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解决Hexo博客文章置顶问题
见博客:http://zhwhong.ml/2017/03/23/deal-with-hexo-article-top-problem/ ---- Hexo默认只提供了按发布日期的排序,只好网上找了些资料修改。 原理:在Hexo生成首页HTML时,将top值高的文章排在前面,达到置顶功能。 修改Hexo文件夹下的node_modules/hexo-generator-index/lib/generator.js,在生成文章之前进行文章top值排序。 需添加的代码: posts.data = posts.d
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2018-05-16
1.1K0
深度神经网络可视化工具集锦
请移步个人博客:深度神经网络可视化工具 - zhwhong 最近有点忙,简书没怎么发东西了,请移步博客。 这里等有空再整理~
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2018-05-16
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[译] Introduction to debugging neural networks
本文译自:Russell Stewart's Blog -> Introduction to debugging neural networks 同步发布于个人博客,转载注明出处。 题目:调试神经
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2018-05-16
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机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
同见博客:http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) ---- 在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上,这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中,有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具,它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。 比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测,这
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2018-05-16
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Bufbomb缓冲区溢出攻击实验详解-CSAPP
任务说明书:[pdf] buflab | http://csapp.cs.cmu.edu/public/labs.html 数据包下载:buflab-handout.tar Github源码:zhwhong/Bufbomb_CSAPP 同步发布于博客:Bufbomb缓冲区溢出攻击实验详解-CSAPP ---- 实验概述 本实验的目的在于加深对IA-32函数调用规则和栈结构的具体理解。实验的主要内容是对一个可执行程序“bufbomb”实施一系列缓冲区溢出攻击(buffer overflow attac
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2018-05-16
4.8K0
机器学习分类算法中怎样处理非平衡数据问题 (更新中)
---- Abstract 非平衡数据集是一个在现实世界应用中经常发现的一个问题,它可能会给机器学习算法中的分类表现带来严重的负面影响。目前有很多的尝试来处理非平衡数据的分类。在这篇文章中,我们同时从数据层面和算法层面给出一些已经存在的用来解决非平衡数据问题的简单综述。尽管处理非平衡数据问题的一个通常的做法是通过人为的方式,比如超采样或者降采样,来重新平衡数据,一些研究者证实例如修改的支持向量机,基于粗糙集的面向少数类的规则学习方法,敏感代价分类器等在非平衡数据集上面也表现良好。我们观察到目前在非平衡数据问
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2018-05-16
1.3K0
[译] Every Filter Extracts A Specific Texture In Convolutional Neural Networks
题目:卷积神经网络中的每一个过滤器提取一个特定的特征 文章地址:《Every Filter Extracts A Specific Texture In Convolutional Neural
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2018-05-16
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[译] Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks
题目:使用马尔可夫生成对抗网络进行预先计算的实时纹理合成 文章地址:《Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generati
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2018-05-16
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[译] End-to-end people detection in crowded scenes
检测效果图 题目:拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址:《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github:https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载,授权转载请注明出处,谢谢!) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像,或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我
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2018-05-16
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[译] Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet)
题目:图像识别领域的深度残差学习 文章地址:《Deep Residual Learning for Image Recognition》 arXiv.1512.03385 ResNet Githu
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2018-05-16
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[RNN] Simple LSTM代码实现 & BPTT理论推导
参考:Nico's Blog - Simple LSTM Github代码:https://github.com/zhwhong/lstm ---- 前面我们介绍过CNN中普通的BP反向传播算法的
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2018-05-16
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Linux下通过rdesktop连接Windows远程桌面
最近在公司要求做学习汇报,同事在windows下做的ppt,然后我用自己电脑Linux连接的汇报用的投影仪,但是将其ppt拷贝过来到我linux下格式显示有点问题,最后索性远程连接他的windows机器控制其桌面进行汇报,也算比较方便。下面就说一下怎么连接windows远程桌面。 一、主角:rdesktop rdesktop是linux下支持Windows远程桌面连接的客户端程序,在linux系统下可通过它远程访问Windows桌面,支持多种版本。rdesktop是sourceforge下支持GPL协议
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2018-05-16
26.3K0
[译] Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution(Stanford University)
题目:《基于感知损失函数的实时风格转换和超分辨率重建》 文章地址:《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolut
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2018-05-16
1.9K0
[译] Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization
题目:《实例正则化:快速风格化缺失的成分》 文章地址:《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》 a
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2018-05-16
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CT图像肺结节识别算法调研 — CNN篇深度学习方法
深度学习方法 ---- 单图识别 方法简介 类同于MINST图像的识别,将CT图像分解为64x64大小的图像,根据医生标注,若图像块中包含结节的中心点(centroid),则认为有结节,否则就没
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2018-05-16
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[Detection] CNN 之 "物体检测" 篇IndexRCNNFast RCNNFaster RCNNR-FCNYOLOSSDNMS
详见个人博客:[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 ---- Index RCNN Fast RCNN Faster RCNN R-FCN YOLO SSD NMS xywh VS xyxy RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 早期,使用窗口扫描进行物体识别,计算量大。 RCNN去掉窗口扫描,用聚类方式,对图像进行分割分组,得到多个侯选框的层次组。
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2018-05-16
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[译] 纹理网络:在前馈网络中进行纹理合成与风格化
题目:Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images 效果图 文章地址:arXiv:1603.03
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2018-05-16
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[Linux] 解压zip文件中文乱码问题解决
在Linux下,解压电脑上的.zip文件时,有时候由于编码问题,中文文件名或者文件夹名会出现乱码…… 为了方便,于是自己写了一个python的解压.zip文件的脚本,亲测可用。 脚本myunzip.p
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2018-05-16
1.5K0
[译] A Neural Algorithm of Artistic Style
题目:一个艺术风格化的神经网络算法 效果图 文章地址:《A Neural Algorithm of Artistic Style》. arXiv:1508.06576 Github链接:https
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2018-05-16
1.2K0
[福利] 深入理解 RNNs & LSTM 网络学习资料图解
图解LSTM LSTM Block Long_Short_Term_Memory Web Page TensorFlow官方LSTM教程(colah大神Blog):Understanding LSTM
zhwhong
2018-05-16
1.9K0
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