最近游戏项目中更新机制有所修改，游戏启动时会从cdn上读取一个文件(约60B)，但是后台异常收集系统中发现很多玩家请求不了该文件（libcurl的get请求），返回的error code有很多种，以6...之后我将系统中查询出来的数据，主要是IP，通过调用第三方的接口（其实就是发一条http请求），获得该IP所在地区以及线路，在excel中进行分析。...网上有很多这种API，但是我发现还是腾讯提供的IP共享计划最为准确，以IP：117.136.73.74为例 http://ip.qq.com/cgi-bin/searchip ?...显示：华北 - 北京 移动 云南省/北京 这个差距有点大 - - 我获取IP的例子使用的是百度的网址，本想使用腾讯的分享计划，一是它的接口是cgi动态的比较慢，二是它的页面是gbk我抓取回来是乱码...，不想搞乱码的问题就直接使用了百度的页面 request.get('http://www.baidu.com/s?
R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。...R-CNN全称region with CNN features，其实它的名字就是一个很好的解释。...由于我们将区域建议与 CNN 相结合，因此我们称这种方法为 R-CNN：具有 CNN 特征的区域。...我们还将 R-CNN 与最近提出的基于类似 CNN 架构的滑动窗口检测器 OverFeat 进行了比较。...由于我们的系统结合了区域建议和CNN，因此我们将该方法命名为R-CNN：具有CNN特征的区域。
当选择使用CNN进行图像分类任务时，需要优化3个主要指标：精度、仿真速度以及内存消耗。这些性能指标与设计的模型息息相关。...本文是关于使用CNN进行图像分类任务的优化设计指南，方便读者快速掌握图像分类模型设计中所遇到的问题及经验。...全文集中在精度、速度和内存消耗这三个性能指标进行扩展，介绍不同的CNN分类方法，并探讨这些方法在这三个性能指标上的表现。此外，还可以看到对这些成熟的CNN方法进行各种修改以及修改后的性能表现。...用智能卷积设计减少运行时间和内存消耗 CNN总体设计的最新进展已经有一些令人惊叹的替代方案，在不损失太多精度的前提下，可以加快CNN仿真运行的时间并减少内存消耗。...网络深度 对于CNN而言，有一些常用的方法是增加通道数以及深度来增加精度，但是会牺牲仿真运行速度和内存。
那么如果提供500张暹罗500张英短短图片呢，是不是猜对的概率可以更高？ 我们是怎么识别暹罗和英短的呢？...当然是先归纳两种猫的特征如面部颜色分布、眼睛的颜色等等，当再有一张要识别短图片时，我们就看看面部颜色分布、眼睛颜色是不是可暹罗的特征一致。...同样把识别暹罗和英短的方法教给计算机后，是不是计算机也可以识别这两种猫？ 那么计算机是怎么识别图像的呢？先来看一下计算机是怎么存储图像的。...下面就该主角出场了，卷及神经网络(Convolutional Neural Network, CNN). 最简单的卷积神经网络就长下面的样子。 分为输入、卷积层、池化层(采样层)、全连接和输出。...下面使用apple的卷积神经网络框架TuriCreate实现区分暹罗和英短。
使用带有300 proposals的Inception Resnet进行Faster R-CNN，可在所有测试案例中以1 FPS提供最高的准确性。...特征提取器 本文研究了特征提取器的准确性如何影响检测器的准确性。Faster R-CNN和R-FCN都可以利用更好的特征提取器，但对于SSD来说意义不大。 ?...Number of proposals 所生成的proposals数量可以显着影响Faster R-CNN（FRCNN），而不会大大降低准确性。...Lessons learned Google Research论文的一些主要发现： R-FCN和SSD模型的平均速度更快，但如果不考虑速度的话，其准确性就无法击败Faster R-CNN。...Faster R-CNN每个图像至少需要100毫秒。 仅使用低分辨率特征图进行检测会严重影响准确性。 输入图像分辨率会严重影响准确性。
在用户研究的课题中，用户画像是几乎每个公司都会去做的，浅层的包括统计类的：上月购买量，上周活跃天数等；深层的包括洞察类的：潜在需求偏好，生命周期阶段等；前者的校验简单，后者的校验需要通过一些特别的方式...本文就洞察类画像校验做一系列的梳理。 ? 省略掉预处理设计的过程，画像校验的步骤主要集中在画像开发，画像上线，画像更新中，并且三个阶段中，每个阶段的校验方式完全不同 ?...一、用户画像开发中 当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。...这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式。...横轴为用户手机中同类竞品安装量的个数，纵轴为对应的随机抽样的100人中的个数 人群1分布为忠诚用户画像最准确的，同类app下载量集中在1附近，定义的用户极为准确 人群2分布杂乱，人群3分布在下降量异常高的数值附近
关于斯特林公式[1] 斯特林公式（Stirling's approximation或Stirling's formula）是一个用于近似计算阶乘（n!）的公式。当要为某些极大的n求阶乘时，直接计算n!...的计算量会随着n的增大而快速增长，导致计算变得不实际，尤其是在计算机程序中。斯特林公式提供了一种有效的方式来近似这种大数的阶乘，能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。 公式如下： [ n!...分析算法的复杂度，特别是那些涉及到阶乘计算的算法。...使用Go代码验证斯特林公式的准确性 如下编写一个简单的Go程序来计算斯特林公式的近似值，并与实际的阶乘值进行比较，以此来验证斯特林公式的准确性 package main import ( "fmt"...通过比较两者的结果，可以看到斯特林公式给出的近似值与实际阶乘值之间的差异。 看起来，n越大，斯特林公式计算的结果，和实际n的阶乘值之间的误差会越小。
In an interpretable CNN, each filter in a high conv-layer represents a certain object part....Instead, the interpretable CNN automatically assigns each filter in a high conv-layer with an object...The clear knowledge representation in an interpretable CNN can help people understand the logics inside...a CNN, i.e., based on which patterns the CNN makes the decision....Experiments showed that filters in an interpretable CNN were more semantically meaningful than those
利用Python提升终端输入命令的准确性。 终端输入一个命令，相当于一个字符串。如何检查输入是否正确，需要平时多练习，这里提供一个思路。利用python写一个函数来判断。...利用python的切片功能，很方便的从字符串中遍历单个字符，并利用ord()函数获取其对应的ASCII 数值，或者 Unicode 数值。...字符串）或 unichr() 函数（对于Unicode对象）的配对函数，它以一个字符（长度为1的字符串）作为参数，返回对应的 ASCII 数值，或者 Unicode 数值，如果所给的 Unicode 字符超出了你的...Python 定义范围，则会引发一个 TypeError 的异常。...以下展示了使用 ord() 方法的实例： >>>ord('a') 97 >>> ord('b') 98 >>> ord('c') 99
这种方法利用图数据库的形态将数据组织为节点和关系，以增强搜索信息的深度和上下文。 知识图谱示例 图表非常擅长通过结构化的方式表示和存储互连的信息，轻松获取不同数据类型之间的复杂关系和属性。...这就是我们将在这篇博文中演示的内容。 知识图谱很棒，但如何创造一个呢？ 构建知识图谱通常是最棘手的步骤。它涉及收集和构建数据，这需要对领域和图形建模有深入的了解。...请按照本文中的示例进行操作。最简单的方法是在 Neo4j Aura上启动一个免费实例，它提供 Neo4j 数据库的云实例。...目前，我们仅支持 OpenAI 和 Mistral 的函数调用模型。但是，我们计划在未来扩展LLM的选择范围。在此示例中，我们使用最新的 GPT-4。请注意，生成的图的质量取决于您使用的模型。...该include_source参数将节点链接到其原始文档，从而促进数据的可追溯性和上下文理解。 您可以在 Neo4j 浏览器中检查生成的图形。 生成的部分图 请注意，该图仅代表生成图的一部分。
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]读者问了个关于卷积神经网络核心概念的问题，如下，【问】神经元、权重、激活函数、参数、图片尺寸...量化的联系和对比神经元数量与网络的能力和复杂度相关。权重数量直接影响训练的难度和过拟合的风险。激活函数的选择影响网络的收敛速度和性能。卷积核大小和步长决定特征图的尺寸。...权重的调整（即学习过程）是通过反向传播算法进行的，其核心是减小实际输出与期望输出之间的差异。4.2 卷积层的设计思想卷积层的设计是为了识别图像中的局部模式。...与传统的全连接层相比，卷积层通过局部连接和权重共享大大减少了参数数量，提高了模型的空间不变性，使网络更适合处理图像等高维数据。4.3 激活函数的选择不同的激活函数对网络的学习能力和性能有显著影响。...每个组件都有其特定的功能和作用，精确的设计可以帮助模型更有效地学习和泛化。在现代深度学习的发展中，理解这些概念的内在联系和差异是至关重要的，这有助于我们构建更加高效和强大的人工智能系统。
2.只对原图提取一次卷积特征 在R-CNN中，每个候选框先resize到统一大小，然后分别作为CNN的输入，这样是很低效的。...节省了大量的计算时间，比R-CNN有一百倍左右的提速。 ?...Fast R-CNN SPP Net真是个好方法，R-CNN的进阶版Fast R-CNN就是在RCNN的基础上采纳了SPP Net方法，对RCNN作了改进，使得性能进一步提高。...画一画重点： R-CNN有一些相当大的缺点（把这些缺点都改掉了，就成了Fast R-CNN）。 大缺点：由于每一个候选框都要独自经过CNN，这使得花费的时间非常多。...对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置 总的来说，从R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简，精度越来越高
Siamese network 孪生神经网络--一个简单神奇的结构 名字的由来 Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。...Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思，这是为什么呢？...两人的肝至今仍保存在费城的马特博物馆内。从此之后“暹罗双胞胎”（Siamese twins）就成了连体人的代名词，也因为这对双胞胎让全世界都重视到这项特殊疾病。 ?...左右两个神经网络的权重一模一样？ 答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现另外一个，因为权值都一样。对于siamese network，两边可以是lstm或者cnn，都可以。...对于pseudo-siamese network，两边可以是不同的神经网络（如一个是lstm，一个是cnn），也可以是相同类型的神经网络。 ? image 2. 孪生神经网络的用途是什么？
此处是个人见解：欢迎微信探讨：lp5319 1、使构建更深层次的网络变得可行； 2、使得filters获得更多的全局和contextual（上下文）信息； 3、使训练可行，也可以说使得训练变得更高效，主要是针对深层次的网络结构来说...； 4、使得 特征map大小和数量进行更好的选择（权衡）。...例如，就用输入到全连接层的前一层conv来说，特征map太大的话，特征数量就不易太多，通过pooling，使得特征map变小，特征map数量就可以更多。 （那么为什么要特征map更多呢？...答：因为每个特征map对应一个filters，特征map越多对应更多的filters，而不同的filters提取的是图像中不同方面的特征，也就是说filters越多对图像不同特征的提取越多。
1、名字的由来Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。...两人的肝至今仍保存在费城的马特博物馆内。...从此之后“暹罗双胞胎”（Siamese twins）就成了连体人的代名词，也因为这对双胞胎让全世界都重视到这项特殊疾病。...左右两个神经网络的权重一模一样？答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现另外一个，因为权值都一样。对于siamese network，两边可以是lstm或者cnn，都可以。...对于pseudo-siamese network，两边可以是不同的神经网络（如一个是lstm，一个是cnn），也可以是相同类型的神经网络。
现在的深度学习发展速度已经超出每个人的想象，很大一部分人只是觉得我用他人的框架去实现自己的目的，并且效果很好就可以了，这也是现在一大部分的一个瓶颈。...今天就和大家讲讲最普通不过的一个部分吧，那就是卷积神经网络。 CNN的两大优势（降低训练参数）： 局部感受野： 就是输出图像某个节点（像素点）的响应所对应的最初的输入图像的区域就是感受野。...权值共享就是将每次覆盖区域的图像所赋给的权值都是卷积核对应的权值。就是说用了这个卷积核，则不管这个卷积核移到图像的哪个位置上，图像的被覆盖区域的所赋给的权值都是该卷积核的参数。...Restricted Boltzmann Machine到CNN： 全连接——->（全连接加上局部感受野了进化成)局部连接层———->(局部连接层加上权值共享了)卷积神经网络。...C1层用了6个5x5的卷积核，这里的步长为1，因此每个feature map是(32-5+1)x(32-5+1)=28x28。 CNN训练的参数： 其实就是卷积核和偏置。
我结合着自己的理解和Karpathy的介绍，重新看确实又收获了不少，以前觉得不明白的地方现在也清晰了，所以重新写这个再看篇，仅供参考 CNN的组成 convolution layer pooling layer...我的工作中大量使用到的是Kaiming等人提出的Residual的形式，现今直接stack三大部件是很少见的，因为会出现像梯度消失等的问题....细说卷积 卷积是CNN的重心，也是这篇博客的重点....CNN的卖点 我的个人理解是两个卖点: 局部连接 参数共享 局部连接 对待像图像这样的高维数据，直接让神经元与前一层的所有神经元进行全连接是不现实的，这样做的害处显而易见: 参数过多，根本无法计算....为何说局部连接是CNN的卖点呢？通过局部连接的方式避免了参数的爆炸式增长(对比全连接的方式). 通过下面的参数共享可以大大的缩减实际的参数量，为训练一个多层的CNN提供了可能.
Pooling层的反向传播 我们知道Pooling操作会使得feature map的尺寸发生变化，假如做$2\times 2$的池化，假设$l+1$层的feature map有16个梯度，那么第$l$层应该需要...那么反向传播的过程就是把某个元素的梯度等分成n份，分配给前一层，这样就保证了池化前后的梯度之和保持不变，还是比较好理解的，图示如下 ?...，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。...max pooling和avg pooling操作的不同点在于需要记录池化时，到底哪个像素的值是最大的，也就是max_id，这个可以看caffe的源码的pooling_layer.cpp，下面是caffe...，这个变量记录的就是最大值所在的位置，因为在反向传播中要用到。
在计算机视觉技术发展中，最重要的模型当属卷积神经网络（CNN），它是其他复杂模型的基础。...CNN具备三个重要的特性：一定程度的旋转、缩放不变性；共享权值和局部感受野；层次化的结构，捕捉到的特征从细节到整体。 ?...这些特性使得CNN非常适合计算机视觉任务，也使CNN成为深度学习时代计算机视觉领域的基石，但CNN的细节捕捉能力使它的全局建模能力较弱。 所以如何使CV模型捕获全局特征逐渐成为研究热点。...CNN的设计又可以很好地弥补ViT设计中的这些不足，或者也可以说，ViT的设计弥补了CNN全局建模能力较弱的问题。...CvT是一种结合了CNN结构和Transformers结构各自优势的全新基础网络，实验结果也验证了CvT在ImageNet以及各种分类任务中的有效性。
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