今天，重看了 R-CNN 的终极改进版本 Faster R-CNN（NIPS 版）-本文提到的paper，若为特别指明，说的就是此版本。...该网络和fast r-cnn中的检测网络共享 conv layer的参数，通过anchor box来生成多个 region proposal，并给出每个proposal的object-ness score...score 为了节省计算量，作者将RPN前半部分的卷积层设计为和detection network的卷积层为共享（shared），在最后一层共享的conv layer后，作者设计了如下的类似sliding...一个重要的性质是：每个点的k个anchors，除了中心不同外，高度和宽度均一致。且对每种anchor，从子窗口到256-d的conv连接是共享的，是不随中心变化而变化的。...正如paper中第4页末尾所言， 需要开发一种技术来学习共享层的参数，而不是学习两个隔离开来的网络。
当前有两类主要的拓展解决方向链上拓展链下拓展链上拓展链上拓展也称为Layer1 拓展，主要是指增加区块链核心层的处理量，通常是指增加区块的交易量；因此在Ethereum中，该方案意味着需要对协议作出修改...但是在ETH2.0种引入了shading分片的概念（指将Ethereum数据的拆分的过程），通过拆分网络来降低节点的负载，可能会对链上有益。...链下拓展链下拓展 是指在Layer1上增加多层来处理交易，但这些层在处理交易时不直接使用Layer1的处理能力，从而间接的拓展基础层（Layer1）；通常Layer1在该解决方案中作为可信层和仲裁者。...下面是几种Layer2的解决方案：Sidechains：侧链是通过桥连接到以太坊的EVM兼容链，它们有自己的共识协议和链上参数Rollups：在以太坊主网外执行交易、然后将交易数据发送回以太坊主网State...该方案非常安全但用例受限Plasma：是一个框架，通过一个Root Contract将侧脸锚定到主链，Root Contract 记录子链的当前状态和子链的规则RollupsLayer2解决方案中，Channel
三层交换机将vlan做为一种接口对待，就象路由器上的一样，再在各接入VLAN的计算机上设置与所属VLAN的网络地址一致的IP地址，并且把默认网关设置为该VLAN的接口地址。...技术原理 单臂路由：是为实现VLAN间通信的三层网络设备路由器，它只需要一个以太网，通过创建子接口可以承担所有VLAN的网关，而在不同的VLAN间转发数据。...比如你可以将OSPF路由域的路由重新分布后通高RIP路由域中，也可以将RIP路由域的路由重新分布后通告到OSPF路由域中。路由的相互重分布可以在所有的IP路由协议之间进行。...（6）在R0路由进程中引入外部路由，进行路由重分布。 （7）将PC1、PC2主机默认网关分别设置为与直接网络设备接口IP地址。...（5）将扩展IP访问列表应用到接口上、。 （6）验证主机之间的互通性。
单个神经元（不包括输入层）的工作原理如下图所示： 图中所标字母w代表浮点数，称为权重。进入神经元的每一个输入(X)都与一个权重w相联系，正是这些权重将决定神经网络的整体活跃性。...当所有训练样本训练结束后，最终可以得到一组训练参数 (w,b)。最后，当我们用测试数据来输入到该神经网络模型中，就可以得到神经网络的预测输出了。...局部模式+参数共享 试想下，如果我们把一幅图片长宽分别为1000像素的图片输入到神经网络结构中，该神经网络第一层隐藏单元有100万个神经元，如下图所示 那么从输入层到第一层隐藏层的连接权重就多达 10...卷积神经网络的子抽样层的操作即对卷积层的输出特征图进行子抽样，最终会得到一系列的子抽样特征图，如下图所示： 卷积神经网络的训练过程 由卷积神经网络的结构可知，卷积神经网络是由一系列的卷积层和子抽样层连接上神经网络的隐藏层和输出层组成的...子抽样层->卷积层的误差反向传播过程 当前层为子抽样层，上一层为卷积层， 局部误差如何从子抽样层反向传播回到卷积层？
卷积和子采样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数。卷积神经网络的基本结构如图所示： 卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。...四、卷积神经网络的训练 本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但形式上还是有些区别的，很显然在完成CNN...需要注意的是，该模型采用了2-GPU并行结构，即第1、2、4、5卷积层都是将模型参数分为2部分进行训练的。在这里，更进一步，并行结构分为数据并行与模型并行。...而模型并行则是，将若干层的模型参数进行切分，不同的GPU上使用相同的数据进行训练，得到的结果直接连接作为下一层的输入。...第五层max-pooling：2×2的核。 第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。
是函数 f 的有效输入），而 h_g 将 ? 的输出映射回 ? 的输出。然后调整该对抗程序（adversarial program）的参数 θ，以达到 ? 。...与大部分之前的对抗样本研究相比，该扰动的规模不需要限制。该攻击的成功不需要到人类察觉不到或更细微的程度。对抗重编程的潜在后果包括从公共服务中窃取计算资源，将 AI 助手设置为间谍或垃圾邮件程序。...此外，[16] 显示即使参数更新仅限于在低维子空间中发生，网络在常见任务上训练取得高准确率。...对神经网络输入添加偏移相当于修正网络第一层的偏置项（对于空间共享偏置项的卷积网络而言，该操作有效引入了新参数，因为添加的输入不受贡献偏置项的限制），因此对抗程序对应在低维参数子空间中的更新。...这可以视为一种新形式的迁移学习，其中网络的输入（相当于第一层的偏置项）被修改了，而不是更典型的输出层权重（readout weight）。
单个神经元（不包括输入层）的工作原理如下图所示： 图中所标字母w代表浮点数，称为权重。进入神经元的每一个输入(X)都与一个权重w相联系，正是这些权重将决定神经网络的整体活跃性。...当所有训练样本训练结束后，最终可以得到一组训练参数(w,b)。最后，当我们用测试数据来输入到该神经网络模型中，就可以得到神经网络的预测输出了。...局部模式+参数共享 试想下，如果我们把一幅图片长宽分别为1000像素的图片输入到神经网络结构中，该神经网络第一层隐藏单元有100万个神经元，如下图所示 那么从输入层到第一层隐藏层的连接权重就多达1012...卷积神经网络的子抽样层的操作即对卷积层的输出特征图进行子抽样，最终会得到一系列的子抽样特征图，如下图所示： 卷积神经网络的训练过程 由卷积神经网络的结构可知，卷积神经网络是由一系列的卷积层和子抽样层连接上神经网络的隐藏层和输出层组成的...子抽样层->卷积层的误差反向传播过程 当前层为子抽样层，上一层为卷积层，局部误差如何从子抽样层反向传播回到卷积层？
tcp报头的SYN 然后进入网络层，我想要连的是 192.168.31.7 ，虽然它是我瞎编的，但IP头还是得老老实实把它加进去。 此时需要重点介绍的是邻居子系统，它在网络层和数据链路层之间。...因为目的地址是瞎编的，本地ARP表没有目的机器的MAC地址，因此发出ARP消息。 为什么没有 TCP 握手包？ 因为协议栈的数据到了网络层后，在数据链路层前，就因为没有目的MAC地址，没法发出。...在 Linux 中，第一次握手的 SYN 重传次数，是通过 tcp_syn_retries 参数控制的。...那么我们可以正常发消息到目的IP，因为对应的MAC地址和IP都是正确的，所以，数据从数据链路层到网络层都很OK。...当然如果目的机器设置了防火墙策略，限制他人将消息发到不对外暴露的端口，那么这种情况，发送端就会不断重试第一次握手。
对一个(user, item) pair，它们的h阶包含子图是由该user、 item，所有该user、 item的h-hop内邻接节点（包含h-hop），以及所有这些节点之间的边组成的图。...因此，与其手动定义大量这样的启发式特征(heuristics)，不如直接将一阶包含子图输入给一个图神经网络，用图神经网络强大的图特征学习能力来自动学习更通用的、更有表达能力的特征。...之后，我们将这些标注转化为one-hot encoding vector，作为每个节点的初始特征输入给图神经网络。...其中，代表节点在第层的特征向量， 和 为可学习的参数，代表rating(一般从 中选择，代表与节点以类型边相连的邻居节点。 多层卷积后，我们将每一层结果相连得到每个节点的最终表示： ?...最后，我们取目标用户和目标商品的相连的表示作为这个包含子图的最终表示： ? 并训练一个两层神经网络(MLP)从子图表示回归到目标评分(rating)。 4 实验结果 ?
那这些类该如何存放呢？是为每一个聚合创建一个文件夹存放还是放在同一个文件夹？我想答案不言而喻。 这三个聚合就是一个模块，一个客户模块。...支付是在线商城中十分重要的一个环节，设计的好坏直接影响项目的成败。...在限界上下文中，可以将限界上下文中具体的领域概念分解成不同的模块。所以，从子域到限界上下文再到模块，应该是依次包含关系。 ? 3....高内聚低耦合 高内聚低耦合是模块设计的重要思想，模块内高内聚，模块间低耦合。 一个完整的系统，模块与模块之间，尽可能的使其独立存在。也就是说，让每个模块，尽可能的独立完成某个特定的子功能。...总结 模块是对领域模型进行分解后的产物，是相对独立的功能单元，由一系列高内聚的领域对象组成，相对聚合、实体和值对象来说是更高一层的抽象。
tcp报头的SYN 然后进入网络层，我想要连的是 192.168.31.7 ，虽然它是我瞎编的，但IP头还是得老老实实把它加进去。 此时需要重点介绍的是邻居子系统，它在网络层和数据链路层之间。...可以通过ARP协议将目的IP转为对应的MAC地址，然后数据链路层就可以用这个MAC地址组装帧头。...因为目的地址是瞎编的，本地ARP表没有目的机器的MAC地址，因此发出ARP消息。 为什么没有 TCP 握手包？ 因为协议栈的数据到了网络层后，在数据链路层前，就因为没有目的MAC地址，没法发出。...在 Linux 中，第一次握手的 SYN 重传次数，是通过 tcp_syn_retries 参数控制的。...那么我们可以正常发消息到目的IP，因为对应的MAC地址和IP都是正确的，所以，数据从数据链路层到网络层都很OK。
泛化(generalization)：泛化关系是一种继承关系，子用例将继承基用例的所有行为，关系和通信关系，也就是说在任何使用基用例的地方都可以用子用例来代替。...泛化关系在用例图中使用空心的箭头表示，箭头方向从子用例指向基用例。 扩展(extend)： extend关系是对基用例的扩展，基用例是一个完整的用例，即使没有子用例的参与，也可以完成一个完整的功能。...包含(include)： include为包含关系，当两个或多个用例中共用一组相同的动作，这时可以将这组相同的动作抽出来作为一个独立的子用例，供多个基用例所共享。...系统有故障单、业务开通、资源核查、割接、业务重保、网络品质性能等功能模块。现在我们抽出部分需求做为例子讲解。...分析：由于业务开通、重保、割接及其它跨省的业务都需要用到数据分发用例，我们可以将数据分发用例单独抽出来，供各业务使用，这里用include就比较合适。
Plasma白皮书由以太坊创始人Vitalik Buterin和闪电网络白皮书联合创始人Joseph Poon联合编写。Plasma旨在解决以太坊网络目前面临的扩展性问题，是一种线下扩容方案。...侧链可以有自己的共识机制等独立的设计，但当有ETH想要从侧链返回主链时，必须发出一个声明并附带赏金。一旦有反对证据证明该账户有不当行为，赏金就会被触发。...Plasma 链上的交易都以哈希值的形式纪录在子链的区块头 (block head)，广播交易纪录写为主链帐本时，主链会审核从子链提交哈希区块头，当主链判定交易有诈欺嫌疑时，随时有权力将交易退回并惩罚区块的创建者...Plasma也是锚定在以太坊网络上的第二层解决方案，区别在于，Plasma允许构建依附于以太坊上的子链，其本身可以衍生出新的子链，如此一直延续下去。...因为在OMG想要在支付领域取得建树，必须具有强大的处理海量交易的能力。区块链上能支持全球范围内的大量的去中心化金融应用。 https://github.com/omisego/research
display层：该层对应了物理显存，display层决定了一个显示终端的最终显示效果；通常系统中至少有一个display层。...frame层：该层属于surface层的一个部分；它现实叠加界面元素而存在。...1的起始点y坐标；offset：横向组合的偏移距离 get_updated_fb 获取该display的framebuffer指针，常用来将GUI显示在任意需要的地方。...判断给定位置的矩形，是否合理（是否在surface的范围内）。...child：被添加的子窗口 get_last_child 获得自己（this）子窗口链表尾部的子窗口指针。 unlink_child 将自己（this）的子窗口从子窗口链表中脱离出来。
对于 具体推导的细节以及其损失函数，我们后面会详细进行介绍的。这里我们只是简单介绍下 的重参数技巧。 网络结构中的重参数技巧 我这里主要也给大家分享下，在网络结构中的重参数技巧。...卷积层+BN层融合 卷积层公式为： 而BN层公式为： 然后我们将卷积层结果带入到BN公式中： 进一步化简为 这其实就是一个卷积层, 只不过权盖考虑了BN的参数。...RepVGG结构示意图 中主要的改进点包括： 在 网络的 块中加入了 和残差分支，相当于把 网络中的精华应用 到 网络中; 模型推理阶段，通过 融合策略将所有的网络层都转换为...图 A 从结构化的角度展示了整个重参数化流程， 图 B 从模型参数的角度展示了整个重参数化流程。整个重参数化步骤如下所示： 首先通过式3将残差块中的卷积层和BN层进行融合。...其中 表示转换前的卷积层参数, 表示BN层的均值, 表示BN层的方差, 和 分别表示BN层的尺店因子和偏移因 子, 和b'分别表示融合之后的卷积的权重和偏置。
该模型依赖于几何重正化(GR)协议的应用，该协议通过粗粒度和在短的相似距离上平均来降低分辨率。...图2A-D曲线的重叠表示跨层自相似性度分布、度相关性程度,聚类,富人俱乐部效果(注意图2D省略了高度阈值对应的值,以避免将图弄乱,因为相应的子图通常是小,因此,很杂乱)。...参数μ控制模型产生的合成连接体的平均度，β控制聚类水平，以及网络的拓扑和它的几何之间的耦合强度。角距：联合相似子空间的半径R给出相似距离。...在得到l =0层的嵌入后，GR变换通过在相似圈中定义大小为r =2的连续节点的非重叠块，粗粒化形成超级节点。在块内节点定义的相似子空间的区域内为超节点分配一个角坐标，保持了原始的角排序。...当我们将任意一层子节点的角分布与l =4层对应的超级节点的角分布进行比较时，平均而言，超级节点内子节点的角间隔也较小(图4b，插图)。
DNS域名解析：浏览器向DNS服务器发起请求，解析该URL中的域名对应的IP地址。DNS服务器是基于UDP的，因此会用到UDP协议。...3、IP协议，ARP协议属于网络层 网络层负责为分组交换网上的不同主机提供通信。在发送数据时，网络层将运输层产生的报文段或用户数据报封装成分组或包进行传送。...网络层的另一个任务就是要选择合适的路由，使源主机运输层所传下来的分组能够交付到目的主机。...这是持久层。浏览器需要在硬盘上保存各种数据，例如 Cookie。新的 HTML 规范 (HTML5) 定义了“网络数据库”，这是一个完整（但是轻便）的浏览器内数据库。 图：浏览器的主要组件。...进程的亲缘关系通常是指父子进程关系。 高级管道(popen)：将另一个程序当做一个新的进程在当前程序进程中启动，则它算是当前程序的子进程，这种方式我们成为高级管道方式。
右边表示如果删除边得到一些子图，改变了图本身的结构，将这些结构看做包信息，这些包信息就能够极大区分图上的不同节点。...简单来说，就是选择一些可以用来表示选择边的动作来模拟这个过程。这里作者记这个过程为 。m表示子图的个数，n表示节点的个数。这套动作可以映射成 ，将子图分割开以后，自然就要考虑如何刻画这些子图。...之后就可以把这些 等变层组装起来了，如左图所示，式子可以写成： 表示把 等变层联系到一起结果，可以看做 , 表示子图的readout结果，为 , 为图最终的编码结果，将分割的...采样子图的个数也是有讲究的。在训练过程中每一轮会从子图集合中选择一个小的子图集合，写作 ，在实验中，采样个数是一个超参，作者建议为 。 Analysis 这里只选取少量的分析结果。...另外作者分析了网络对强正则图（Strongly regular graph，SR graph）的功效。如果采用点删除或者EGO+的策略，模型是可以区分带不同参数的强正则图。
此外，设计了一种具有软参数共享的多尺度频率细化网络，用于在一个网络内同时处理多尺度扩散过程中多种大小的潜在变量。本文在从人脸图像到一般图像的各种超分辨率任务上评估FDDiff。...首先，将HR图像转换为不同带宽的子图像;然后通过非线性插值将这些子图像分配给不同的时间步长提供高频目标。因此，扩散模型被引导在较小的局部带宽内逐步预测缺失的高频细节。...本文将Haar小波核选为K。因此，与相比，所获得的子图像具有双倍的下采样尺度和更窄带宽的频率分量，这种四树子带分解过程可以定义如下： 其中 表示分解操作， 表示沿通道维度的串联操作。...因此，本文提出了具有p + 1状态的超分辨率的多尺度频率细化网络，该网络利用软参数共享在不同状态之间切换，从而同时处理不同尺度的扩散输入和输出。...对于条件输入，LR图像y与信道维输入噪声图像连接，时间步长t通过线性层投影，对后面的残差块特征进行仿射变换。 软参数共享调度可以描述为 的不同状态共享一部分网络参数。
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