在计算机视觉中，卷积是最重要的概念之一。同时研究人员也提出了各种新的卷积或者卷积组合来进行改进，其中有的改进是针对速度、有的是为了加深模型、有的是为了对速度和准确率的trade-off。...本文将简单梳理一下卷积神经网络中用到的各种卷积核以及改进版本。文章主要是进行一个梳理，着重讲其思路以及作用。 1....由于卷积被分为几个不同的组，每个组的计算就可以分配给不同的GPU核心来进行计算。这种结构的设计更符合GPU并行计算的要求，这也能解释为何ResNeXt在GPU上效率要高于Inception模块。...Channel Shuffle操作主要是为了消除原来Grouped Convolution中存在的副作用，也就是输出feature map的通道仅仅来自输入通道的一小部分，因此每个滤波器组仅限于学习一些特定的特性...从上图中，（a）代表的是组卷积，所有输出只和一部分输入有关（b）代表的是Channel Shuffle组合的方式，不同的组内部进行了重排，都是用到了输入的一部分（c）代表的是一种与（b）等价的实现方式。
原文地址：Landsat8的不同波段组合说明 作者： ENVI-IDL中国 Landsat TM （ETM+）7个波段可以组合很多RGB方案用于不同地物的解译，Landsat8的OLI陆地成像仪包括...9个波段，可以组合更多的RGB方案。...如表1是国外公布的OLI波段合成的简单说明。表2是前人在长期工作中总结的Landsat TM（ETM+）不同波段合成对地物增强的效果。对比表3，可以将表1和表2的组合方案结合使用。...图2-图5为几个RGB组合。...图1：数据管理面板 图2：7、6、4，水体和植被得到了增强 图3：6、5、2，裸地得到增强，可以与有作物的耕地区分 图4：5、 6、 2，植被呈现不同颜色 图5：6、5、4，植被非常鲜艳
在训练过程中，各网络层 总数不变，但在梯度下降的 引导 下，不断 分化 成各种 功能层 。各功能层 协作 ，使得模型成熟而强大。...而每个神经网络层的 卷积核，其实就是 一系列的 filter（滤波器）集合 。 （关于不同类型的filter，可参见我之前在github上开源的一个repo：Image_Filter ） ?...通过总结出 各类 功能层 对应的 “卷积核 大众脸”（即该类型卷积核的参数惯常分布），即可找出规律。 用途 可用于对 训练好的 神经网络层 进行 功能识别 。...网络层 功能识别 具体步骤 首先，总结出常用的几类功能滤波器（例如颜色特征抽取、边缘特征抽取、纹理特征抽取、肢干特征抽取、整体特征抽取）。 其次，对要进行识别的网络层，输入该层训练好的卷积核。...的筛选方法，判定其为 80%纹理+10%边缘 的 特征提取层 ）。
这里模型1为conv+bn,这里对卷积层和BN层进行了初始化，特别是BN层的移动平均和方差初始化，因为这个数值默认初始化是0，是通过训练迭代出来的； 模型2为conv，并且我们用模型1的卷层权重去初始化模型...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...手动计算BN层 BN层的具体计算如图： BN层的输出Y与输入X之间的关系是：Y = (X – running_mean) / sqrt(running_var + eps) * gamma + beta...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...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.
方法非常多，这里就简单介绍非常常用的几个方法： (1)、getDate() 从 Date 对象返回一个月中的某一天 (1 ~ 31)。...更多Date对象方法，请点击： JavaScript中Date对象的那些事儿 这里，我们获取到当前时间是白天或者夜晚后，直接根据变量，添加class选择器，根据选择器设置不同背景图片即可。...，晴、多云、阴、雨、雷、雪，简单的6个场景，如果觉得不够全面，可以根据高德提供的天气枚举，做的更详尽，这里只是简单举例。...weatherNum就是我们根据天气分配不同场景的依据。 vue 组件（组件传值等） ?...，这里只是运用了一下，所以，大家如果要学习的更通透，可以多看看以前的文章。
因为一直都是我一个人写网站，没有人帮我分担其它层的编写；而我又很懒，一个人写三个层的代码 —— 太累。 随着时间的推移，逐渐验证了我自己的想法。...（和三层里的数据访问层的概念是有区别的，请不要较真。） 2、 实体类也是通用的。 3、 常用的功能（比如分页、联动下拉列表等）都写成了控件，自然也就是通用的了。 先说一下数据访问层。 ...我的印象：三层架构里的数据访问层并不是通用的，其实我现在也没用完全弄明白三层架构里数据访问层到底要写些什么东东，感觉是在重复的写着 SqlConnection cn = new SqlConnection...简单的说我的数据访问层就是这些接口。 下面举例说明我的数据访问层的使用方法： 比如我想在网站的首页里调用最后添加的五条资讯，然后绑定到Repeater控件上。...组合SQL语句（where 后面的），然后赋值给 Page1.SqlQuery 属性，再执行 Page1.CreateQuery(); //生成查询语句
所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的不同。...有没有什么方法可以将中间所学到的规律也运用在其他的位置？ 换句话说，也就是让不同位置用相同的权重。 卷积神经网络做画面识别 卷积神经网络就是让权重在不同位置共享的神经网络。...这样卷积后输出的长方体可以作为新的输入送入另一个卷积层中处理。 八、加入非线性 和前馈神经网络一样，经过线性组合和偏移后，会加入非线性增强模型的拟合能力。...六、跳层连接 前馈神经网络也好，卷积神经网络也好，都是一层一层逐步变换的，不允许跳层组合。 但现实中是否有跳层组合的现象？...这里我只是提供了一个以先验知识的角度去理解的方式。 需要注意的是每一层并不会像我这里所展示的那样，会形成明确的五官层。 只是有这样的组合趋势，实际无法保证神经网络到底学到了什么内容。 ?
来源：前端圈 2021年5月来自全球各地的Vue.js开发者齐聚线上，一起见证了VueConf 2021 杭州的成功举办。...在大会上，Vue.js 核心团队成员，VueUse 作者，全职开源工程师Anthony Fu通过远程接入的方式给大家带来了《可组合的 Vue》 主题演讲。...分享的内容主要包括Vue Composition API 底层原理介绍，对于编写优质的组合式函数技巧与模式。 以下是他在VueConf 2021分享的视频和PPT，欢迎大家观看。 ? ? ? ? ?
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural...卷积神经网络在 20 世纪 90 年代就已经被广泛应用，但深度学习卷土重来的第一功臣非卷积神经网络莫属，原因之一就是卷积神经网络是非常适合计算机视觉应用的模型。...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。...池化层（Pooling Layer，POOL）和全连接层（Fully-Connected Layer，FC，和普通神经网络一致）。
客户诉求：1、ERP服务器使用专线连接外网，且需要被外网访问，便于高管随时用手机审批；2、有线网络和WIFI划分为不同的VLAN，并且分别用两宽带上网。...二层交换机，用来接入电脑及其他网络设备，当然也连接了几个无线AP。...一条是去无线网络192.168.3.0/24 注意，目的地址必须填写为网络号，子网掩码255.255.255.0，表示整个网段，网关192.168.11.2，准确来说，应该称为“下一跳”，它是路由器Lan口连接的核心交换机的三层接口的...5、端口分流配置，也就是说指定不同的网段走不同的宽带： （1）服务器（192.168.1.2-192.168.1.20，其实暂时没那么多服务器，预留一下为好）走固定IP的城域网 （2）192.168.3.0...口IP地址 enable service web-server http //开启核心交换机的WEB管理，然后用浏览器登录交换机，把端口划分到相应的VLAN，在WEB页面操作会非常的方便 四、二层交换机配置
本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《Introduction to Graph Neural Networks》的部分内容翻译和阅读笔记。...——来自维基百科的定义，具体的我也不是很明白…… 带有边信息的图（GRAPHS WITH EDGE INFORMATION） 这一类图的边包含一定的信息，如边的权重/类型。...基分解时，每个关系相关的卷积层矩阵如下： 如此， 表示为共享的基矩阵 加权（权重为 ）的组合，这一步将原本参数量为 降低到了 ，而 。...在层内部还使用了残差连接和瓶颈策略（bottleneck strategy），如下图： ? 补充：瓶颈策略经常和残差一起出现，在这里是指卷积块中三个层之间先降低通道数再提升的操作。...，并设计了一种聚合方式可以同时考虑同层不同节点的交互和不同层统一节点的交互。
react-dom负责将虚拟 dom 组成的树，渲染到 HTML 的 dom 节点上。 jsx是React提供的语法糖，负责将 DSL(特定领域语言)，转换成 javascript。...，是将React.createElement的使用方式，转换成更加易书写的jsx格式。...组合不同版本的 React 代码 react和react-dom是需要同版本配套使用的 场景：React15 项目中，引入 React17 的组件 Editor。...componentWillUnmount(){ this.unmount(); } render(){ return ; } } 参考 如何组合两个不同版本的...- RSS订阅我的个人博客：王先生的基地 [关注]
Spring Boot项目中VO层设计：选择继承或组合的灵活实践 1. 为何需要VO层？ Spring Boot项目中的实体类通常用于映射数据库表，包含了业务对象的所有属性。...然而，前端或其他服务的展示需求可能只关心部分属性，这时直接传递实体类可能带来信息冗余和安全风险。VO层的引入解决了这些问题，提高了数据传递的定制性和灵活性。 2....组合方式的VO设计 首先，我们考虑使用组合的方式创建VO类。在这个例子中，我们创建了GoodsVO类，通过组合实体类和定制属性，实现了前端展示所需的信息。...但需要注意的是，继承关系通常带来类之间的紧密耦合，可能会限制类的扩展性和灵活性。 4. 选择适合的方式 在实际应用中，选择继承或组合取决于具体需求。...使用组合方式可以更自由地选择需要的属性，而使用继承方式可以更方便地新增或覆盖属性。在设计时，需要根据业务场景、团队约定和可维护性等因素综合考虑。 5.
今天跟大家聊聊卷积神经网络各个层实际做的事情以及原理。...卷积神经网络是深度学习很重要的基础结构之一，很多深度学习的网络中都是一层加一层地叠加卷积神经网络来达到各种各样的目的。...不知道大家是不是跟我有同一个疑惑，神经网络有一个很玄乎的问题，什么叫隐藏层（Hidden Layer）。 后来发现。 特么的。除了输入层和输出层，其他全特么叫隐藏层。 好了吐槽完进入正题。...另一方面全连接层在现在都是饱受诟病的东西，因为参数实在是太太太多了，所以后面很多科学家的研究都是把全连接层替换掉。有的网络里面就把全连接层替换成卷积层了。 卷积神经网络有什么好处呢？...除此之外，上面没讲到的一个东西就是dropout层。 dropout，也就是丢掉。 我们都知道神经网络都具有过拟合的倾向，卷积神经网络也不例外，他也很可能会过拟合。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。...话不多说，直接上题 问：损失函数的不同会对神经网络带来什么影响 来自社友的回答 ▼▼▼ @Mackey ： 损失函数是表示神经网络性能的‘恶略程度’的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合...为了寻找损失函数尽可能小的地方，需要计算参数的导数，（梯度），然后以这个导数为指引，逐步更新参数的值。
hidden_size = output_layer.shape[-1].value # 768 print("=============================") print("打印融合特征的相关张量的形状...= pooled_output print("=============================") 输出： ============================= 打印融合特征的相关张量的形状..., 768) ============================= 说明： bert中文base版总共有12层，也就是每一层都可以输出相应的特征，我们可以使用model.all_encoder_layers...来获取，然后我们将每一层的768维度的特征映射成1维，对每一个特征进行最后一个维度的拼接后经过softmax层，得到每一层特征相对应的权重，最后经过[batchsize,max_len,1,12] ×...，接下来就可以利用该特征进行相关的微调任务了。
在卷积神经网络（CNN）的架构中，全连接层扮演着不可或缺的角色。它如同连接各个组件的桥梁，将卷积层和池化层提取的特征进行整合与转化，最终实现对数据的分类或回归任务。...二、全连接层在卷积神经网络中的作用- 特征整合与提炼：卷积层和池化层负责提取输入数据的各种局部特征，但这些特征较为分散。...全连接层将这些来自不同位置和层次的特征整合在一起，形成更高级别的表示，从而捕捉到数据的全局特征。...例如，在一个图像分类任务中，经过前面的卷积层和池化层处理后，全连接层根据提取到的特征计算出图像属于猫、狗、人等不同类别的概率，最终选择概率最高的类别作为分类结果。...这种转化有助于减少特征位置对分类结果的影响，提高整个网络的鲁棒性。例如，在不同的图像中，即使物体的位置有所变化，全连接层也能根据提取到的特征进行准确分类。
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在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。...▌不要在输出层使用激活函数 这应该是显而易见的道理，但如果使用共享函数构建每个层，那就很容易犯这样的错误：所以请确保在输出层不要使用激活函数。...Xavier 与此相似，只是各层的方差几乎相同；但是不同层形状变化很大的网络（在卷积网络中很常见）可能不能很好地处理每层中的相同方差。...如果你的神经网络不能对单个数据点进行过拟合，那么体系架构就可能有严重的问题，但这可能是微妙的。...我们希望，本文提到的这些基本技巧能够在你构建深度神经网络时有所帮助。通常，正式因为简单的事情才改变了这一切。
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