在两个CPU平台、三个GPU平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络(FCN、CNN、RNN)上的性能表现。并对它们在单机多GPU卡环境下分布式版本进行了比较。...TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...表1：用于评测的深度学习软件 神经网络和数据集：对于合成数据的测试，实验采用具有约5500万个参数的大型神经网络（FCN-S）来评估FCN的性能。...如果通过调用cuBLAS来将A乘以B的转置，效率低时，可先转置B（如果GPU具有足够的内存，则采用out-place）再应用矩阵乘法可能会效果更好。
于是周末花了点时间再好好优化了一把模型，把【小番】识别牌的精准度提到98%以上。 优化后的【小番】，即使是带有一定透视角度的，20多张不同牌同屏也可以一次轻松识别，做到快速认牌算番的效果。...具体的，图像可以以一定的步长划分成格子，每个格子关联几个（比如6个）不同比例的Anchor Box（比如1:1, 1:2, 2:1等），每个格子的每个Anchor Box可以预测一个中心点(x, y)和长宽...由于生成的模型最终是在手机上做推理，我在手机上使用Tensorflow Lite框架，训练后导出的模型需要转成tflite格式。...性能方面在iOS上可以进一步提升：可以使用Tensorflow Lite的CoreML delegate来做推理，利用手机内置AI芯片的并行处理能力来无损的提升推理速度。...AI模型性能的提升使得深度学习在手机及IOT设备上的应用越来越多，Tensorflow Lite在嵌入式设备甚至微控制器上也提供了运行时环境，为不同应用场景在速度与精确度方面的平衡提供了更多的选择，相信后续会有越来越多便捷生活的
在此异构图的基础上，我们使用随机游走算法自动化地生成大量节点序列作为预训练数据。下面是两个真实的游走序列示例。 2.模型结构 以上述方式构建的数据蕴含了丰富的地理知识。...将地图按一定范围划分格子，给每个格子编号，学习文本到编号的映射关系。这种方案是分类任务，优点是可以捕捉文本和编号间的关联，主要缺点是维度爆炸问题。...固定网格系统是一类对地球表面按照固定位置划分格子的系统。大部分系统在进行划分时允许选择不同的层级，即用不同尺寸的格子对地表进行划分。按一种固定尺寸划分格子后，每个坐标点只落在一个格子内。...表2显示了各个模型在上述5个任务上的评测结果。从评测结果中可以看出，ERNIE-GeoL在各个任务上的效果，均显著超过了其他通用预训练语言模型。...学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！
在这个数据中，可以看到一个二维平面上有黑色或者灰色的点，每一个小点代表了一个样例，而点的颜色代表了样例的标签。因为点的颜色只有两种，所以这是一个二分类的问题。...还是以零件为例，可以用零件的长度和质量来大致描述一个零件。这样一个物理意义上的零件就可以被转化成长度和质量这两个数字。...同一层的节点不会相互连接，而且每一层只和下一层连接，直到最后一层作为输出层得到计算的结果②。在二分类问题中，比如判断零件是否合格，神经网络的输出层往往只包含一个节点，而这个节点会输出一个实数值。...在上图中，一个小格子代表神经网络中的一个节点，而边代表节点之间的连接。每一个节点和边都被涂上了或深或浅的颜色，但边上的颜色和格子中的颜色含义有略微的区别。...④类似边上的颜色，TensorFlow游乐场网站中，点上的颜色也有黄色（文中浅色部分）和蓝色（文中深色部分），和边上颜色类似，黄色越深表示负得越大，蓝色越深表示正得越大。
本次分享内容：开发环境的搭建、谷歌Tensorflow的部署、IDE的使用方法。 由于我们的课程是使用了深度学习技术，主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。...我们现在试一下，如果没有报错，就是安装成功，我们在调用的时候经常会打tensorflow或者跟个点来调用它的函数调用它的功能，那说明它已经安装成功了，tensorflow的安装就讲解到这里了。...通常我们的现在的台式的计算机以及笔记本的电脑都是会有两块显卡的（也就是我们所说的双显卡），你计算一定是使用独立卡，还空余了一块板载显卡，就是主板带的显卡。你接显示器的时候最好把它接在板载显卡上。...这种绿色格子的你点进去以后，绿色格子这种叫边际模式，按root（我是按esc），可以恢回到命令模式，在命令模式中你就可以使用一些热键。...大家可以看一下，它基本上所有你常用的热键都会记录在这里： 答案下一节会分享给大家。以上内容来自安全牛课堂《机器学习与网络安全》 开发环境.jpeg
我们以上面训练好的模型，输入一个16×16×3大小的整幅图片，图中蓝色部分代表滑动窗口的大小。...在整幅图片上加上较为精细的网格，将图片分割成n×n个小的图片； 采用图像分类和定位算法，分别应用在图像的n×n个格子中。...多网格检测同一物体： 对于汽车目标检测的例子中，我们将图片分成很多精细的格子。最终预测输出的结果中，可能会有相邻的多个格子里均检测出都具有同一个对象。 ? NMS算法思想： ?...正确的做法是：对每个输出类别分别独立进行一次非最大值抑制。 6. Anchor box 通过上面的各种方法，目前我们的目标检测算法在每个格子上只能检测出一个对象。...但是以上的两种问题出现的可能性不会很大，对目标检测算法不会带来很大的影响。
grid_cell 上的正样本。...# 对于任何一个 GT bbox，三个预测特征层上都可能有先验框匹配，所以该函数输出的正样本框比传入的 targets （GT框）数目多 # 具体处理过程: # (1)首先通过 bbox...anchor匹配 # 需要在3个anchor上都进行训练 所以将标签赋值na=3个 # ai代表3个anchor上在所有的target对应的anchor索引 就是用来标记下当前这个...1个 再从当前格子的上下左右四个格子中选择2个 # 用这三个格子去预测这个目标(计算损失) # feature map上的原点在左上角 向右为...ComputeLoss 类了。
我们先来看看成语关卡编辑器的需求点吧： 我们应该制作一个编辑区，编辑器是9 X 9的格子布局，共81个格子 编辑成语的方式，应该是随心所欲的在格子上刷出成语，想怎么刷就怎么刷，这样生成关卡才快，你把编辑器交付给你的策划同事...格子对象 我们希望用一个类来描述编辑区每个格子的状态与行为： 该格子是否被使用了 该格子上面的成语字符（如果没被使用，就是” ”） 该格子对应的成语对象（格子上需要记录成语对象，并且要以数组形式记录，因为存在两个成语交叉字格子...） 该格子是否是被共享的格子 该格子是否是被‘去字’的状态 重点就是以上属性，当然肯定有一些显示相关属性就不一一列出了 }, 4....关卡对象组织了格子和成语对象，并且负责对刷成语和换成语/删成语/去字/保存加载等 因此关卡类会包含更多的数据与行为，事实上大部分代码也集中在关卡类中，关卡对象主要的数据成员为： 一个9X9长度的数组，保存格子信息...刷词 刷词主要是在 TouchEvent事件中处理，其实如果只考虑在空白格子刷词，是非常容易处理的，这种情况下，程序上只需要判断格子选取情况，再从成语库中取词填充格子就行了，而格子选取符合要求的条件无非是
基于连通性状态压缩的动态规划问题 基于状态压缩的动态规划问题是一类以集合信息为状态且状态总数为指数级的特殊的动态规划问题．在状态压缩的基础上，有一类问题的状态中必须要记录若干个元素的连通情况，我们称这样的问题为基于连通性状态压缩的动态规划问题...问题的一般解法 基于连通性状态压缩的动态规划问题通常具有一个比较固定的模式，几乎所有的题目都是在这个模式的基础上变形和扩展的．本章选取了一个有代表性的例题来介绍这一类问题的一般解法．...表示前i行，第i行的n个格子是否具有下插头的一个n位的二进制数为 ? ，第i行的n个格子之间的连通性为 ? 的方案总数． 如何表示n个格子的连通性呢?...小结 本章介绍了解决一类棋盘染色问题的一般思路．无论染色规则多么复杂，我们只要在基本状态即“轮廓线上方与其相连的格子的连通性以及染色情况”的基础上，根据题目的需要在状态中增加对以后的决策可能产生影响的信息...一类基于非棋盘模型的问题 本章将会介绍一类基于非棋盘模型的连通性状态压缩动态规划问题，它虽然不具有棋盘模型的特殊结构，但是解法的核心思想又跟棋盘模型的问题有着异曲同工之处．
输入信号来自另一些神经细胞，这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。就是说，大脑的神经细胞也只有两种状态：兴奋和不兴奋（抑制）。...尽管每一个神经细胞仅仅工作于大约100Hz的频率，但因各个神经细胞都以独立处理单元的形式并行工作着，使人类的大脑具有下面这些非常明显的特点：能实现无监督的学习，即它们能够自己进行学习，而不需要导师的监督教导...设想有一个由8x8个格子组成的一块面板。每一个格子里放了一个小灯，每个小灯都可独立地被打开（格子变亮）或关闭（格子变黑），这样面板就可以用来显示十个数字符号。 ? ...我们还可以进一步增加输出，使网络能识别字母表中的全部字符。这本质上就是手写体识别的工作原理。对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。...平台应用 tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer
当dayId编号是38的时候，38-37=1，下一个dayId是39，于是39-37=2，以此类推，就有了下个月的几天。 ? 以上三天，通过if判断展示出了对应的三种span情况。...我的初步理解，应该还是当前dayId。然后我们渲染的时候，判断dayId和当前点击变量重合就加一个类名表示选中样式。...然后每个div上也渲染上data-str属性，通过计算得到当前格子所代表的时间"年/月/日"相同的串， :data-str="getStr(三个span的哪一个,当前月份, 当前格子的日期)" 因为三类...span @click="changeActive" 点击的时候，去执行修改日期即可 ? 11. 点击下（上）个月那几天灰色的切换到下（上）个月怎么处理？...切换日期的时候，正则匹配到data-str绑定到span格子上的data属性值的日期： ?
这种结构可以将各个层级的特征进行融合，使其同时具有强语义信息和强空间信息，在特征学习中算是一把利器了。 ? FPN实际上是一种通用架构，可以结合各种骨架网络使用，比如VGG，ResNet等。...假设ROI的bounding box为 ? 。如图： ? 将它划分为2x2的网格，因为ROI的长宽除以2是不能整除的，所以会出现每个格子大小不一样的情况。 ?...为了解决这个问题，ROI Align方法取消整数化操作，保留了小数，使用以上介绍的双线性插值的方法获得坐标为浮点数的像素点上的图像数值。...需要注意的是，计算loss的时候，并不是每个类别的sigmoid输出都计算二值交叉熵损失，而是该像素属于哪个类，哪个类的sigmoid输出才要计算损失(如图红色方形所示)。...还没听过“无锚点框(no anchor)”的检测算法？看看这篇吧！ 5. 空洞卷积的设计原理以及tensorflow和mxnet框架实现
我们来说演化规则，对于每个格子，我们来数这个格子所有的周围格子状态为由生命的数目。 这里的周围格子是指：这个格子的上、下、左、右、左上、右上、左下、右下这8个格子。...当然，有例外，角上的格子只有3个周围格子，而边上的格子只有5个周围格子。 于是，我们把上面这个图的每个格子的周围有生命格子数目标注出来。 ? ...震荡子 有一类神奇的图案，可以反复不断的循环，称为震荡子。 ? 上面这个震荡子周期为15。...第四步，上面其实多加了自身这个格子，于是减掉自身。 系数就变成4，比之前7要好。 以上只是简单的说一说道理，而真正在优化卷积、中值滤波等应用的时候，要比这个复杂的多。...实际上，我们只需要记录其中状态为有生命的格子就行了，这是因为，下一代有生命的格子就在这一代有生命的格子的近旁。
最近刚刚把《火焰纹章：风花雪月》三周目通关，作为战旗游戏来讲，无论是核心玩法还是创新的养成GalGame要素，还有让人唏嘘的剧情，作为战旗类游戏的代表，名副其实。...例子中不同颜色的格子代表不同地形，消耗的行动力不同，当鼠标点击某一个格子的时候计算这个格子可以行动的范围，绿色是可行动范围，红色是不可移动的边缘部分。下面我们看一下实现思路。...假如上轮判断中只有两个打对号的格子可以行走，那么我们将这两个格子存入结果，并继续从这两个格子出发，以这两个格子作为新起点继续判断他们周围的格子（上轮判断过的格子可以跳过不用再次判断）是否满足移动条件，以此类推...以上就是战旗计算可移动范围的核心逻辑了，完整可运行的代码在CocosDemo的FireEmblem例子里查看，链接地址请点击查看原文。...除此之外，战旗类游戏除了本文提到的《火纹》新作这种四向地格移动的形式外，还有《英雄无敌》中六边形六向移动的表现形式，注意思路应该和4向的差不多，后面有机会我会再实现一版6向或者更复杂的8向的来分享给大家
我们画大熊猫的方式，其实和妈妈们的十字绣很接近——在给定的格子里，绣上不同的颜色，最后就可以展现出一幅特定的“图片”。...而机器识图的方式正好和绣十字绣的方式相反，现在有了一幅图片，机器通过识别图片中每个格子（像素点）上的颜色，将每个格子里的颜色都用数字类型存储，得到一张很大的数字矩阵，图片信息也就存储在这张数字矩阵中。...上图中每一个格子代表一个像素点，像素点里的数字代表颜色码，颜色码范围是[0，255]，（各式各样的颜色都是由红、绿、蓝三色组成，每个颜色都是0~255之间数字） 我们在得到的一张大数字矩阵的基础上开展卷积神经网络识别工作...： 机器识图的过程：机器识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的特征提取出来（也就是识别每个小部分），再将这些小部分具有的特征汇总到一起...然而，为了生成最终的输出，我们需要应用全连接层来生成一个等于我们需要的类的数量的分类器。
根据以上条件可知状态转移方程为 base case 显然图中黄色格子所示为 base case ?...对于各个格子中的数字，它只与其上一行的左上角格子数字有关，与上一行之前的行无关（所以在计算 i = 4 行的格子中，图中 0，1，2 行的格子无需保留），这叫无后效性。...上图中 i=4, j=4 对应的格子中的数字 1 只与其左上角的格子数字 0 有关，所以我们要有一个数组记录其上一行的数字，另外 1 所在行的格子中的数字也要记下来，因为它下一行中格子的数字也是基于本行...问题变形 以上我们只是简单求了一下最长公共子串的长度，那如何求其对应的子串呢。...，相信大家对字符串类类的动态规划解题技巧应该有了进一步的理解，首先最重要的一步当然是明确 dp 的定义，其实字符串类的动态规划问题一般可以用状态转移表法来观察状态转移方程，得出了状态转移方程，思路也就厘清得八九不离十了
外面的树状图形是对基因和样本的聚类，通常聚类的结果把基因的表达量相似的聚在一起，把基因表达的pattern相似的样本聚在一起。...所以在该图中可以看到Basal的样本都聚在了一起，Luminal 的样本也都聚在了一起。通常如果两组的差异较明显，组内的pattern较为相似，就能有这样的聚类结果——一个组的样本聚类在一起。...当然在相关性的计算中除了相关系数以外，我们还会看pvalue是否显著。如果我们想要把pvalue表示在图中，可以在格子上添加*号或者具体的数值。...同时因为这里可以看到其实不同的两个指标之间的关系是被重复展现了2次，比如symboling与normalized-losses（最上面一行的第二个格子，和从上往下的第二行的第一个格子），因此有时候我们只展现一半即对角线以上或以下的一半图形...当然，R中也有很多具有heatmap功能的包，比如ggplot2,gplots。今天我们介绍含有heatmap.2功能的gplots包。
前言 动态规划的算法题经常出现在大厂的面试中，它是非常适合考查候选人的一类题型，因为它难度适中，需要一定的技巧，而且根据习题可以有一定的变化，所以如果想去大厂，建议大家好好刷一下此类题目，接下来我会写一些动态规划的相关题解...对这个位置来说，它往出口走只需要一步，所以我们在它的位置上填1，同理，它的上一个位置必须经由此位置走到出口，所以它的上一个位置应该填 2，依此类推，我们可以在右边填上这些格子走到出口的步数 ?...以上最右列和最底边格子所填数字即为动态规划的 base case，求完了 base case，还要得出动态规划的「状态转移方程」，得出状态转移方程后，动态规划求解基本上就大功告成了，一起来看下怎么求解。...以上文所举例子为例，对于图中的 A，B 格子来说，由状态转移方程 当前格子到出口的最小步数 = 1 + min(右格子到出口最小步数，下方格子到出口的最小步数) 可知，计算它到出口的最短步数只与它的右格子与下方格子到出口的最小步数有关...（此时右格子与下方格子的步数已经计算出来）也就是说对于 A，B 格子来说，它只关心它的右格子与下方格子中的步数，至于这两个格子的步数是如何算出来的，它们不关心，这就叫无后效性。
【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（棋盘效应，checkboard artifacts）。...本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应的原因，最后作者提出了一种避免棋盘效应的替代方法（缩放卷积），并提供了在TensorFlow上实现的代码。...当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（artifact）。这种现象有些情况下比其他情况更明显，但最近的模型很多都会出现这种现象。 ?...事实上，不均匀重叠往往在二维上更极端！因为两个模式相乘，所以它的不均匀性是原来的平方。例如，在一个维度中，一个步长为2，大小为3的反卷积的输出是其输入的两倍，但在二维中，输出是输入的4倍。...事实上，不仅具有不均匀重叠的模型不会学习避免这种情况，而且均匀重叠的模型也经常学习会导致类似的棋盘效应的核！虽然对它们来说这不是默认的行为，不像不均匀重叠模型。
几乎所有的计算都是在整张图像上共享的. position-sensitive score maps 位置敏感分数图， 平衡图像分类所需的平移不变性和目标检索所需的平移变化性间的矛盾....具体产生score map的方法是，假如k=3，C=20，那么score map的20个类每个类都有3×3的feature，一共9个格子，每一个格子都记录了空间信息。...而这每一个类的每一个格子都对应前面那个channel数为3×3×21的大map的其中一个channel的map。...现在把score map中的格子对应的区域的map中的信息取平均，然后这个平均值就是score map格子中的值。...- 这些得到的 maps 应该对于物体的相对位置具有较强的响应. 例如，“top-center-sensitive” 对于物体的 top-center 附近的位置应该具有high socre.
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