钟的下降沿传送信号，信号的读取在时钟由髙到低的变化过程中完成 DO：主机->手柄，同步传送于时钟的下降沿 空端口 GND ......
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 ......
从 Numpy+Pytorch 到 TensorFlow JS：总结和常用平替整理
demo展示 这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。 如何拥有较为平滑的移植体验？ 保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 ......
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 ......
搞定实体识别、关系抽取、事件抽取，我用指针网络
PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
漫谈计算机网络：网络层 ------ 重点：IP协议与互联网路由选择协议
面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - ......
漫谈计算机网络：物理层 ----- 双绞线&光纤？，从最底层开始了解计算机网络
计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - 博客园 (c ......