声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...实现细节 在实验中我们使用的网络配置总结在表1中。卷积层的架构是基于VGG-VeryDeep的架构[32]。为了使其适用于识别英文文本，对其进行了调整。...我们在Torch7[10]框架内实现了网络，使用定制实现的LSTM单元（Torch7/CUDA），转录层（C++）和BK树数据结构（C++）。...在无约束词典的情况下，我们的方法在SVT上仍取得了最佳性能，但在IC03和IC13上仍然落后于一些方法[8,22]。...[22]中报告的最佳性能是在无约束词典的情况下，受益于它的大字典，然而，它不是前面提到的严格的无约束词典模型。在这个意义上，我们在无限制词典表中的结果仍然是有前途的。
但是实验表明，我们目前现有的解决方案无法找到与构建的解决方案相比相对不错或更好的解决方案（或在合理的时间内无法实现）。...在极端情况下，如果一个恒等映射是最优的，那么将残差置为零比通过一堆非线性层来拟合恒等映射更容易。...下采样通过步长为2的conv3_1, conv4_1和conv5_1执行。...实现 ImageNet中我们的实现遵循[21，40]的实践。调整图像大小，其较短的边在[256,480]之间进行随机采样，用于尺度增强[40]。...这表明在这种情况下，退化问题得到了很好的解决，我们从增加的深度中设法获得了准确性收益。
将批量标准化应用到最先进的图像分类模型上，批标准化在取得相同的精度的情况下，减少了14倍的训练步骤，并以显著的差距击败了原始模型。...当每一层观察下面的层产生的输入时，实现每一层输入进行相同的白化将是有利的。通过白化每一层的输入，我们将采取措施实现输入的固定分布，消除内部协变量转移的不良影响。...注意，通过计算每一维的方差而不是联合协方差，可以实现小批量的使用；在联合情况下，将需要正则化，因为小批量大小可能小于白化的激活值的数量，从而导致单个协方差矩阵。...在所有情况下，如第3.2节所述，批标准化以卷积方式应用于每个非线性的输入，同时保持架构的其余部分不变。 4.2.1....在这项工作中，我们没有探索批标准化可能实现的全部可能性。
本案例非常简单有趣，使用Python Tkinter模块结合有道翻译API实现中英文互译，效果如下： ? ?
经常在Linux下开发会遇到一些单词需要不切换桌面就想知道解释，于是看了下往上几乎没有好用的命令行下的翻译工具。于是自己就用花了几十分钟使用有道翻译的API写的一个小工具！...(Test)人名；(英)特斯特 ################################### 小提示 很多时候是在vim或者man下查看文档代码之类，这时候可以使用!...dict test 来实现不退出vim、man即可翻译
现在，让我们再次思考那⼀节提到的翻译例⼦：输⼊为英语序列“They”“are”“watching”“.”，输出为法语序列“Ils”“regardent”“.”。...下⾯将分别描述这两个关键点。 2. 计算背景变量 我们先描述第⼀个关键点，即计算背景变量。下图描绘了注意⼒机制如何为解码器在时间步 2 计算背景变量。...代码实现 注意力模型实现中英文机器翻译 数据预处理 首先先下载本目录的数据和代码，并执行 datautil.py，生成中、英文字典。 执行 train.ipynb，训练时间会比较长。
最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。 那么新版录音转文字助手，应该如何将语音转文字、语音翻译成中文呢？...一、录音转文字 新版录音转文字助手，可以实现实时语音转文字、音频文件转文字以及先录音再转文字，可以最大程度上将各种情况下的录音文件转换成文字。...选择录音识别之后，进入的是开始页面，这个时候我们可以看到页面中有一个蓝色开始键，点击就可以开始边说话边转换成文字了； 等到说话完成之后，转换好的文字内容显示在页面当中了，这个时候我们可以根据按键名称，选择性进行翻译...二、语音翻译 录音转文字助手新增了语音翻译功能，可以实现实时对话翻译，中文和英文之间的互译，操作简单，识别率几乎可以说是百分百了。...我们进入功能页之后，选择语音翻译，之后跳转的页面就是操作页了，可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文，就是将实时说话内容翻译成英文，反之英文则是将实时说话内容翻译成中文。
其次，手工设计的不变特征和算法对于过于复杂的变换可能是困难的或不可行的，即使在已知复杂变化的情况下。...在不丧失普遍性的情况下，为了符号清晰，这些模块在2D中描述。扩展到3D很简单。 2.1....这个设计实现了很好的精确度，但是具有很高的每个RoI计算。相反，我们采用[38]中的简化设计。RoI池化层在最后添加。...我们遵循原来的实现。可选地，其RoI池化层可以改变为可变形的位置敏感的RoI池化。 3....如表3所示，单独使用它已经产生了显著的性能收益，特别是在严格的mAP@0.7度量标准下。当同时使用可变形卷积和RoI池化时，会获得显著准确性改进。
通过叠加一系列非线性和下采样交织的卷积层，CNN能够捕获具有全局感受野的分层模式作为强大的图像描述。...这是通过使用全局平均池化生成通道统计实现的。...最后，我们通过对BN-Inception架构[14]进行实验来评估SE块在非残差网络上的效果，该架构在较低的模型复杂度下提供了良好的性能。...ImageNet验证集上单裁剪图像的错误率(%)和SE-ResNet-50架构在不同减少比率rr下的模型大小。这里original指的是ResNet-50。...（g）使用8个服务器（64个GPU）并行执行培训，以实现大批量数据大小（2048），初始学习率为1.0。
通过这些修改——特别是使用多层进行不同尺度的预测——我们可以使用相对较低的分辨率输入实现高精度，进一步提高检测速度。...为了实现高检测精度，我们根据不同尺度的特征映射生成不同尺度的预测，并通过纵横比明确分开预测。...这些设计功能使得即使在低分辨率输入图像上也能实现简单的端到端训练和高精度，从而进一步提高速度与精度之间的权衡。
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...更大的尺寸通常意味着更多的参数，这会使增大的网络更容易过拟合，尤其是在训练集的标注样本有限的情况下。...虽然严格的数学证明需要在很强的条件下，但事实上这个声明与著名的赫布理论产生共鸣——神经元一起激发，一起连接——实践表明，基础概念甚至适用于不严格的条件下。...然而，卷积被实现为对上一层块的密集连接的集合。...这不是绝对必要的，只是反映了我们目前实现中的一些基础结构效率低下。
这使得可以在大数据场景中[17]，[13]，在大量数据需要以合理成本处理的情况下或在内存或计算能力固有地受限情况下，利用Inception网络变得可行，例如在移动视觉设定中。...这在许多实际情况下可能会被证明是禁止或不合理的，尤其是在相关收益适中的情况下。在本文中，我们从描述一些一般原则和优化思想开始，对于以有效的方式扩展卷积网络来说，这被证实是有用的。...我们的想法是仅在不明确的情况下才明智地使用它们。 3....用两个层替换5×5层，似乎可以通过两个步骤来实现扩展：在两个步骤中通过α‾‾√\sqrt \alpha增加滤波器数量。...下轴显示执行的迭代次数，每个批次大小为32。 7.
很多朋友在论坛上找Linux英文命令，我们给大家整理了比较全的Linux英文命令，并且附上了对应的中文意思。...删除模块 lsmod：List module 列表模块 alias :Create your own name for a command bash :GNU Bourne-Again Shell linux...FIFO = First In, First Out GRUB = GRand Unified Bootloader IFS = Internal Field Seperators LILO = LInux...recode -l | more 显示所有允许的转换格式 文件系统分析 badblocks -v /dev/hda1 检查磁盘hda1上的坏磁块 fsck /dev/hda1 修复/检查hda1磁盘上linux...ext2的文件系统 mke2fs -j /dev/hda1 在hda1分区创建一个linux ext3(日志型)的文件系统 mkfs -t vfat 32 -F /dev/hda1 创建一个 FAT32
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation U-Net: Convolutional Networks for...它包括重复使用两个3x3卷积（无填充卷积），每个卷积后跟一个线性修正单元（ReLU）和一个2x2最大池化操作，步长为2的下采样。在每个下采样步骤中，我们将特征通道的数量加倍。...理想情况下，初始化权重应该是自适应的，以使网络中的每个特征映射都具有近似的单位方差。...U-Net（输入数据7个旋转版本的平均）在没有任何进一步的“前”或后处理的情况下实现了0.0003529的“弯曲误差”（新的最佳分数，参见表1）和0.0382的“兰德误差”。
网络的一个较小版本，快速YOLO，每秒能处理惊人的155帧，同时实现其它实时检测器两倍的mAP。与最先进的检测系统相比，YOLO产生了更多的定位误差，但不太可能在背景上的预测假阳性。...快速，准确的目标检测算法可以让计算机在没有专门传感器的情况下驾驶汽车，使辅助设备能够向人类用户传达实时的场景信息，并表现出对一般用途和响应机器人系统的潜力。...此外，YOLO实现了其它实时系统两倍以上的平均精度。关于我们的系统在网络摄像头上实时运行的演示，请参阅我们的项目网页：http://pjreddie.com/yolo/。...YOLO设计可实现端到端训练和实时的速度，同时保持较高的平均精度。 Our system divides the input image into an S×SS\times S grid....网络设计 我们将此模型作为卷积神经网络来实现，并在Pascal VOC检测数据集[9]上进行评估。网络的初始卷积层从图像中提取特征，而全连接层预测输出概率和坐标。
Is Linux CLI case-sensitive? The answer is, yes....Linux distributions....Originally developed for RedHat Linux. rsh Remote shell....So, this was the compilation of different Linux commands....I hope this A-Z Linux commands might help you in some way.
首先给出昨天文章里最后的小思考题的答案，原文链接为： Python从序列中选择k个不重复元素 既然选择的是不重复的元素，那么试图在[1,100]这样的区间里选...
工作中有时会遇到需要中英文互相翻译的情况，词数少的话可以手动使用翻译软件进行 翻译，如果量很大，编写程序自动翻译会是个更好的选择．...本篇使用python编写脚本调用百度翻译API进行自动化翻译，依次读取文本文件的每一行， 翻译之后输出到结果文件中．...百度翻译API 当需要进行自动化翻译的时候，首先想到谷歌翻译，毕竟是公认的翻译最准确的平台， 在网上找到脚本实验，使用的是http请求来调用谷歌翻译的主页，程序填入字段从而 获取到翻译后的结果，测试发现不可行...，无法抓取翻译后的内容，查看网页源代码发现 应该是谷歌将结果放到其他位置而不是当前页面;谷歌到也提供翻译API，不过收费的， 暂时不考虑．...然后自然找到了百度翻译,其翻译平台在这里:百度翻译开放平台. 它的好处就是每个月翻译字数低于200万是免费的，超过了再收费，对我这种偶尔翻译 下的人来说，基本是可以免费使用了．
因此，我们将图像进行下采样到固定的256×256分辨率。给定一个矩形图像，我们首先缩放图像短边长度为256，然后从结果图像中裁剪中心的256×256大小的图像块。...响应归一化的顺序实现了一种侧抑制形式，灵感来自于真实神经元中发现的类型，为使用不同核进行神经元输出计算的较大活动创造了竞争。...当验证误差在当前的学习率下停止提供时，我们遵循启发式的方法将学习率除以10。学习率初始化为0.01，在训练停止之前降低三次。...因此深度对于实现我们的结果非常重要。...到目前为止，我们的结果已经提高了，因为我们的网络更大、训练时间更长，但为了匹配人类视觉系统的下颞线（视觉专业术语）我们仍然有许多数量级要达到。
默认情况下，所有账号都是禁止远程连接的。在安装MYSQL的时候，在设置ROOT密码那里有一个CHECKBOX，选中的话就开启了ROOT的远程登陆功能，默认是没被选中的。...利用： select * frommysql.user 查出所有的MYSQL用户，可以发现默认情况下，这些记录的host字段的值全都是localhost，这个host字段就是表示哪些机器可以利用此账号连接到本机的...所以默认情况下别的机器无法连接。 所以要想开启一个账号的远程连接，只要将这个账号所对应的host字段改成那个IP就行。...PS:Linux下安装完MySQL默认用户是没有密码的，开启远程连接之前最好将用户设上密码。...一个简单的方法是： shell命令下执行mysqladmin -u root password "密码"，可以通过访问mysql数据库命令： [root@gaoke~]#mysql -uroot -
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