大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等，接下来我们对这些架构一一详解。...，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，麻雀虽小五脏俱全，它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。...输入是32*32大小的图像 C1是卷积层，卷积层的过滤器尺寸大小为5*5，深度为6，不使用全0补充，步长为1，所以这一层的输出尺寸为32-5+1=28，深度为6。...具体过程如下图所示： Unpooling：在卷积神经网络中，最大池化是不可逆的，作者采用近似的实现，使用一组转换变量switch 记录每个池化区域最大值的位置。...ALexNet展示了卷积神经网络的强大性能，开创了卷积神经网络空前的高潮 ZFNet通过可视化展示了卷积神经网络各层的功能和作用 VGG采用堆积的小卷积核替代采用大的卷积核，堆叠的小卷积核的卷积层等同于单个的大卷积核的卷积层
整个网络有一个损失函数，在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单，对吧？ 那么，卷积神经网络与神经网络有什么不同呢？ ?...和神经网络输入不同，这里的输入是一个多通道图像（在这种情况下是3通道，如RGB）。 在我们深入之前，让我们先了解一下卷积的含义。 卷积 ---- ---- ?...卷积结果的大小28是怎么来的留给读者思考。（提示：有28 * 28个独特的位置，滤波器可以放在图像上） 现在回到CNN ---- ---- 卷积层是卷积神经网络的重要部分。 ?...卷积层包含一组独立的滤波器（在所示的例子中是6个）。每个滤波器都与图像独立卷积，最终形成6个形状为28 * 28 * 1的特征图。 假设我们有多个卷积层。然后会发生什么？ ?...所有这些滤波器都是随机初始化的，并在网络训练过程中学习参数。 下面是训练好的网络的例子。 ? 看看第一层中的滤波器（在这是5 * 5 * 3的滤波器）。通过反向传播，逐渐调整成为彩色碎片和边缘的斑点。
ResNet50接收整个狗图像，并进行2D卷积，内核大小为7×7，用残差块叠加50层，最后附加一个全局平均池化和一个dense层，将图像分类为“狗”。...我们知道对于CNN模型，由于卷积核的性质，在较低的层只学习局部信息，在较高的层学习全局信息。所以在不同的层之间有一个网格状的模式就不足为奇了。那么我们不禁要问，ViT怎么？?...较大的注意力距离意味着大多数“远处的patch”具有较大的注意权重——换句话说，大多数注意力是“全局的”。相反，小的注意距离意味着注意力是局部的。...这和CNN的模型完全不同。 现在我们知道ViT甚至在它的底层也学习全局表示，下一个要问的问题是，这些全局表示会忠实地传播到它的上层吗？如果是这样，是怎么实现的？ 作者认为关键是ViT的跳跃连接。...其中z是通过跳跃连接的特特征。F (z)是经过长分支的特征。 如果他们进一步删除ViT不同层的跳跃连接，那么CKA映射将如下所示。
在客户端代码使用时，面对的是子类，这种继承叫实现继承： Child object = new Child(); 还有一种看待继承的角度：从父类往下看，客户端使用时，面对的是父类，这种继承叫接口继承： Parent...2 面向组合编程 可以组合的根因：获取产品信息、生成报表服务本是两件事（分离关注点）。 你要是看出是两件事了，就不会把它们放一起。 分解是设计的第一步，分解粒度越小越好。...4 DCI 继承是OOP原则之一，但编码实践中能用组合尽量使用组合。 DCI也是一种编码规范，对OOP的一种补充，核心思想也是关注点分离。...DCI是对象的Data数据, 对象使用的Context场景, 对象的Interaction交互行为三者简称， 是一种特别关注行为的模式（可对应GoF行为模式），而MVC模式是一种结构性模式，DCI可使用演员场景表演来解释...复用方式背后的编程思想：面向组合编程。它给我们提供了一个不同的视角，但支撑面向组合编程的是分离关注点。将不同关注点分离，每个关注点成为一个模块，在需要时组装。
前言 这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。...卷积层 卷积层(Convolution Layer)是卷积神经网络的核心组件，它的作用通常是对输入数据进行特征提取，通过卷积核矩阵对原始数据中隐含关联性进行抽象。原始的二维卷积算子的公式如下： ?...（文本分类的时候输入是不定长的，可以通过池化获得定长输出） 防止过拟合或有可能会带来欠拟合。 说了这么多池化的优点，那么它有什么缺点吗？...南大的一维物理学硕士在知乎上发表了一篇文章，题为CNN真的需要下采样（上采样）吗?大家可以看看，文章地址是：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94477174。 ?...后记 本节是卷积神经网络学习路线（一），主要讲了卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？希望对大家有帮助。
『单例模式』是一种创建型的设计模式，保证一个类只有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点。...){} //对外暴露内部实例 public SingleTon getInstance(){ return this.instance; } } 饿汉方式实现的单例模式是极其简单的...懒汉方式优化二（枚举类） 个人认为使用枚举类实现懒汉单例模式是最佳实践，枚举类本质上是用静态字段来实现的，例如： public enum Color { RED(), GREEN(), BLUE...，才会触发枚举类的加载，然后按照上面说的，生成一个静态字段并初始化其内部的单例 instance，因为 jvm 保证只能一个线程进行类加载，所以整个过程看起来非常的简单。...个人认为，枚举类实现单例模式是一种最佳实践，推荐你应用到自己的项目。 近期会整理一个设计模式系列，分别讲讲 23 种设计模式，感兴趣的可以关注下哦~ ----
图像卷积操作是一种在图像处理和计算机视觉中广泛使用的数学运算，它通过一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵与输入图像进行逐元素的乘法和求和操作。...具体来说，卷积核在图像上滑动，每次覆盖图像的一部分区域，然后将卷积核中的每个元素与该区域对应的像素值相乘，最后将所有乘积相加得到一个新的像素值。这个过程会生成一个新的图像，通常称为特征图。...在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，卷积操作的作用主要有以下几点：特征提取：卷积操作能够从输入图像中提取出各种有用的特征，如边缘、纹理等。...不同的卷积核可以捕捉到不同的特征，这些特征对于后续的分类、检测等任务非常关键。参数共享：卷积核在整个图像上滑动时使用相同的权重，这意味着同一个卷积核在不同位置提取的特征是相似的。...下面是一个简单的卷积操作的示例代码，使用Python和NumPy实现：import numpy as np# 定义一个3x3的卷积核kernel = np.array([[1, 0, -1],
02新锐品牌是成长阶段品牌与流量比应为3:7~5:5 经历了优胜劣汰的重重考验，最终能够存活下来，光靠喝奶和辅食，是不能支撑企业健康成长的。...那是因为初期便宜的流量用完了，而互联网信息是海量的，通过最初的流量红利所能抢占的只能是大海中一瓢的用户。...仅仅通过流量打到“购买者”是远远不够的，品牌的势能是一种社会场能，是喝水想到农夫山泉，酱油想到海天，电动车想到特斯拉，是一种众所周知，是一种条件反射。...谈及品牌逆势崛起的经验，波司登董事局主席兼总裁高德康曾说，做产品是做现在，做品牌是做未来，而品牌的力量是冲破内卷的关键。...需要强调的是，品牌广告切忌分散式投放，如果预算允许，建议选择集中引爆的方式，以高强度的方式去输出品牌信息，物理空间是电梯和地铁，线上空间是CCTV和热门综艺，必须让消费者避无可避的看到品牌广告，在同一时期以不断重复的方式印刻消费者的品牌印象
加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习，有两种方式：一是将模型运行在云端服务器上，向服务器发送请求，接收服务器响应；二是在本地运行模型。...而加速框架的执行速度一般不会影响模型的参数，是试图优化矩阵之间的通用乘法（GEMM）运算，因此会同时影响卷积层（卷积层的计算是先对数据进行im2col运算，再进行GEMM运算）和全连接层。...图1 剪枝的过程及剪枝前后的对比：剪枝权重及剪枝下一层神经元 事实上，我们一般是逐层对神经网络进行敏感度分析（sensitive analysis），看哪一部分权重置为0后，对精度的影响较小。...然后将权重排序，设置一个置零阈值，将阈值以下的权重置零，保持这些权重不变，继续训练至模型精度恢复；反复进行上述过程，通过增大置零的阈值提高模型中被置零的比例。具体过程如图2所示。...此外，神经网络对于噪声的健壮性很强，因为量化会带来精度损失（这种损失可以认为是一种噪声），并不会危害到整体结果的准确度。 那能否用低精度格式来直接训练呢？答案是，大多数情况下是不能的。
有空把它翻译成中文 助记 http://betteratoracle.com/posts/20-how-do-i-bind-a-variable-in-list...
在现实中我们经常看到这个法则随处都会发生，微信刚出来的时候很多人说这不就是手机上的QQ吗，朋友圈刚出来的时候他们又会说这不就是抄袭微博吗。...但是这样做出来的“微服务”真的能够给我们带来微服务架构的那些好处吗？真的能提高一个企业的数字化响应力吗？...，而且随着十多年的不断实践，我们发现这个药方有它自己的独特之处，下面我们先来介绍一下这个药方。...但是从那以后DDD并没有和敏捷一样变得更加流行，如果要问原因，我觉得一方面是这套方法里面有很多的新名词新概念，比如说聚合，限界上下文，值对象等等，要理解这些抽象概念本身就比较困难，所以学习和应用DDD的曲线是非常陡峭的...拆出的微服务太少了以后要再拆分这样的问题了。 所以，经过理论的严密推理和大量实践项目的验证，ThoughtWorks认为DDD是当前软件工程业界设计微服务的最佳实践。
编辑：王抒伟 这个博客主要通过回答以下几个问题来实现卷积 什么是图像卷积？ 卷积在做什么？ 我们为什么要使用它们？ 我们如何应用它们？ 卷积在深度学习中的作用？ 什么是图像卷积？...但是在深入研究示例之前，让我们首先看一下卷积核的外观： 一个3 x 3内核，可以使用OpenCV和Python将其与图像进行卷积 上面我们定义了一个正方形的 3 x 3内核（对这个内核用于什么有任何猜测吗...我们需要做的是： 从原始图像中选择一个 （x，y）坐标。 将内核的中心放置 在此 （x，y）坐标上。 对输入图像区域和内核进行逐元素乘法，然后将这些乘法运算的值求和为单个值。...还存在其他填充方法，包括 零填充（用零填充边界-在构建卷积神经网络时非常常见）和 环绕（其中边界像素是通过检查图像的另一端确定的）。在大多数情况下，您会看到重复填充或零填充。...但是如果有一种方法可以 学习这些过滤器呢？是否可以定义一种可以查看图像并最终学习这些类型的运算符的机器学习算法？ 实际上，这些算法是神经网络的一种子类型， 称为 卷积神经网络（CNN）。
上期我们一起学习来了OpenCV中的绘图与注释， 机器视觉算法(第11期)----OpenCV中的绘图与注释 我们知道，图像处理以及深度学习的卷积神经网络中，都会有一个卷积的概念，但是这个卷积操作真的是在做卷积吗...今天我们一起揭开这个蛊惑人心的“卷积”操作！ 我们常说的，对图像进行滤波就是一个卷积核在图像上进行滑动求和的过程，也就是图像和卷积核进行求卷积的过程, 如下图。但是真的是这样吗？ ?...难道我们一开始说的“卷积操作”（移动模板相乘求和）其实是一个相关操作？ 而深度学习中的卷积神经网络实质上是相关神经网络？CNN中的卷积层实质上就是相关层？...答案是肯定的，我们所说的卷积滤波以及卷积神经网络中的卷积，其实做的就是一个相关操作。那么为什么不说是相关操作呢？...按照惯例，这些术语用于描述一种空间滤波器，并且滤波器未必用于真正的卷积。类似的，模板与图像的卷积通常用于表示模板滑动乘积求和的相关处理，而不必区分相关与卷积间的具体差别。
卷积神经网络为什么能提取到图像特征，其关键在于卷积神经网络有两种不同类型的层 -卷积层(convolution layers/detection layers) -池化层(pooling layers)...这样做的好处是： 卷积是一个线性操作，我们需要一个非线性组合，否则两个卷积卷积层还不如一个卷积层 两个相反方向的边缘不应该被取消 使图像梯度值更加的稀疏、有助于提高反向传播的效果 假设灰度输入图像，有两个...1x1卷积 1x1的卷积首次使用是在Network In Network网络模型中，后来受到越来越多的关注，在一般情况下我们的卷积是2D的，1x1的卷积操作是毫无意义的，但是对卷积神经网络来说，它的卷积层是三维的...，所以1x1的卷积操作是有意义的。...无论是选择哪种池化方式都会输出一个新低分辨率feature map，多数时候这个过程中会包含一定的信息损失，所以卷积神经网络一般通过扩展深度（增加feature map的数量）来补偿。
初始化方法里面传入各个参数，然后定义全局变量并赋值这些值。...最后再考虑考虑，如果我要把 JSON 转成 Color 对象，难道我要读完 JSON 然后一个个属性赋值吗？如果我想把 Color 对象转化为 JSON，又得把这几个属性写几遍呢？...__class__, self.a, self.b)) 所以说，如果我们用了 attrs 的话，就可以不用再写这些冗余又复杂的代码了。...以上便是一些属性的定义，把握好这些属性的定义，我们就可以非常方便地定义一个类了。...结语 本节介绍了利用 attrs 和 cattrs 两个库实现 Python 面向对象编程的实践，有了它们两个的加持，Python 面向对象编程不再是难事。
这些数据集可以从历史数据中找到。最后，然后我们建立模型，这是在数据集中预判欺诈或异常的重要步骤。通过比较每笔交易与账户历史，机器学习算法能够评估交易欺诈的可能性。...因此chatbots为小公司提供了一个很好的机会来减少他们的开支并帮助公司的收入增长。 股市预测 ? 每个人都想通过购买股票来致富。 但是你买了合适的股票吗？ 那些实际上会涨？...我们都需要某人的帮助才能完成我们需要的任务，无论是在谷歌还是人类的帮助下。借助机器学习功能的数字助理，高管和经理可以比以往更轻松地完成工作。...无论是金融服务公司选择投资开发虚拟助理平台进行自己的运营，还是为了作为其客户服务包的一部分提供给平台，投资回报可能都很大。...但这些优势胜过了缺点，并有助于解决机器学习方面的许多问题。 金融在世界各地的所有国家都是非常关键的问题，保护它们免受威胁并改善其运营将有助于所有国家的发展和繁荣。
: 我们希望在左上和右下象限中获得尽可能多的观察值(从测试集)，因为这些是我们的模型得到正确的观察值。...为了便于比较和评估，我们现在将定义两个标准化指标(它们的值在0.0和1.0之间)。 精度precision是标记的观察事件的比例(例如，我们的模型认为有害的帖子，它们是有害的)。...F1分为精度与查全率的调和平均值，F1分的最佳值为1.0，最差值为0.0;F1对精度和召回率都是相同对待的，所以你可以看到它在两者之间保持平衡。...所以在为我们的二元分类器选择阈值时，我们必须在精度或召回率上妥协，因为没有一个分类器是完美的。我们来讨论一下如何推理选择合适的阈值。 选择最佳阈值 右边的数据会产生噪声(较大的阈值)。...总结 二元分类器的最佳阈值是针对业务结果进行优化并考虑到流程限制的阈值。通过本文中描述的过程，你可以更好地为用例决定最佳阈值。 如果你对这篇文章有任何问题，请随时留言。
: 我们希望在左上和右下象限中获得尽可能多的观察值(从测试集)，因为这些是我们的模型得到正确的观察值。...为了便于比较和评估，我们现在将定义两个标准化指标(它们的值在0.0和1.0之间)。 精度precision是标记的观察事件的比例(例如，我们的模型认为有害的帖子，它们是有害的)。...所以在为我们的二元分类器选择阈值时，我们必须在精度或召回率上妥协，因为没有一个分类器是完美的。我们来讨论一下如何推理选择合适的阈值。 选择最佳阈值 右边的数据会产生噪声(较大的阈值)。...如果两者都同等重要，那么在这些条件下优化的常用方法就是最大化F-1分数: idx = np.argmax(f1_) prec_lower, prec_upper =...总结 二元分类器的最佳阈值是针对业务结果进行优化并考虑到流程限制的阈值。通过本文中描述的过程，你可以更好地为用例决定最佳阈值。 如果你对这篇文章有任何问题，请随时留言。
，卷积神经网络功不可没。...本文将介绍卷积神经网络背后的数学原理。 在自动驾驶、医疗以及零售这些领域，计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天，自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。...事实上，我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机，将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。...我的目标并不是让你记住这些公式，而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。 简介 过去我们接触到了密集连接的神经网络。那些神经网络中，所有的神经元被分成了若干组，形成了连续的层。...全卷积 池化层 除了卷积层，CNN 通常会用到所谓的池化层。它们最早被用来减小张量的大小以及加速运算。这些层是比较简单的——我们需要将我们的图像分成不同的区域，然后在每一个部分上执行一些运算。
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