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OWL 项目：物联网正尝试在灾难中让一切保持联络

OWL 项目负责人在最近的开源峰会上说，一个以多跳网络、物联网和 LoRa 连接为中心的开源项目可以帮助急救和受灾人员在自然灾害之后保持联系。...信息可以通过云在智能手机或者网页上进行可视化，甚至可以通过 API 插入到现有的系统中。...秘密在于“ 鸭群(ClusterDuck)” 协议，这是一个开源固件，即使在一些模块不能正常工作的网络中，它仍然能保持信息流通。...它就是设计用来工作在大量便宜且容易获取的计算硬件上，类似树莓派的硬件，这样可以更容易且更快捷的建立一个“鸭群”网络。...在马亚圭斯，该项目有一批来自波多黎各大学的学生和教授，大多数的系统测试都在那里进行。Knouse 说，校园中目前有 17 个太阳能“鸭子”，分布在屋顶和树上，并且计划增加数量。

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影像篡改与识别（一）：胶片时代

优秀的暗房师们在众多工具的协助下，可以使用二次曝光来拼接照片或底片、可以使用漂白剂照亮照片或完全清洗掉部分内容、可以使用画笔进行手工美术绘画…… 事实上，这些技术手法一一对应着我们熟知的PS技术，这也就是为什么胶片时代又称...（1）裁剪工具的图标外观是比较难看的，它是一个能够始终保持长宽比例不变的滑动小装置，可以对图像进行裁剪和缩放处理，而它实际上来源于下图这个暗房工具。...（3）减淡和加深这两个PS工具来源于暗房里的棒棒糖形状的工具，它们可以用来延长或者缩短曝光时间，让图像中任何区域变得更亮或者更暗，甚至渐变效果。...试想一下，那是一个没有PS“选取工具”的年代，这一切都需要依靠人工裁剪出不同形状的遮光片处理完成，纵使是帕布鲁•伊尼里奥这样专业的暗房师，恐怕也需要几个小时甚至更长的时间才能完成一幅如此精良的作品。...另外，平行于画面的直线应该保持原来的方向不消失，垂直于画面的直线应该相交于一点。

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tf.while_loop

为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。...如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...对于训练，TensorFlow存储了在正向推理中产生的、在反向传播中需要的张量。这些张量是内存消耗的主要来源，在gpu上进行训练时经常导致OOM错误。

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Tensorflow tf.tile()的用法实例分析

tf.tile()应用于需要张量扩展的场景，具体说来就是：如果现有一个形状如[width, height]的张量，需要得到一个基于原张量的，形状如[batch_size,width,height]的张量...tf.tile使用方法如： tile( input, multiples, name=None ) import tensorflow as tf a = tf.constant([7,19...以及在 BeamSearch 的时候用哪个?...input, multiples, name=None) t = tf.constant([[1, 1, 1, 9], [2, 2, 2, 9], [7, 7, 7, 9]]) # 第一维度和第二维度都保持不变...[2 3 2]] [[1 3 1] [2 3 2]] [[2 3 4] [2 3 2]] [[2 3 4] [2 3 2]] [[2 3 4] [2 3 2]]] 以上这篇Tensorflow

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卷积神经网络(CNN)介绍与实践

或者也许你认为他看起来像是在尖叫，即将在他面前攻击这块蛋糕。这就是我们整天下意识地做的事情。我们看到事物，然后标记，进行预测和识别行为。但是我们怎么做到这些的呢？我们怎么能解释我们看到的一切？...在初级视觉皮层，使眼睛看到的东西的感觉。所有这一切对我们来说都很自然。我们几乎没有想到我们能够识别我们生活中看到的所有物体和人物的特殊性。...中间的Feature Detector(Filter)会随机产生好几种(ex:16种)，Feature Detector的目的就是帮助我们萃取出图片当中的一些特征(ex:形状)，就像人的大脑在判断这个图片是什么东西也是根据形状来推测...淬炼出物体的形状2 我们在输入上进行了多次卷积，其中每个操作使用不同的过滤器。这导致不同的特征映射。最后，我们将所有这些特征图放在一起，作为卷积层的最终输出。...除了在执行卷积后保持空间大小不变，填充还可以提高性能并确保内核和步幅大小适合输入。可视化卷积层的一种好方法如下所示，最后我们以一张动图解释下卷积层到底做了什么 ?

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图层切片切割PS插件Easy Cut Layer Splitting Kit

在PS软件中将图层切成单独的图层可能只需要点击一下像素图层，但是对于形状而言，却变得更加复杂。使用Easy Cut插件使您可以使用引导线，路径或选择之类的多种工具，只需单击一下即可剪切任何图层类型。...一切保持不变，图层样式保持一致，您甚至可以在关闭扩展的同时使用该功能。...特征介绍剪切任何图层类型（像素图层，形状，文本，智能对象等）使用准则，路径或选择内容进行剪切将图层拆分成相等大小的部分根据事件自动剪切（新指南，绘制单点路径等）在后台运行的模式（-在面板关闭时使用剪切功能...）切割结果在两个或多个长矛状层中保留图层样式和形状属性之后可以选择所有图层零件添加名称附录的选项（[1]，[2]）可编辑的形状切割（关闭“合并路径组件”）一次处理所有选定的图层与任何活跃的标尺单位一起使用

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经验 | PyTorch开发部署时5个常见错误

错误 #1 — 在推理模式下保存动态图如果你以前使用过TensorFlow，那么你可能知道TensorFlow和PyTorch之间的关键区别 —— 静态图和动态图。...调试TensorFlow非常困难，因为每次模型更改时都要重新构建graph。这需要时间、努力和你的希望。当然，TensorFlow现在更好了。...NVIDIA在优化方面为你提供了很多神奇的功能，你可以从中受益。请注意你的数据必须在GPU上，模型输入大小不应该改变。数据的形状的变化越多，可以做的优化就越少。...JIT-compilation允许在输入形状不变的情况下优化计算图。它的意思是，如果你的数据形状变化不大(参见错误#2)，JIT是一种选择。...处理向量而不是矩阵 cudnn - check no_grad - check GPU with correct version of CUDA - check JIT-compilation - check 一切都准备好了

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TensorFlow 2.0实战入门（下）

编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号在昨天的文章中，我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识，今天我们继续昨天没有聊完的话题。...开始学习吧~ 传送门：TensorFlow 2.0实战入门（上）激活功能与神经网络的布局和结构一样重要的是，最好记住，在一天结束时，神经网络所做的是大量的数学运算。...ReLU激活函数 ReLU所做的是激活任何负logits 0(节点不触发)，而保持任何正logits不变(节点以与输入强度成线性比例的强度触发)。...在仔细检查了输出形状之后，一切看起来都很好，所以现在让我们继续编译、培训和运行模型! 编译、训练和运行神经网络既然我们已经指定了神经网络的样子，下一步就是告诉Tensorflow如何训练它。...您已经通过了TensorFlow2.0初学者笔记本的指南，现在对神经网络层的形状、激活函数、logits、dropout、优化器、丢失函数和丢失以及epochs有了更好的理解。

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卷积神经网络(CNN)介绍与实践

或者也许你认为他看起来像是在尖叫，即将在他面前攻击这块蛋糕。这就是我们整天下意识地做的事情。我们看到事物，然后标记，进行预测和识别行为。但是我们怎么做到这些的呢？我们怎么能解释我们看到的一切？...在初级视觉皮层，使眼睛看到的东西的感觉。所有这一切对我们来说都很自然。我们几乎没有想到我们能够识别我们生活中看到的所有物体和人物的特殊性。...中间的Feature Detector(Filter)会随机产生好几种(ex:16种)，Feature Detector的目的就是帮助我们萃取出图片当中的一些特征(ex:形状)，就像人的大脑在判断这个图片是什么东西也是根据形状来推测...淬炼出物体的形状2 我们在输入上进行了多次卷积，其中每个操作使用不同的过滤器。这导致不同的特征映射。最后，我们将所有这些特征图放在一起，作为卷积层的最终输出。...除了在执行卷积后保持空间大小不变，填充还可以提高性能并确保内核和步幅大小适合输入。可视化卷积层的一种好方法如下所示，最后我们以一张动图解释下卷积层到底做了什么 ?

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tf.compat

assert_negative(...): 断言条件x = 0保存元素。...cholesky(...): 计算一个或多个方阵的切列斯基分解。cholesky_solve(...): 求解线性eqns A X = RHS方程组，给出了切列斯基分解。....): 更新张量的形状，并在运行时检查该形状是否保持不变。equal(...): 返回(x == y)元素的真值。erf(...): 计算x元素的高斯误差函数。...sparse_reset_shape(...): 重置指标和值不变的稀疏张量的形状。sparse_reshape(...): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。...variable_axis_size_partitioner(...): 为VariableScope获得一个分区器，使切分保持在max_shard_bytes以下。

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tf.reshape()

TensorFlow - tf.reshape 函数reshape( tensor, shape, name=None)重塑张量，给定tensor,这个操作返回一个张量，它与带有形状shape...参数：tensor：一个Tensor.shape：一个Tensor；必须是以下类型之一：int32,int64；用于定义输出张量的形状.name：操作的名称(可选).返回值：该操作返回一个张量，与tensor...具有相同的类型.如果shape的一个分量是特殊值-1，则计算该维度的大小，以使总大小保持不变。...如果shape是1-D或更高，则操作返回形状为shape的张量，其填充为tensor的值。在这种情况下，隐含的shape元素数量必须与tensor元素数量相同。

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Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型

在Tensorflow框架训练完成后，部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位（uint8）量化转换》。...平时碎片时间可以当小说看，【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。...node.input) #对attrs属性进行复制，attrs属性主要关注 attrs = list(node.attr.keys()) # BatchNorm属性保持不变...continue # 除了BatchNorm以外其他计算节点的属性单独 for attr in attrs: # 对指定的计算节点保持不变...continue # 除了BatchNorm以外其他计算节点的属性单独 for attr in attrs: # 对指定的计算节点保持不变

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丘成桐得意门生顾险峰：机器学习解决不了的医学图像问题，如何用几何方法来攻克？

这个映射，第一把弯曲的曲面变成平面，实现了降维，把三维的体在平面上处理，把几何曲面之间的配准问题变成图像配准问题。降维可以让计算大幅简化。第二它保持信息不变、保持局部形状不变。...我们可以看到耳朵依旧是耳朵的形状，眼睛、鼻子、头发也是一样。这种映射在切空间上看，是相似变换；每一点有一个小临域，临域到临域之间的变换是相似变换，相似变换保持形状不变。...这种变换就是共形变换，它保持了局部形状不变。这张图显示的就是共形变换的第一个优点，就是降维，把三维变成二维。...我们在可以在平面圆盘上放许多无穷小圆，然后拉回来看它们在曲面上的形状。上面一行是保角变换，保持了小圆的形状不变。下面是一般的微分同胚，它把平面上的无穷小圆，变成了曲面上的无穷小椭圆。...我们在平面上放了许多无穷小圆作为它的纹理，拉到三维曲面上以后还是无穷小圆。它的局部保持形状不变，圆形映射成圆形。作为对比，我们看一个一般的微分同胚。从平面拉伸到三维曲面以后，圆变成椭圆。

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02. 快速上手！HarmonyOS4.0 Image组件详解

效果展示 3.1.3. objectFit属性名称描述 Contain 保持宽高比进行缩小或者放大，使得图片完全显示在显示边界内。...ScaleDown 保持宽高比显示，图片缩小或者保持不变。 None 保持原有尺寸显示。 3.2. renderMode 设置图片的渲染模式为原色或黑白。...从中心点向两边重复，剩余空间不足放下一张图片时会截断。默认值：ImageRepeat.NoRepeat 从API version 9开始，该接口支持在ArkTS卡片中使用。...默认值：false 从API version 9开始，该接口支持在ArkTS卡片中使用。说明：建议加载尺寸较小的本地图片时将syncLoad设为true，因为耗时较短，在主线程上执行即可。...('自定义形状').fontSize(20) } 4.2.

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聊聊卷积神经网络CNN

卷积层传统的全连接神经网络(Full-Connected)中忽略了数据的形状，比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道三个方向上的3维形状。...全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元(同一纬度的神经元)处理，所以无法利用与形状相关的信息。卷积层可以保持形状不变。...空间不变性：卷积操作具有平移不变性，即对于输入数据中的特征在空间上的平移，卷积操作的输出结果不会发生变化。这种空间不变性使得卷积神经网络能够更好地处理图像等具有平移不变性的数据。...而输入数据的形状改变就会影响到输出数据的大小，这也是使用填充的作用，通过填充输入数据的周围数据，保持输出数据的大小，因此将数据传入到下一层时就不会出现丢失或数据不全。...多维的数据在不同的框架(pytorch、TensorFlow)中其表现形式也是不一样的，一般都是按照张量的阶度来标识数据维度。

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卷积神经网络性能优化

两种内存布局中的卷积核缓存表现并不是问题，因为卷积核在运行期间保持不变，可以在模型加载阶段转换卷积核的内存布局，使其在小块外的内存对缓存友好（例如将 (××)×() 的布局转换为 ()×(×× ）。...一些模型的预处理工作可以放在准备阶段完成，例如重新排布卷积核的内存布局这种在运行阶段保持不变的数据。...图六所示是在空间上将输出、输入划分为四份。划分后，一个大的卷积计算被拆分为若干个小的卷积计算。虽然在划分的过程中计算总量不变，但计算小矩阵时访存局部性更好，可以借由计算机存储层次结构获得性能提升。...虽然该算法在 QNNPACK 中的实现主要用于量化神经网络（业界的其他量化优化方案都比较传统 TensorFlow Lite 使用 Im2col 优化算法、腾讯出品的 NCNN使用 Winograd 优化算法...我的 QNNPACK fork 链接： https://github.com/jackwish/qnnpack 计算工作流间接卷积算法的有效工作以来一个关键的前提——网络连续运行时，输入张量的内存地址保持不变

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卷积神经网络性能优化方法

两种内存布局中的卷积核缓存表现并不是问题，因为卷积核在运行期间保持不变，可以在模型加载阶段转换卷积核的内存布局，使其在小块外的内存对缓存友好（例如将 (××)×() 的布局转换为 ()×(×× ）。...一些模型的预处理工作可以放在准备阶段完成，例如重新排布卷积核的内存布局这种在运行阶段保持不变的数据。...图六所示是在空间上将输出、输入划分为四份。划分后，一个大的卷积计算被拆分为若干个小的卷积计算。虽然在划分的过程中计算总量不变，但计算小矩阵时访存局部性更好，可以借由计算机存储层次结构获得性能提升。...虽然该算法在 QNNPACK 中的实现主要用于量化神经网络（业界的其他量化优化方案都比较传统 TensorFlow Lite 使用 Im2col 优化算法、腾讯出品的 NCNN使用 Winograd 优化算法...我的 QNNPACK fork 链接： https://github.com/jackwish/qnnpack 计算工作流间接卷积算法的有效工作以来一个关键的前提——网络连续运行时，输入张量的内存地址保持不变

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01 TensorFlow入门（1）

在本书中，我们将仅关注TensorFlow的Python库包装器，尽管TensorFlow的大部分原始核心代码都是用C ++编写的。...2.转换和归一化数据：通常，输入数据集不会以TensorFlow的形式出现，因此我们需要将TensorFlow转换为接受的形状。数据通常不在我们的算法期望的正确维度或类型。...4.设置算法参数（超参数）：我们的算法通常具有一组在整个过程中保持不变的参数。例如，这可以是我们选择的迭代次数，学习率或其他有效参数。...loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_actual – y_pred)) 8.初始化和训练模型：现在我们已经有了一切，我们需要创建一个图表的实例，通过占位符提供数据，并让TensorFlow...变量是算法的参数，TensorFlow跟踪如何改变这些来优化算法。占位符是允许您提供特定类型和形状的数据的对象，并且取决于计算图的结果，例如计算的预期结果。

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张量 101

斯蒂文又增加了 tick 数据 (聚宽对股票的 tick 数据切片时间为 3 秒)，下载了从 2019 年 1 月 3 日起过去一年的平安银行和茅台历史 tick 价格和交易量，存到 X4 里。...，形状是张量的每个维度 (TensorFlow 称 rank) 上的元素个数，而且可能只是部分已知。...每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...国外和国内对于 tick 数据定义有些不同：国外：任何委托单 (order) 使委托账本 (order book) 变化而得到的表格国内：对委托账本的按一定切片时间 (500 毫秒，3 秒，6 秒等...：用运算符 “+,–, *, /” 来连接两个形状一样的张量 (要不然触发广播机制) 用函数如 exp(), softmax() 来传递一个张量两类在元素层面运算出来的的结果张量的形状不变。

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TF图层指南：构建卷积神经网络

, [-1, 28, 28, 1]) 请注意，我们已经指出-1了批量大小，其中规定了此维度应根据输入值的数量进行动态计算 features，并保持所有其他维度的大小不变。...要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....我们的输出张力conv2d()具有与输入相同的宽度和高度尺寸的形状，但现在有32个通道保持每个滤镜的输出。...注意：有关TensorFlow EstimatorAPI 的深入了解，请参阅“在tf.contrib.learn中创建估计器”教程。...其他资源要了解有关TensorFlow中TensorFlow估计器和CNN的更多信息，请参阅以下资源：在tf.contrib.learn中创建估算器。

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