我们根据can总线具有的一些特性可知：CAN总线肯定具有分层结构，而且参考OSI模型（OSI参考模型介绍）是肯定的，我们可以看一下相关的文档可知：CAN遵从OSI模型。
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本文介绍了在Caffe中如何进行fine-tuning，包括常见的方法和步骤。同时，还探讨了在处理小数据集和相似度较低的数据集时的注意事项。最后，提供了一些参考资源，以帮助读者更好地理解这一主题。
在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中，需要大量的标注数据。标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，关键是现实场景中，往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统机器学习(主要指监督学习)
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
**互联网目前采用的是三层isp结构:**上网就是从isp获得ip接入互联网; IXP就是互联网节点 直接打通一些低级isp 不经过最高层 能够更快连接
本文介绍了如何用MXNet框架进行深度学习，通过一个项目实例演示了如何使用MXNet和TensorFlow完成一个图像风格迁移的深度学习任务。同时介绍了如何安装和运行MXNet，包括CPU和GPU版本的安装和运行方法。
本文介绍了如何用MXNet框架进行深度学习，通过一个绘画风格迁移的示例介绍了训练神经网络的过程。首先介绍了MXNet的特点和适用场景，然后介绍了如何安装MXNet并运行示例。最后列出了参考文档，供读者进一步阅读学习。
当然神经网络不是越深越好，层次的深度和调参数一样，也是需要不断的尝试选择一个最适合的层次。
现在人工智能是个大热点，而人工智能离不开机器学习，机器学习中深度学习又是比较热门的方向，本系列文章就从实战出发，介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦～ 0x00 深度学习简介 虽然吧，我们不讲哪些深奥的数学原理，但是基本的原理还是要掌握下的～ 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念，机器学习和神经网络。 机器学习： 在介绍深度学习之前，我们先简单介绍下机器学习，我们引用下维基百科上机器学习的定义： 机器学习是人工智能的一个分支。人工智
导论 DBDB（Dog Bed Database）是基于Python实现的key/value数据库。 它将key值与value值关联，并将该关联存储在磁盘上方便检索。DBDB可以在服务器崩溃或者发生错误的情况下保存数据，并且也避免了所有数据都保存在内存中，因此它可以存储比服务器内存更多的数据。
业务复杂、数据量大、并发量大的业务场景下，典型的互联网架构，一般会分为这么几层： 调用层，一般是处于端上的browser或者APP 站点层，一般是拼装html或者json返回的web-server层 服务层，一般是提供RPC调用接口的service层 数据层，提供固化数据存储的db 对于库存业务，一般有个库存服务，提供库存的查询、扣减、设置等RPC接口： 库存查询，stock-service本质上执行的是 select num from stock where sid=$sid 库存扣减，stoc
网络问题算是每个程序员的必修课，所以网络基础问的也是特别多，尤其是大前端行业。今天的面试三问是：
该数据集为 Deep Convolution Inverse Graphics Network 算法实验数据集。该算法通过生成模型，对图像的平面旋转、光照片画和纹理进行建模。
官方的例子是晦涩难懂的，除非已经完全理解了，在这里给大家只用通俗易懂的3个例子解释这个问题
1.OSI参考模型有多少层？分别是哪几层？（不建议死记硬背，可以看看我在系列文章第一篇里的描述，效果比较好，不会因为紧张而答不出来） 七层模型，自下而上分别是：物理层、数
回溯法采用的是深度优先策略，回溯法按深度优先策略搜索问题的解空间树。首先从根节点出发搜索解空间树，当算法搜索至解空间树的某一节点时，先利用剪枝函数判断该节点是否可行（即能得到问题的解）。如果不可行，则跳过对该节点为根的子树的搜索，逐层向其祖先节点回溯；否则，进入该子树，继续按深度优先策略搜索。 (1)三个步骤： 1.针对所给问题，定义问题的解空间； 2.确定易于搜索的解空间结构； 3. 以深度优先的方式搜索解空间。 (2)优化方法： 搜索过程使用剪枝函数来为了避免无效的搜索。剪枝函数包括两类： 1.使用约束函数，剪去不满足约束条件的路径。 2.使用限界函数，剪去不能得到最优解的路径。
前几天发了“前端工程师都能做什么”这篇文章， 此文的末尾有这样一句话：“...毕竟，无限可能嘛...” 有同学留言给我， “可是新手往往望着无限可能而不知所措” 这句话我当时回复的是，“请先从切图开
当我们用fully connect feedforward network来做图像处理的时候，往往我们会需要太多的参数，举例来说，假设这是一张100 *100的彩色图(一张很小的imgage)，你把这个拉成一个vector，(它有多少个pixel)，它有100 *100 3的pixel。
在转到实际代码之前，我想对组件中要包含的内容进行分解。这将有所帮助，因为它将使我们编写的代码更加清晰。
机器视觉领域的问题通常来说是个有很多参数的复杂问题，从零开始自己构造一个神经网络通常来说是非常消耗计算能力和时间的。 我们可以站在巨人的肩膀上，用别人训练好的图像识别的卷积神经网络的结构和参数，只改造最后的几层全联接层，并训练这几层，就可以快速得到一个能解决我们问题的专用神经网络。这就是迁移学习的意思，即迁移别人现成的网络结构和参数，嫁接我们自己问题的分类器来训练。 例如，当我们在研发一个新的图像识别分类器时（如识别猫的分类器），通常我们不需要从零开始训练一个猫的专用分类器，我们到GitHub下载别人开源的
本篇记录使用 pytorch 官方 resnet101 实现迁移学习，迁移学习是当前深度学习领域的一系列通用的解决方案，而不是一个具体的算法模型。Pre-training + fine-tuning（预训练+调参） 的迁移学习方式是现在深度学习中一个非常流行的迁移学习方式，有以下3步
近日，谷歌 DeepMind 团队发现了一种新的方式对深度学习算法进行调整，新算法可以只通过一个例子就能识别出图像中的物体，该算法被称为“单次学习”。 一套算法通常需要训练大量数据才能“学会”一件事情
题目描述 一条单向的铁路线上，依次有编号为 1, 2, …, n1,2,…,n的 nn个火车站。每个火车站都有一个级别，最低为 11 级。现有若干趟车次在这条线路上行驶，每一趟都满足如下要求：如果这趟车次停靠了火车站 xx，则始发站、终点站之间所有级别大于等于火车站xx 的都必须停靠。（注意：起始站和终点站自然也算作事先已知需要停靠的站点）
用过 React 的朋友都知道，React 项目文件夹的划分是有很多种的，在 React 官方关于文件结构这个部分给出了一些社区比较常见的构建方式的示例。例如有通过features或者routes进行分组的，也有通过模块类型（type) 划分的。在文档提到了一种针对components 进行细化组织的方法 —— Atomic Design。如果还没了解过这个设计方法的朋友，不妨来看一看。
批量归一化（BN：Batch Normalization：解决在训练过程中，中间层数据分布发生改变的问题，以防止梯度消失或爆炸、加快训练速度）
当UIWebView播放视频时，可以看到view hierarchy里有FigPluginView的身影。这个类来自于QuickTime Plugin，plugin的路径为：
接口测试是测试系统组件间接口的一种测试，接口测试主要用于检测外部系统和内部系统之间以及各个子系统之间的交互点。测试的重点是检查数据的交换、传递和控制管理的过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。
深度学习先驱、图灵奖获得者 Yann LeCun 一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习，我们需要探索基于能量的学习（energy-based learning）。这个方向在 AI 领域里已经存在几十年了，生物学家约翰 · 霍普菲尔德（John Hopfield）于 1982 年将之以 Hopfield Network 的形式进行了推广。这在当时机器学习领域中是一个突破，它推动了其他学习算法的发展，如 Hinton 的「玻尔兹曼机」。
paper：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object Detection
本部分属该两部系列中的第二部分，该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。
ps：多日后的补充说明 部分看了文章的设计师，来找我说怎么切图。sorry？在我的理解，这就是切图啊，但是他们所指的“切图”是，怎么把设计图制作成html页面。 在我看来，现在人们对于前端都是有误区的。认为前端是切图的，（也确实是这么叫的，本人情感上很不愿意听前端被叫做“切图的”）所以也会误认为我的这篇文章是写给设计师的。 其实不然，这篇文章适用于计算机出身的前端甚至后端、对于ps等设计软件没有基础的人使用的，用来把设计师交于前端工程师的设计图稿或者psd源文件提取、整理，转化成布局页面时使用的图片。 再者
在当今的信息时代，人工智能语言模型如 ChatGPT 为我们提供了一个强大的知识库和解决问题的工具。为了更好地使用 ChatGPT，非常有必要学习提示词工程。通过熟练地使用提示词，我们能够让AI更加准确地理解我们想要表达的意思，从而更高效地得到答案。
由于本人对前端领域非常感兴趣，接触到前端的时间也比较早，所以平时会用前端技术做一些有趣的东西，包括H5游戏，一些简单框架的封装，脚手架的设计等等，在我之前的文章中也有比较详细的介绍。最近由于希望对node服务端技术，vue，react hooks这些技术实践做一次总结，也希望自己能做出一些比较实用的项目，把它开源出来可以一起完善，优化，迭代。
迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务都是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习。
Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法。参考论文：Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 网上对BN解释详细的不多，大多从原理上解释，没有说出实际使用的过程，这里从what, why, how三个角度去解释BN。
找工作之面试要点 作者：虚竹镜荒 链接：https://www.nowcoder.com/discuss/155799?type=2&order=3&pos=14&page=1 来源：牛客网 因为网上
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。
本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中，端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示，具有较好的可扩展性和鲁棒性；而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法，将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题，进一步提高了语音识别的准确率；基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制，通过对输入序列进行加权处理，进一步提高了模型的识别准确率；基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理，提取出序列中的特征信息，进一步提高了模型的识别准确率。
为了实现灵活查询供水管网，根据地址，材质，管径组合汇总查询和条件查询。（图片数据经过处理，不涉及地理坐标保密信息）
当发现目标站点存在CDN防护的时候，我们会尝试通过查找站点的真实IP，从而绕过CDN防护。
大家在做模型的时候，往往关注一个特定指标的优化，如做点击率模型，就优化AUC，做二分类模型，就优化f-score。然而，这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达，我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。
本文介绍了一种基于深度学习视觉领域的情感分析方法，该方法主要通过利用CaffeNet作为基础框架，对图像进行情感分析。首先，作者将原始的全联接层修改为两个部分，即fc8和fc8_twitter。其次，作者还尝试了移除一些全联接层，以测试其对情感分析的贡献。实验结果表明，该方法在情感分类任务上获得了较好的成绩，并且图像合成效果也较好。
Constituency Parsing with a Self-Attentive Encodergodweiyang.com
DOM Window 代表窗体 DOM History 历史记录 DOM Location 浏览器导航 重点：window、history、location ，最重要的是window对象 1.window对象 Window 对象表示浏览器中打开的窗口，如果文档包含框架（frame 或 iframe 标签），浏览器会为 HTML 文档创建一个 window 对象，并为每个框架创建一个额外的 window 对象 window.frames 返回窗口中所有命名的框架 parent是父窗口（如果窗口是顶级窗口，
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 在不同层面上使用不同编码方式和语言模型在文本分类任务中到底效果怎样？Yann LeCun 和 Xiang Zhang 在四种语言、14 个数据集上测试了 4
这是关于浏览器内部工作原理系列的第3部分。 之前，我们介绍了多进程架构和导航流程。 在这篇文章中，我们将看看渲染器进程内部发生了什么。
基于单线程(IO读取&数据读写是单线程)并支持多种数据结构的高性能内存数据库，支持高效数据读写操作。
前些天从实验室了解到天池的 FashionAI全球挑战赛，题目和数据都挺有意思，于是花了点时间稍微尝试了下。目前比赛还在 初赛阶段，题目有两个，分别是 服装属性标签识别 和 服饰关键点定位。 服装属性
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