小菜看了SPPNet这篇论文之后,也是参考了前人的博客,结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下: [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文: 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中,对于结构已经确定的网络,需要输入一张固定大小的图片,比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候,需要经过裁剪,或者缩放等一系列操作,这样往往会降低识别检测的精度,于是paper提出了“空间金字塔池化”方法,这个算法的牛逼之处,在于使得我们构建的网络,可以输入任意大小的图片,不需要经过裁剪缩放等操作,只要你喜欢,任意大小的图片都可以。不仅如此,这个算法用了以后,精度也会有所提高,总之一句话:牛逼哄哄。
Clojure 是JVM上的一个LISP语言变种,它比Common Lisp更强调纯函数式编程,但提供了一些STM工具以处理它所引入的状态问题。
在函数式编程中,Transducer 是一种用于处理数据的高效、可组合且不会产生的中间数据的函数。
在 Clojure 众多的 Web 框架中,Ring 以其简单统一的 HTTP 抽象模型脱颖而出。Ring 充分体现了函数式编程的思想——通过一系列函数的组合形成了一个易于理解、扩展的 HTTP 处理链。
Clojure是一种动态类型语言,这意味着你在程序中永远不需要明确定义符号、函数、或者参数的数据类型。但是,所有的值仍然有一个类型。字符串时是字符串,数字是数字,列表是列表,等等。如果你尝试执行一个类型不支持的操作,将会在运行时产生错误。写代码时避免这种事情,是程序员的责任。对于有动态语言背景的人来说是很自然的事情,而那些只使用静态语言的人需要一些转变。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者:labuladong 公众号:labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息 我有预感本文要火,所以先罗列一下我们号的所有算法套路集锦文章: 数据结构和算法学习指南 动态规划框架套路详解 回溯算法框架套路详解 BFS算法框架套路详解 二分搜索框架套路详解 双指针技巧套路汇总 滑动窗口框架套路详解(本文) 目前来说,以上几篇文章属于我们的镇号之宝,一直被其他人模仿,然而从未被超越。🤔 言归正传,鉴于前文 我作了首诗,保你闭着眼睛也能写对二分查找 的那
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程,探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库,为自然语言处理(NLP)任务提供了一系列强大的工具和功能。
cnn进行前向传播阶段,依次调用每个Layer的Forward函数,得到逐层的输出,最后一层与目标函数比较得到损失函数,计算误差更新值,通过反向传播逐层到达第一层,所有权值在反向传播结束时一起更新。
Rust 标准库中包含一系列被称为「集合」(collections)的非常有用的数据结构。不同于内建的数组和元组类型,这些集合指向的数据是储存在堆上的,这意味着数据的数量不必在编译时就已知,并且还可以随着程序的运行增长或缩小。
0x00 前言 Proxmark3是由Jonathan Westhues在做硕士论文中研究Mifare Classic时设计、开发的一款开源硬件,可以用于RFID中嗅探、读取以及克隆等相关操作,如:PM3可以在水卡、公交卡、门禁卡等一系列RFID\NFC卡片和与其相对应的机器读取、数据交换的时候进行嗅探攻击,并利用嗅探到的数据通过XOR校验工具把扇区的密钥计算出来,当然PM3也能用于破解门禁实施物理入侵。 0x01 环境搭建 1.1 windows环境 PM3的固件和软件通常是配套使用,也就是说每
可以采用滑动窗口算法,这道题和力扣76题.最小覆盖字串以及力扣567题.字符串的排列很类似。 C++实现代码如下:
追踪静止和移动的目标是自动驾驶技术领域最为需要的核心技术之一。来源于多种传感器的信号,包括摄像头,雷达,以及激光雷达(基于脉冲激光的测距设备)等传感器组合的组合体来估计位置,速度,轨迹以及目标的种类,例如其他车辆和行人。详情请见:Link(原文中的链接是无效的因此我将原作者的文章连接替换了)
上一章中,我们写了一个使用哈希的Map接口的实现。我们期望这个版本更快,因为它搜索的列表较短,但增长顺序仍然是线性的。
几年前,函数式编程的复兴正值巅峰,一篇介绍 Scala 中 10 个单行函数式代码的博文在网上走红。很快地,一系列使用其他语言实现这些单行代码的文章也随之出现,比如 Haskell, Ruby, Groovy, Clojure, Python, C#, F#, CoffeeScript。 每篇文章都令人印象深刻的揭示了这些语言中一些出色优秀的编程特征。编程高手们利用这些技巧提高编程速度、改进软件质量,编程初学者能从这些简洁的预防中学到各种编程语言的真谛。 1、让列表中的每个元素都乘以2 print map(
Map/Reduce,简而言之,map()和reduce()是在集群式设备上用来做大规模数据处理的方法。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN,效果非常震撼,让你秒懂LLM工作原理。
为了能够有效地识别位置,我们需要提取表征图像的特征,之后将相同的特征分成一组,并搜索相似的图像。当然位置识别也可以应用于其他程序,例如在图像恢复我们也需要查找相似图像。
本文介绍了 TiDB 如何使用 Jepsen 进行分布式一致性验证,包括银行测试、Set 测试和 Register 测试。通过这些测试,可以验证 TiDB 在分布式事务场景下的正确性。同时,该文还介绍了 Jepsen 算法在 TiDB 中的实现细节。
DDoS攻击通过分布式的源头针对在线服务发起的网络消耗或资源消耗的攻击,目的是使得目标无法正常提供服务。DDoS攻击主要针对一些重要的目标,从银行系统到新闻站点,而它之所以一直令人头疼在于如何在遭受攻
上一篇文章里,我们主要介绍了 kubernetes 世界中的 clientset 对象,它的主要作用是用来获取所有资源操作对象的工厂,所以从本质上来说,clientset 就是资源操作对象工厂的工厂。本篇文章里我们主要来介绍和在 client go 组件中和索引相关的一系列对象,其中包括了 indexer,index,以及 indices。
Word Embedding 是将自然语言中的「单词」转换为「向量」或「矩阵」,使计算机更容易理解它们,你常常可以在自然语言处理的工作中见到这种方法。而 Word2Vec 正是 Word Embedding 的一种。
前言 在项目中我们一般会为实际问题域定义领域数据模型,譬如开发VDOM时自然而言就会定义个VNode数据类型,用于打包存储、操作相关数据。clj/cljs不单内置了List、Vector、Set和Map等数据结构,还提供deftype和defrecord让我们可以自定义数据结构,以满足实际开发需求。 定义数据结构从Data Type和Record开始 提及数据结构很自然就想起C语言中的struct,结构中只有字段并没有定义任何方法,而这也是deftype和defrecord最基础的玩法。 示例 (de
贝壳作为一家房产服务互联网平台,如何在海量房源中选出能够快速成交的房源是对平台和经纪人来说都是一件非常重要同时具有挑战的事情,但是针对房型图,户型信息等一系列非结构化数据在平台中应该怎么搜索呢?
工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有:回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。
机器学习这个词是让人疑惑的,首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译,在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法,说明了这门技术是让机器“学习”的技术。机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一:所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能(AI)来应对改善参考资料的过程,这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE,它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用,并随后从网上推荐更好的引用。
Sorted Strings Table(SSTable)是HBase、 Cassandra等一些NoSQL数据库使用的一种持久文件格式,用于获取存储在memtables中的内存数据,对其进行排序以实现快速访问,并将其存储在磁盘上的一组持久的、有序的、不可变的文件中。不可变意味着sstable永远不会被修改。它们稍后被合并到新的sstable中,或者在数据更新时被删除。
Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步,这已不是什么秘密。基于 Transformer,还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT,它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系列不同的问题(例如情感分析或问答)之外,BERT 在构建词嵌入(表示单词语义的数字向量)方面变得越来越流行。
- 下面就是一个完整的rewrite handler,这些内容都是写在http配置内的:
翻译:可可 |英文:https://code.facebook.com/posts/973222319439596
Component 是一个微型的 Clojure 框架用于管理那些包含运行时状态的软件组件的生命周期和依赖。
选自TowardsDataScience 作者:Priya Dwivedi 机器之心编译 参与:Pedro、路 本文介绍了如何基于 SQuAD 数据集搭建问答系统及其重要组件。 我最近很愉快地完成了斯坦福深度学习自然语言处理课程(CS224N),学到了很多新的东西。在结课项目中我基于斯坦福问答数据集(SQuAD)实现了一个问答系统。在这篇博客中,我将为大家介绍搭建问答系统所需要的主要模块。 完整代码 GitHub 地址:https://github.com/priya-dwivedi/cs224n-Squa
【导读】第十届ACM SIGGRAPH Asia亚洲电脑图形及互动技术展览会将于今年11月27日至30日,在泰国的首都-曼谷隆重举行。本篇选取文章来自我们课题组-中科院自动化研究所模式识别国家重点实验
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 作为《Java扩展Nginx》系列的第七篇,咱们来了解一个实用工具共享内存,正式开始之前先来看一个问题 在一台电脑上,nginx开启了多个worker,如下图,如果此时我们用了nginx-clojure,就相当于有了四个jvm进程,彼此相互独立,对于同一个url的多次请求,可能被那四个jvm中的任何一个处理: 📷 现在有个需求:统计某个url被
使用Drone2Map生成slpk,将slpk加载至ArcGIS Pro中,slpk悬浮在空中。
Hi,大家好。有朋友说,学习编程是一件非常枯燥无味的事情。其实,大伙有没有认真想过,可能是我们没有找到学习兴趣点?
在日常生活和工作中,我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数,比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是,当你可以编写这样的代码时,很难用其他方式反驳:
1 记录一次平平无奇的云上攻防过程 本文介绍了一次云上攻防过程:通过反编译小程序找到了目标云服务的 Access Key,并最终获取目标上千万条敏感信息以及几十台云服务主机的 root 权限。 https://zone.huoxian.cn/d/2557 2 威胁警报:云上TeamTNT 新型恶意软件来袭 本文介绍了三种由蜜罐捕获到的新型恶意软件,据分析这些新型恶意软件与 TeamTNT 存在高度关联,本文将并对这些恶意软件展开分析。 https://blog.aquasec.com/new-malware
从小很多人都会在想,那些枯燥的教学课程要是全部变成游戏就好了,这样的话那期末成绩不得立即起飞了嘛
经常听到有朋友说,学习编程是一件非常枯燥无味的事情。其实,大家有没有认真想过,可能是我们的学习方法不对?
图片来源于网络 翻译 | 林椿眄 编辑 | Donna 本周,我们为您准备了一份数据科学家Ben Gorman撰写的神经网络指导。这份指导包含了他具体的学习思路,包括所遇到的难点以及多种详细的解决方法。 文章不短,但是值得深读,请收藏! 人工神经网络当下非常流行。与任何流行的事物一样,人工神经网络也收到了不少质疑。它究竟是卖弄玄虚,还是真正可以使无数人获益的新技术呢? 为了让大家入门神经网络,我从一个并不太了解的专业数据科学家的角度,和大家分享我的学习过程,希望对你们有所帮助。 需要注意的是,本文中所涉
随着近几年AI的火热,机器学习平台(Machine learning platforms)也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作,如果使用正确的工具(如Filestack),可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具(顺序随机),现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
AI 科技评论按:这是 otoro.net 的系列技术博客之一,以通俗可视化的方法讲解了进化策略(Evolution Strategies)中的诸多概念。AI 科技评论全文编译如下。 本文将通过一些可视化的案例向大家解释进化策略是如何工作的。为了方便更多入门读者理解本文,我将对相关公式做简化处理。同时,我也为希望理解更多数学细节的读者提供了相关数学公式的原始论文。这是本系列的第一篇文章,在本系列中,我会向大家介绍如何在诸如 MNIST、OpenAI Gym、Roboschool、PyBullet 等任务中应
毫无疑问,神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。
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