1、pooling是在卷积网络（CNN）中一般在卷积层（conv）之后使用的特征提取层，使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。...2、pooling是用更高层的抽象表示图像特征，至于pooling为什么可以这样做，是因为：我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用...因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计。这个均值或者最大值就是一种聚合统计的方法。 3、做窗口滑动卷积的时候，卷积值就代表了整个窗口的特征。...所以平移不变性不是pooling带来的，而是层层的权重共享带来的。...图中的a（或b）表示，在原始图片中的这些a（或b）位置，最终都会映射到相同的位置。
spring在ssh框架中的作用学习 在SSH框假中spring充当了管理容器的角色。...我们都知道Hibernate用来做持久层，因为它将JDBC做了一个良好的封装，程序员在与数据库进行交互时可以不用书写大量的SQL语 句。...的生命周期，这样层与层之间的依赖很强，属于耦合。...这时，使用spring框架就起到了控制Action对象（Strus中的）和Service类的作用，两者之间的关系就松散了，Spring的Ioc机制（控制反转和依赖注入）正是用在此处。...使用Spring的第二个好处（AOP应用）： 事务的处理： 在以往的JDBCTemplate 中事务提交成功，异常处理都是通过Try/Catch 来完成，而在Spring中。
首发地址：SLAM在增强现实(AR)中的作用是什么？ 00 前言 提起来SLAM，我们就会想到无人驾驶，但是SALM的应用不仅是无人驾驶，其中还有AR（增强现实）。...很多内容都是提到SLAM在AR中很重要，但是为什么要用SLAM，SLAM在AR中又到底扮演者什么样的角色？ 01 SLAM 在增强现实中扮演什么角色？...尽管SLAM算法已经存在了很多年，但随着我们开始探索增强现实（AR）的世界，它们变得越来越重要。在AR应用中，我们必须知道设备的精确位置和方向，以便将数字内容正确叠加到现实世界中。...为特定应用选择正确的SLAM算法是一项重要决策，合适的算法可能会对系统的整体性能产生重大影响。 在AR世界中，SLAM对于创建逼真可信的体验至关重要。...虽然在增强现实中使用SLAM有许多潜在的好处，但也有一些挑战需要克服。最大的挑战之一是SLAM系统需要能够在各种不同的环境中工作，因为每个环境都有自己独特的功能和挑战。
很多内容都是提到SLAM在AR中很重要，但是为什么要用SLAM，SLAM在AR中又到底扮演者什么样的角色？ 01 SLAM 在增强现实中扮演什么角色？...尽管SLAM算法已经存在了很多年，但随着我们开始探索增强现实（AR）的世界，它们变得越来越重要。在AR应用中，我们必须知道设备的精确位置和方向，以便将数字内容正确叠加到现实世界中。...为特定应用选择正确的SLAM算法是一项重要决策，合适的算法可能会对系统的整体性能产生重大影响。 在AR世界中，SLAM对于创建逼真可信的体验至关重要。...然后，可以使用此信息以自然和逼真的方式将虚拟对象叠加到现实世界中，这样也使得AR设备可以有更好地沉浸感。 在增强现实中使用SLAM的另一个好处是，它可以用来改善虚拟对象的跟踪。...虽然在增强现实中使用SLAM有许多潜在的好处，但也有一些挑战需要克服。最大的挑战之一是SLAM系统需要能够在各种不同的环境中工作，因为每个环境都有自己独特的功能和挑战。
迁移学习在深度学习中的范例 什么时候在你需要在自己的预测建模问题上使用转移学习 ▌什么是迁移学习 ---- 迁移学习是机器学习技术的一种，在这个技术中，为一个任务开发的模型可以在另一个任务中重用。...迁移学习和领域适应指的是在一个环境中学到的东西被泛化，从而用于另一个环境中。 ——《深度学习》Goodfellow 2016, 526页。...考虑到训练深度学习模型需要消耗巨大的资源，或深度学习模型要非常大规模的数据集上进行训练，因此迁移学习在深度学习中很受欢迎。 如果从第一个任务中模型学习的特征是一般的，迁移学习就只能应用在深度学习中。...▌在深度学习中使用迁移学习的例子 ---- 我们可以使用两个常见的例子，来说明在深度学习中使用迁移学习的情况。...具体地，你学到了下面几点： 什么是迁移学习，如何应用在深度学习中？ 什么时候使用迁移学习？ 在计算机视觉和自然语言处理任务中使用的转移学习的例子。
b, 一个全连接的前馈神经网络(MLP)由输入层、隐藏层和输出层组成，具有非线性激活功能 (如sigmoid)。X和Y分别代表模型的输入和输出。h，隐藏层；b，偏置项。...在此过程中，他们通过将分子标记嵌入与位置嵌入聚集在一起，为药物分子学习分子表征，并使用CNN为蛋白质学习新的表征。同样，Huang等人引入了MolTrans来预测药物与靶点的相互作用。...随着DL的渗透，深度强化学习已经在CADD中找到了应用，特别是在新药设计中，通过使分子具有理想的化学特性。在GNN上训练的深度强化学习被进一步证明可以提高生成的分子结构的有效性。...最早开发的方法之一，深度对接，依赖于一个完全连接的MLP模型，该模型用化学指纹和库中一小部分的分数来训练，然后用来预测剩余分子的对接分数等级，允许在不对接的情况下删除低排名条目。...因此，数据清洗和整理发挥着重要作用，可以完全确定这种DL应用的成败，因此，深入探索集中的、经过处理的和良好标记的数据库的所谓好处仍然是一个开放的研究领域。
由此可见，想要搭建一个符合用户体验的网站，就要好好搭建网站的框架。下面为大家介绍网站建设中怎么设置层的边框。 网站建设中怎么设置层的边框 网站建设中怎么设置层的边框？...除此之外，大家还可以将边框进行间距设置，padding就是设置边框之间的距离距离。关于层边框的设置还有很多种方式，建议大家先了解各个边框的点，之后再进行设置，也可以找技术人员进行指导学习。...边框设计的作用是什么 很多小伙伴都不知道为什么要设置边框？...由此可见，企业搭建网站是多么的重要。 以上是网站建设中怎么设置层的边框相关知识点分享。...如果大家想对网站搭建有更多熟悉的操作，那就要多学多看多问，看教程的同时还要多操作，在操作的过程中遇到不懂的就要多问，多增强记忆。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 适配器在Android中的作用是什么？ 我想知道在Android环境中何时，何地以及如何使用适配器。...TextView自己的适配器完全控制ListView的显示。因此适配器控制列表中显示的内容以及如何显示它。 TextView接口包括将数据传送到ListView的各种方法。...想象一下，如果没有适配器，世界会是什么样的！ 例子 一个视图，显示垂直滚动列表中的项目。这些项目来自与此视图关联的SimpleCursorAdapter。...适配器提供对数据项的访问，并负责为数据集中的每个项创建视图。 适配器是将View与某种数据源连接的智能方法。 通常，您的视图是ListView，数据将以Cursor或Array的形式出现。...如果想要显示某些信息的报告，可以使用此工具在视图上显示数据。
view_name AS SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition 删除视图：DROP VIEW DROP VIEW view_name 需要说明的是...，SQLite 不支持视图的修改，仅支持只读视图，也就是说你只能使用 CREATE VIEW 和 DROP VIEW，如果想要修改视图，就需要先 DROP 然后再 CREATE。...如何使用视图简化 SQL 操作 利用视图完成复杂的连接 CREATE VIEW player_height_grades AS SELECT p.player_name, p.height, h.height_level
是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。...注意在深度学习中，我们用的是FLOPs，也就是说计算量，即用来衡量算法/模型的复杂度。 2.计算方法 注：以下不考虑activation function的运算。 2.1 卷积层： ?...（注：这里的MAC是乘加的意思，所以是两个operation） 上面针对一个input feature map，没考虑batch size。...理解上面这个公式分两步，括号内是第一步，计算出output feature map的一个pixel，然后再乘以HWCo拓展到整个output feature map。括号内的部分又可以分为两步， ?...2.2 全联接层： ? I=input neuron numbers, O=output neuron numbers. 2是因为一个MAC算2个operations。
作者：辛俊波 | 腾讯 应用研究员 一、前言 深度学习凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。... embedding层维度，在FM中是隐向量维度 • H1: 深度网络中第一个隐层节点个数，第二层H2，以此类推。...在MLP网络中，输入是原始的特征n维特征空间，假设第一层隐层节点数为H1，第二层为H2，以此类推。在第一层网络中，需要学习的参数就是n*H1。...三、写在最后 前面介绍了10中深度学习模型的网络结构，总结起来可以用如下的所表示 doc_image_25_w1210_h720.jpg 各种CTR深度模型看似结构各异，其实大多数可以用如下的通用范式来表达...doc_image_26_w720_h547.jpg 其中，embedding vector这层的融合是深度学习模型改造最多的地方，该层是进入深度学习模型的输入层，embedding融合的质量将影响DNN
本文来自大象声科高级算法工程师闫永杰在LiveVideoStackCon2019北京大会上的分享。闫永杰介绍了深度学习在回声消除（AEC）中的应用。...大象声科在成功将深度学习应用于人声和噪声分离的基础上，正在通过引入深度学习技术，解决回声消除问题。...不难想象，如果把右下图盖在左下图，会产生接近第一张图的效果。 通过这四张图，我们可以直观的明白IBM的计算方式以及使用方式。 深度学习 接下来我们讲下深度学习。...我们首先思考一个问题，学习的本质是什么呢？事实上，学习的本质就是通过构建模型，来拟合一个函数映射，即我们给定模型一个输入以及对应的目标输出，通过模型自动优化调整，使得模型预测的输出不断地逼近目标输出。...深度学习解决AEC问题 下面，总结一下深度学习解决AEC问题： 选定训练目标--IBM，此处我们以IBM为例进行讲解，实际中也可以采用IRM（Idea Ratio Mask）； 输入网络的特征--混合语音及参考信号
概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的提出使得深度学习在计算机视觉领域得到了飞速的发展，大量基于CNN的算法模型被提出，同时深度学习算法在多个视觉领域实现了突破...最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法应用于文本分类中呢？...卷积神经网络的基本结构如下图所示： 在图中的CNN网络由两组基本操作（卷积Convolutions和池化Subsampling）和全连接层构成。...卷积操作是CNN 中最为重要的部分，与全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络中的一小块，如下图所示： 通过卷积核（如图中的卷积核大小为 ）对二维的图像（图像大小为 ）进行卷积操作...； 全连接层：最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。
神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的...神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型...同时跟用户的其他非视频播放特征(地理位置、性别等)拼接为最终灌入深度学习模型的输入向量，再通过三层全连接的ReLU层，最终通过输出层(输出层的维度就是视频个数)的softmax激活函数获得输出，利用交叉熵损失函数来训练模型最终求解最优的深度学习模型...这篇文章也是比较早将深度学习应用于工业界的文章，也是一篇非常有价值的文章，对整个深度学习推荐系统有比较大的积极促进作用。...最上层的神经网络是3层全连接的带PReLU激活函数的网络结构，输出层是2分类的softmax激活函数，输出值代表的是用户对候选节点的喜好概率。
题目部分 如何查找或监控效率低下的SQL语句？在Oracle中，errorstack的作用是什么？...答案部分 在使用Oracle数据库的过程中，可能会遇到各种各样的错误或异常，而且这些错误或异常的提示并不具体，那么这个时候就可以使用Oracle提供的一种对于错误堆栈进行跟踪的方法即errorstack...l 1 转储错误堆栈和函数调用堆栈 l 2 Level1 + ProcessState l 3 Level2 + Context area（显示所有游标，着重显示当前游标） errorstack可以在实例级或会话级别设置...，也可以在参数文件中设置，这个设置仅当某个特定的错误出现时才被触发，如设置ORA-01438事件的跟踪： alter system set events '1438 trace name errorstack...forever,level 3';--启用 ...执行SQL语句... alter system set events '1438 trace name errorstack off';--关闭 接下来在告警日志中找到相关的跟踪文件
♣ 题目部分 在Oracle中，V$SESSION_LONGOPS视图的作用是什么？...♣ 答案部分 在Oracle 11g之前的版本，长时间运行的SQL可以通过监控VSESSION_LONGOPS来观察，当某个操作执行时间超过6秒时，就会被记录在VSESSION_LONGOPS中，通常可以监控到全表扫描...、全索引扫描、哈希连接、并行查询等操作。
将FM模型训出的结果作为其中的embedding层，上面套上全连接神经网络。...在FNN的embedding层的上面加入produce层，往上还是用全连接神经网络。...用户在线广告点击行为预测的深度学习模型（https://blog.csdn.net/happytofly/article/details/80124474） 这是来自张伟楠博士在携程技术中心主办的深度学习...不过对于dropout的使用，个人觉得在全连接层适当使用dropout是有用的，它可以在一定程度防止模型的过拟合。当然如果是训练数据量较大，特征维度较少时，dropout不是必需的。...3层： 《用户在线广告点击行为预测的深度学习模型》还有其它一些数值配置 三、关于FNN/PNN的一些讨论 部分观点来自 《闲聊DNN CTR预估模型》 1、关于embedding 从离散到连续， embedding
人工提取特征耗费的精力太大，效果也不好。 第三，词与词之间有联系，把这部分信息纳入模型中也不容易。 本章探讨深度学习在情感分析中的应用。...深度学习可以模拟词与词之间的联系，有局部特征抽象化和记忆功能。正是这几个优势，使得深度学习在情感分析，乃至文本分析理解中发挥着举足轻重的作用。...下面通过一个电影评论的例子详细讲解深度学习在情感分析中的关键技术。 首先下载http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/中的数据。...从优化的角度讲，深度学习网络还有其他一些梯度下降优化方法，比如Adagrad 等。它们的本质都是解决在调整神经网络模型过程中如何控制学习速度的问题。...以上提到的是最常用的多层全连接神经网络模型。它假设模型中的所有上一层和下一层是互相连接的，是最广泛的模型。
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