卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。 卷积层 先谈一下卷积层的工作原理。 我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。...而多个卷积核(一个卷积层的卷积核数目是自己确定的）滑动之后形成的Activation Map堆叠起来，再经过一个激活函数就是一个卷积层的输出了。...需要注意的是，池化层一般放在卷积层后面。所以池化层池化的是卷积层的输出！...有些人会很好奇最大池化的时候你怎么知道哪个是最大值，emmm，其实我也考虑过这个问题。CS2131n里面我记得是说会提前记录最大值保存在一个矩阵中，然后根据那个矩阵来提取最大值。...因此，我们查看pool（即池化层的输出）的形状，我暗地里print了一下为[None, 14, 14, 32]，因此pool拉平后，就是[None, 14*14*32, 10]。
，而由于卷积核在不同节点间权重是共享的，所以就自然而然克服了这个问题。...[no padding, no stride的卷积] 通常一层卷积层会包含多个卷积核，代表着卷积层的输出深度，例如下图就是我们经常在论文中看到的深度网络的架构，其中第一层就是卷积层+最大池化层，先不管最大池化层...，至少我们可以明确卷积核的大小是5*5，卷积核个数是16，该层输出的size是18*18。...[论文常见的卷积层] 2.2 带padding的卷积 从最简单的卷积动图中我们可以看到，经过卷积操作，输出会比输入要小，但是有时候我们希望输出的size要与输入保持一致，而padding就是为了这个而引入的...转置卷积层最大的用途就是上采样了，刚刚我们说到在正常卷积中stride大于1时我们进行的是等距下采样，会让输出的size比输入小，而转置卷积层我们就会用stride小于1的卷积进行上采样，使输出的size
卷积层 创建卷积层 首先导入keras中的模块 from keras.layers import Conv2D 卷积层的格式及参数： Conv2D(filters, kernel_size, strides...200, 1)) 示例 2 假设我希望 CNN 的下一层级是卷积层，并将示例 1 中构建的层级作为输入。...假设新层级是 32 个过滤器，每个的宽和高都是 3。在进行卷积操作时，我希望过滤器每次移动 1 个像素。我希望卷积层查看上一层级的所有区域，因此不介意过滤器在进行卷积操作时是否超过上一层级的边缘。...卷积层中的参数数量取决于filters, kernel_size, input_shape的值 K: 卷积层中的过滤器数量， K=filters F：卷积过滤器的高度和宽度, F = kernal_size...D_in: 上一层级的深度, D_in是input_shape元组中的最后一个值 卷积层中的参数数量计算公式为：K * F * F * D_in + K 卷积层的形状 卷积层的形状取决于kernal_size
补充知识：kears训练中如何实时输出卷积层的结果？...在训练unet模型时，发现预测结果和真实结果几乎完全差距太大，想着打印每层输出的结果查看问题在哪？ 但是发现kears只是提供了训练完成后在模型测试时输出每层的函数。...并没有提供训练时的函数，同时本着不对原有代码进行太大改动。最后实现了这个方法。 即新建一个输出节点添加到现有的网络结构里面。 #新建一个打印层。...) #调用tf的Print方法打印tensor方法，第一个参数为输入的x，第二个参数为要输出的参数，summarize参数为输出的元素个数。...以上这篇keras 获取某层输出 获取复用层的多次输出实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层，该层的好处是，直接输入原始图像信息就可以导入分析。...在案例中利用ImageData层进行数据转化，得到了一批数据。 但是笔者现在还有几个问题， 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息，不能在同一案例循环使用的是吧？...一、官方文档中的使用 在案例《Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition》官方文档中，用来作为数据导入的方法： transform_param...该层输入上述参数后，返回：图像修整、载入过的图像特征。...Part2:caffe中DummyData层的使用 DummyData:虚拟数据，可以用这一层模拟预测过程.在官方案例中，借用DummyData层来较快完成预测任务。
2； 模型3为conv，这里我们合并模型1的卷层和BN层，然后用合并后的参数初始化模型3； 如果计算没问题的话，那么相同输入情况下，模型2输出手动计算BN后，应该和模型1输出一样，模型1的卷积和bn合并后...这里手动计算模型2的卷积过程，然后和模型2输出进行对比。...这里我们在模型2的输出基础上，还原BN层计算，如果没问题，那么输出应该和模型1输出一样，首先获取模型1的BN层参数： bnw = model1_cpkt['bn1.weight'] bnb = model1...： 可以换看到模型2输出经过模型1的BN层后，输出和模型1输出一样，误差可以忽略。...合并Conv和BN层 在开头图中详细说明了如何合并卷积和BN层，这里把模型1的两层合并为一层，也就是模型3.
1 问题 我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义...这些都是在搭建优质网络中必须要使用的。该怎么去使用？各层的参数该怎么定义？ 2 方法 2.1 卷积层 卷积就是使用输入矩阵与卷积核进行卷积计算，通过卷积计算后的结果据说目标的特征信息。...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层 池化层是降低数据特征的维度...在这层中通常使用较多的是MaxPool2d和AvgPool2d,区别在于使用卷积核进行运算时，是采取最大值还是平均值。以MaxPool2d为例，在下述矩阵中采用大小为二的卷积核，输出如下。...全连接层 全连接层基本上用来作为模型的最后一层，是将每个神经元与所用前后的神经元进行连接，得到图像的特征信息输出。
如下图网络是一个十个输出（十分类问题） 首先建立三个线性层 import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层 784=>200=>200..., b3 = torch.randn(10, 200, requires_grad=True), \ torch.randn(10, requires_grad=True) # 第二层虽然纬度和第一层一样...# 经过第二层 x = x@w2.t() + b2 x = F.relu(x) # 经过最后一层 x = x@w3.t() + b3 x = F.relu...(x) return x # 这里返回的x没有经过sigmoid和softmax 上面完成了tensor和forward的建立，下面介绍train的部分 # 训练过程首先要建立一个优化器...，引入相关工具包 import torch.optim as optim import torch.nn as nn lr = 1e-3 # learning_rate # 优化器优化的目标是三个全连接层的变量
全连接层就是这个蚂蚁大会~ 理解4： 例如经过卷积，relu后得到3x3x5的输出。 那它是怎么样把3x3x5的输出，转换成1×4096的形式？ 很简单,可以理解为在中间做了一个卷积。...我们实际就是用一个3x3x5x4096的卷积层去卷积激活函数的输出。...以VGG-16再举个例子吧， 对224x224x3的输入，最后一层卷积可得输出为7x7x512，如后层是一层含4096个神经元的FC，则可用卷积核为7x7x512x4096的全局卷积来实现这一全连接运算过程...它把特征representation整合到一起，输出为一个值。 这样做,有一个什么好处？就是大大减少特征位置对分类带来的影响。...layer就可以很好地解决非线性问题了 我们都知道，全连接层之前的作用是提取特征 全理解层的作用是分类 我们现在的任务是去区别一图片是不是猫 假设这个神经网络模型已经训练完了 全连接层已经知道 当我们得到以上特征
1.超文本传输协议HTTP: 这是一种最基本的客户机/服务器的访问协议。浏览器向服务器发送请求，而服务器回应相应的网页。 ...2.文件传送协议FTP: 提供交互式的访问 基于客户服务器模式，面向连接 使用TCP可靠的运输服务 主要功能:减少/消除不同操作系统下文件的不兼容性 3.远程登录TELNET: 客户服务器模式... 用户发信到邮件网关的传输协议：SMTP 5.DNS域名解析协议: DNS是一种用以将域名转换为IP地址的Internet服务。 ...、管理站、管理信息、管理协议 SNMP代理：运行SNMP管理进程的被管理结点 对象：描述设备的变量 管理信息库（MIB）：保存所有对象的数据结构 8.DHCP动态主机配置协议: 发现协议中的引导文件名...参考定义选择列表中的选择文件
1、softmax函数的引出 处理多分类问题时，一般的激活函数会产生矛盾的效果，需要满足两个条件，所有的P均大于0，所有的P相加等于1。...而softmax函数可以满足这一点 函数公式： 真的是非常Amazing啊 下面这个实例展示它是如何计算的 2、损失函数的选取 对于二分类问题，之前我们选取了交叉熵作为损失函数...，多分类问题有了些许变化，损失函数为 用程序语言来表达整个过程： 3、用pytorch来书写过程 注：CrossEntropyLoss()包含了Softmax，因此最后面的一层不用额外激活...4、实例过程 0、调包 1、准备数据集 ToTensor（）是将一幅图片的所有像素点变成一个向量 Normalize是概率论中化成标准正态分布的公式：（x-u)/sigma
就是在执行添加或修改的时候，需要将数据提交到后台进行处理，这时候添加成功之后最理想的状态是关闭弹出层并且刷新列表的数据信息，之前一直想实现这样，可一直没有成功，今天决定好好弄一弄，在仔细看过layer的帮助手册以及查阅资料之后...，有了以下的解决办法： 一、关闭弹出窗 这是layer官网给出的帮助手册，讲解的比较详细 分成两种情况： 1、弹出层不是新的页面的时候,直接获得该弹窗的索引，然后执行close方法 layer.close...(); 2、弹出窗是新的页面的时候 var index=parent.layer.getFrameIndex(window.name); parent.layer.close(index); 二、关闭弹窗之后刷新父页面... 例如：在增加用户的时候，增加会弹出一个新的弹窗页面，增加成功之后会有提示性的小的alert，在点击确定之后，弹窗页面关闭，并且刷新用户列表的页面数据。 ...只需要在关闭弹窗的时候加这个window.parent.location.reload();//刷新父页面 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/113462
网络层主要解决的两个问题 1.地址管理： 【网络上的这些主机和节点都需要使用一种规则来区分，就相当于是一种身份标识】 2.路由选择： 【从主机A传输到主机B，由于A和B需要跨越很多网络设备，数据在传输过程中需要选择路径...IP地址： 【只有联网了才给分配，不联网的时候就不分配（这种方法在一定程度上可以说是解决了问题，但是治标不治本）】 2.NAT机制： 【网络地址转换，也就是允许局域网内部的IP地址重复，使用一个IP...【这是从根本上解决了IP不够用的问题，IP地址很长，有16个字节（128位），但是与IPV4不兼容】 2.2 网段划分：划分局域网 划分局域网是把一个IP地址（IPV4）分成两个部分，一部分是网络号...路由转发 假如从主机A出发传输数据到主机B，需要经过很多层查找转发，可以通过IP报文中的TTL字段来看出来一共转发了多少层 例如： TTL=48，初始值是64，那么中间经过了16层路由器的跳转 TTL...=45，初始值是64，那么中间经过了19层路由器的跳转 TTL=64，我的电脑访问我的路由器，没有经过别的跳转 2.4 路由表怎么查 目的IP和子网掩码在路由表中是匹配的关系，如果能找到匹配项就从对应的网络端口中继续进行转发
本节使用交叉熵的知识来解决一个多分类问题。 本节所构建的神经网络不再是单层网络 ? 如图是一个十分类问题（十个输出）。...这里先建立三个线性层， import torch import torch.nn.functional as F # 先建立三个线性层结构 # 建立 784=>200=>200=>10的结构 w1...b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),\ torch.randn(200, requires_grad=True) # 每个层均具有...= torch.randn(10, 200, requires_grad=True),\ torch.randn(10, requires_grad=True) # 中间层虽然前后输出维度相同...nn learning_rate = 1e-3 optimizer = optim.SGD([w1, b1, w2, b2, w3, b3], lr=learning_rate) # 这里优化器优化的目标是三种全连接层的变量
01 对于某张输入图像，可观察每层的神经元的输出图像（经ReLU后的）。以AlexNet的conv1层和conv5层为例，它们分别有64和256个神经元，如下图所示。 ? ?...这是件好事，因为如果希望网络准确判断图像的分类，最佳的情况就是每个神经元对应某种特征，且每次只有与图像内容真正相关的神经元被激活，其余神经元不会产生干扰。 02 看卷积核的权重。...初始的权重是随机噪声，随着网络的训练，权重将出现各种结构。可选择conv1和conv2的部分卷积核显示如下图所示。 ? ? 可见conv1作为第1层，卷积核很有特点。...由此类推，对应着越来越复杂的概念，最后在高层已经基本可看出物体的分类情况。 例如，第4层和第5层的识别目标如下图所示。 ?...06 注意到AlexNet的fc2层的输出在ReLU后是4096个数字，可认为它们代表了图像的4096维的语义编码。
；在电子工程与信号处理中，任意一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数（系统的应激响应）做卷积获得；在物理学中，任何一个线性系统（符合叠加原理）都存在卷积。...此外，卷积也提供了一种使得输入尺寸可变的工作方式。 一个简单的卷积网络由一系列层构成，每层都将上一层的一组隐层输出通过一个可微函数产生一组新的隐层输出。...卷积层上的每个卷积核（如：例子 CIFAR-10 中 12 个卷积核）都会产生一个二维的激活映射，我们沿深度方向将这些激活映射排列起来，并将它们作为卷积层的输出。...输出的特征图（28 × 28 × 6）的深度一致。...图 4 后一个卷积层的卷积核大小需要与前一个卷积层输出的维度一致 如图 5 所示，通过可视化各个卷积层输出的特征图，我们看到随着卷积网络的不断加深，特征图上的响应表现出的语义层次也在不断加深。
此外，卷积也提供了一种使得输入尺寸可变的工作方式。 一个简单的卷积网络由一系列层构成，每层都将上一层的一组隐层输出通过一个可微函数产生一组新的隐层输出。...卷积层是卷积网络的核心组成部分，包含了大部分繁重的计算工作。 卷积层实现 卷积层的参数由一组可学习的卷积核（Filter）构成。...卷积层上的每个卷积核（如：例子 CIFAR-10 中 12 个卷积核）都会产生一个二维的激活映射，我们沿深度方向将这些激活映射排列起来，并将它们作为卷积层的输出。...图 4 后一个卷积层的卷积核大小需要与前一个卷积层输出的维度一致 如图 5 所示，通过可视化各个卷积层输出的特征图，我们看到随着卷积网络的不断加深，特征图上的响应表现出的语义层次也在不断加深。...本书适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料，也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。
例题描述Excel 文件中有下图所示的数据，同 Name 的物品可能有多种颜色。现在想要把数据列出下图的形式，每种Type一行，其后依次列出每种Name及其Color。...循环Type各组，先取Type，再并上其Name子分组内各组的Name和Color组成的序列，最后将这个序列用conj进行和列。
这是无量测试之道的第190篇原创 TCP 在面试的时候，如果问大家，TCP 的三次握手，大家一般准备下，都会很容易的回答上这个问题。但是如果这样问：TCP 为什么要三次握手，二次行不行？你还会吗？...其次，大家都知道TCP 有个特点：是可靠传输，那问题来了：TCP 是怎么保证可靠传输的？难道就因为三次握手了。 问题1: TCP 为什么要三次握手，二次行不行？...但是当后续的某个时候，服务端收到了之前因为超时而晚到的syn报文，server端就认为又要建立一个连接。这就出现问题了。 问题2: TCP 是怎么保证可靠传输的？ TCP 是怎么保证可靠传输的？...还有一些问题？ 比如： TCP 是面向字节流的还是面向报文的？ TCP 和 UDP 的区别？希望答的深入一点。 get 和 post 请求方法的区别？...【如果回答 get 的请求参数是拼接在url后面，post是放在方法体里面的，这是非常简单的，需要回答专业和深刻点，按照语义来，(安全、幂等、可缓存的)】 今天的分享就到这里了，最近在整理这些面试题的时候
力扣上类似的问题是会员题目，你可能没办法做，但对于这种经典的算法题，掌握思路还是必要的。...换句话说，如果把每个会议的起止时间看做一个线段区间，那么题目就是让你求最多有几个重叠区间，仅此而已。 对于这种时间安排的问题，本质上讲就是区间调度问题，十有八九得排序，然后找规律来解决。...这个问题就是给你两组区间列表，请你找出这两组区间的交集，这需要你将这些区间按左端点排序，详见前文 区间交集问题。...这个问题需要动动脑筋，说白了这就是个 0-1 背包问题的变形： 会议室可以看做一个背包，每个会议可以看做一个物品，物品的价值就是会议的时长，请问你如何选择物品（会议）才能最大化背包中的价值（会议室的使用时长...当然，这里背包的约束不是一个最大重量，而是各个物品（会议）不能互相冲突。把各个会议按照结束时间进行排序，然后参考前文 0-1 背包问题详解 的思路即可解决，等我以后有机会可以写一写这个问题。
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