自从上周给家里电脑和公司的电脑都装上了深度Linux后，明月一直都在体验和使用深度Linux，作为当今少有的一个深度本土化定制的Linux桌面版深度Linux还是有很多可圈可点的地方的，系统UI整体上不算是...Linux桌面版里最漂亮、最好看的，在Linux系统里本土应用的支持绝对是最完美的了，QQ、微信、TIM、Foxmail等等国内用户必备的应用都可以正常的运行和使用，这是众多Linux发行版里非常少有的...深度操作系统，亦称为Deepin，原名Hiweed Linux及Linux Deepin，是武汉深之度科技有限公司开发的Linux发行版。...Deepin系统曾多次更名，分别为Hiwix、Hiweed Linux和Linux Deepin，其预设桌面环境也不断经过变化。...“正常使用”的层面，至于说“完美使用体验”这个目标明月感觉对Linux桌面版来说是过于苛求了，至今为止明月还是认为Linux还是为服务器而生的操作系统，无论是骨子里的还是外表上这一标签依然没有变，Linux
下面给大家讲讲Linux的使用感受吧。 02 Why Linux 首先说说为什么用Linux吧，因为Linux的字体渲染看起来真的要比Windows舒服得多，这是实话。...所以在Linux搞工作，就两字：舒心。 当然，将Linux作为主力系统，还是需要一定的心里承受能力的。 首先就是要经得起折腾，因为Linux不像Windows那般成熟稳重，当然，我指的是桌面系统。...登个QQ微信吧，折腾半天还是几年前的版本，好不容易网易云有Linux版的了，装了发现还TM的打不开…… 不过Linux也有很多优点，首先是病毒问题。...，至于为什么选择Deepin Linux呢？...因为省事啊……经历了这么多年的风霜，小编再也不是当年那个愿意各种折腾的年轻人了，现在做事都图个方便，因为事情太多了…… Deepin对于中国的用户来说确实是一个福音，也能感受到深度是真的用心在做这个系统
Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks NIPS 2016 本文主要分析了 CNN 网络中的 Receptive Field，发现实际有效的感受野...和 理论上的感受野 差距比较大，实际有效的感受野是一个高斯分布。...上图 理论感受野尺寸分别是 11*11， 21*21， 41*41， 81*81 有效感受野对应正方形中额白色区域，符合高斯分布 不同激活函数得到的有效感受野略有不同 ? ?...Subsampling 和 dilated convolution 都可以增加 有效感受野范围
说下体验感受，我是第一次在深圳上路，还是在晚上突发奇想的情况下，因为前一天已经完成身份认证，第二天就兴匆匆交了500块押金，冲了50块钱进去，模式基本跟共享单车一致，要先交押金才能使用，主要是为了扣你的智商税的...电动车不耐操，充电麻烦，只适合短途开 总得来说共享汽车出发点很好，解决了那些在大城市挂不上牌，买不起车但又有驾照的人想开车的痛点，有时候如果打不到车还可以找附近网点自己丰衣足食，这是我这次体验最直观的感受了
基本定义： 定义：感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，或者说，convNets(cnn)每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。...因此感受野的值可以用来大致判断每一层的抽象层次。 3. 感受野的计算 ?...因此我们说Conv1的感受野是3，Conv2的感受野是5. 输入图像的每个单元的感受野被定义为1，这应该很好理解，因为每个像素只能看到自己。 ?...对于卷积两个感受野为3的上层单元，下一层最大能获得的感受野为 3*2=6，但因为有重叠，因此要减去(kernel_size - 1)个重叠部分(取kernel_size大小的区域，按顺序从左到右相邻两个会存在重叠部分...)，而重叠部分的计算方式则为感受野减去前面所说的偏移量，这里是2.
UI 使用感受 Notion AI 无缝接入在Notion中，对Notion用户来说使用起来非常方便。
java8最大的特性就是引入Lambda表达式，即函数式编程，可以将行为进行传递。总结就是：使用不可变值与函数，函数对不可变值进行处理，映射成另一个值。
在逛博友的博客时，偶然间发现一款博客程序Typecho，然后就逛其官网与百度评论，首先吸引我的就是简洁、轻量、生态也不错，像主题、插件、文档这些东西都应有尽有。...
以前我的理解就是，感受野嘛，其实那就是一个视觉感受区域大小。...对于单层网络来说，下一层的一个像素点其感受野大小也就是卷积层滤波器的大小，想想其实很明了的就理解了，但对于多层，那就有一点点（也就那么一点点复杂而已）！...首先可以简单知道（前面也提及到了），第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小就等于等于卷积层滤波器的大小；然后其继续进行前向传播，这样的话，后面深层的卷积层感受野大小就和之前所有网络层的滤波器大小和步长有关系了...查资料知，感受野大小的计算采用从深层到前层的方式计算， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐渐反馈到第一层，公式具体记如下： ? 其中 ? 为得的感受野大小， ?...为最后层在前一层的感受野大小， ? 为卷积层滤波器大小。 通过这样反复迭代就可以得到每一层的感受野。具体代码我看网上也有，我就顺便附一下吧，原件请在链接里下载，谢谢！
---- 以前我的理解就是，感受野嘛，其实那就是一个视觉感受区域大小。...对于单层网络来说，下一层的一个像素点其感受野大小也就是卷积层滤波器的大小，想想其实很明了的就理解了，但对于多层，那就有一点点（也就那么一点点复杂而已）！...首先可以简单知道（前面也提及到了），第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小就等于等于卷积层滤波器的大小；然后其继续进行前向传播，这样的话，后面深层的卷积层感受野大小就和之前所有网络层的滤波器大小和步长有关系了...查资料知，感受野大小的计算采用从深层到前层的方式计算， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐渐反馈到第一层，公式具体记如下： ? 其中 ? 为得的感受野大小， ?...为最后层在前一层的感受野大小， ? 为卷积层滤波器大小。 通过这样反复迭代就可以得到每一层的感受野。具体代码我看网上也有，我就顺便附一下吧，原件请在链接里下载，谢谢！
（想象下老外讲中文的时候，断断续续地用中文短语，我们也能够听懂其要表达的意思） 个人感受是面试官说的英语并不难懂，甚至比听不带字幕的WWDC还要容易不少。
定义 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。...感受野示例[1] 计算方式 ? 其中： RF表示特征感受野大小， l表示层数, ? 表示输入层， ? 。 第一层特征，感受野为3 ? ? 第1层感受野[1] 第二层特征，感受野为5 ? ?...第2层感受野[1] 第三层特征，感受野为7 ? ? 第3层感受野[1] 如果有dilated conv的话，计算公式 ?...更上一层楼 上文所述的是理论感受野，而特征的有效感受野（实际起作用的感受野）实际上是远小于理论感受野的，如下图所示。具体数学分析比较复杂，不再赘述，感兴趣的话可以参考论文[2]。 ?...这个时候感受野的大小是一个重要的考虑因素。 放置anchor层的特征感受野应该跟anchor大小相匹配，感受野比anchor大太多不好，小太多也不好。
网上有许多关于react源码解读的文章，其中有很多都只是单纯贴源码，罗列变量名。其实大家都知道这个英文怎么读，直译也大概知道意思，但是这个英文在react中起到...
计算机视觉中的感受野 感受野作为目标检测和目标跟踪中最常见的一个概念，在面试过程中会被经常提问到。本文将会详细介绍感受野以及其计算方法，希望能够帮助大家更好的理解感受野。...2.感受野的例子 这里举两个例子来简单说明一下感受野。...3.感受野的计算 在计算感受野时有下面几点需要说明： (1)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于卷积核的大小。 (2)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系。...4.感受野的作用 (1)一般task要求感受野越大越好，如图像分类中最后卷积层的感受野要大于输入图像，网络深度越深感受野越大性能越好； (2)密集预测task要求输出像素的感受野足够的大，确保做出决策时没有忽略重要信息...5.有效感受野 一文中提出了有效感受野( , )理论，论文发现并不是感受野内所有像素对输出向量的贡献相同，在很多情况下感受野区域内像素的影响分布是高斯，有效感受野仅占理论感受野的一部分
最近我们公司在招开发，实习社招都有。我收到的简历很多，但认真投递的、符合要求的却寥寥无几，而且都是我自己看简历、选人、回复、面试，让本就饱和的工作量更加雪上加霜...
Lambda 表达式是从 JDK 1.8 开始的，但是很多技术的诞生其实并不是凭空出现的，而是为了解决某种问题而逐步迭代出现的。
感受野的定义是，对于某层输出特征图的某点，在卷积神经网络的原始输入数据上能影响到这个点的取值的区域。...以二维卷积神经网络为例，如果网络的原始输入特征图的尺寸为 L_w\times L_h ，记网络第 i 层节点的感受野大小为 R_e^{(i)} ，其中 e\in\{w,h\} 分别代表宽和高两个方向，则可按照式...，对于第0层，即原始输入层，有： \begin{cases} R^{(0)}=1\\ s_e^{0}=1 \end{cases} (1-2) 若第 i 层为激活层、批归一化层等，则其步长为1，感受野大小为...: R_e^{(i)}=R_e^{(i-1)} (1-3) 若第 i 层为全连接层，则其感受野的输入为整个输入数据全域，即： R_e^{(i)}=L_e (1-4)
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