Last Updated: Sunday, 2004-10-24 0:37 Eygle
相比起Faster RCNN的两阶结构，2015年诞生的YOLO v1创造性地使用一阶结构完成了物体检测任务，直接预测物体的类别与位置，没有RPN网络，也没有类似于Anchor的预选框，因此速度很快。
本文主要搭建了ResNet18网络架构，每个block中包含两个Basicblock，每个Basicblock中包含两层，除去输入层和输出层外，一共有16层网络。而且每一个Basciblock之后进行一次跳跃连接。在此基础上，利用CIFAR10上的数据集大小举例，说明了ResNet网络中每层输出的大小变化。
深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠，在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易，因为它们没有ResNet那样的shortcut连接。在Keras中要实现ResNet网络则需要Model模型。
关于clock gating 已经写过：《clock gating | 从ICG cell 在 library 中的定义说起》《clock gating | Gating 的插入与验证》《clock gating | clock gating 的timing check》《clock gating | ODC-based Clock Gating》。最近在学习Joules 20.1 update training 时又接触到了两个新概念：combinational clock gating 跟 sequential clock gating, 觍着老脸去问研发大爷这是啥，大爷说：你丫不能自己谷歌一下吗？于是在ElectronicDesign 上找到了一篇好文章，深入简出地描述了两者的区别。
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址： https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
昨天有篇“db file sequential read”的介绍，还有一篇类似的：Resolving Issues Where Application Queries are Waiting Too Frequently for 'db file sequential read' Operations (文档 ID 1475825.1)
http://www.eygle.com/unix/Use.Bonnie++.To.Test.IO.speed.htm
顺序读是物理读的一种方式,这里的顺序指的是读取数据块到一个连续的内存区域，而且总是读取单个数据块(single-block read)
Pytorch凭借动态图机制，获得了广泛的使用，大有超越tensorflow的趋势，不过在工程应用上，TF仍然占据优势。有的时候我们会遇到这种情况，需要把模型应用到工业中，运用到实际项目上，TF支持的PB文件和TF的C++接口就成为了有效的工具。今天就给大家讲解一下Pytorch转成Keras的方法，进而我们也可以获得Pb文件，因为Keras是支持tensorflow的，我将会在下一篇博客讲解获得Pb文件，并使用Pb文件的方法。
Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。 官方文档传送门：http://keras.io/ 中文文档传送门：http://keras.io/zh 中文第三方文档：http://keras-cn.readthedocs.io
我们可以发现，使用torch.nn.Sequential会自动加入激励函数, 但是 class类net 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的
首先看官方文档的解释，仅列出了容器(Containers)中几个比较常用的CLASS。
顺序容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到它。或者，也可以传入模块的有序字典。例：
第31届信息和知识管理国际会议CIKM2022将于2022年10月17日-21日以混合会议的方式在美国亚特兰大举行。CIKM会议是数据库／数据挖掘／内容检索领域顶级国际会议，也是中国计算机学会规定的CCF B类会议。关于该会议在历年推荐系统论文收录情况请参考下文：
A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in.
今天这篇推文我们系统介绍下颜色主题，虽然之前也有介绍过一些优秀的配色网站,也有搭配好的颜色主题可以直接参考，但有没有直接供Python或者R绘图直接使用的关于颜色设置的第三方包呢？这边推文将较为详细的介绍关于Python的R的颜色主题包，主要涉及的内容如下：
【导读】专知内容组整理了最近五篇序列推荐（Sequential Recommendation）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding ---- ---- 作者：Jiaxi Tang ，Ke Wang 摘要：Top-N sequential recommendation models each user as a sequence o
在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。
nn.ModuleList的作用就是wrap pthon list，这样其中的参数会被注册，因此可以返回可训练参数(ParameterList)。
keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出，但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口，所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码： keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy
一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。
上篇ConvNext的文章有小伙伴问BottleNeck，Inverted Residual的区别，所以找了这篇文章，详细的解释一些用到的卷积块，当作趁热打铁吧
与大家分享一下自己在学习使用libtorch搭建神经网络时学到的一些心得和例子，记录下来供大家参考 首先我们要参考着pytorch版的resnet来搭建，这样我们可以省去不必要的麻烦，上代码： 1、首先是pytorch版残差模块
我们从网上down下来的模型与我们的模型可能就存在一个层的差异，此时我们就需要重新训练所有的参数是不合理的。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
批量归一化可以解决深层网络中梯度消失和收敛慢的问题，通过固定每个批次的均值和方差来加速收敛，一般不改变模型精度。批量规范化已经被证明是一种不可或缺的方法，它适用于几乎所有图像分类器。
为了数据获取方便，这里使用的是CIFAR10的数据，可以在代码中直接使用keras.datasets.cifar10.load_data()方法获取，非常的方便 训练代码如下：
为了数据获取方便，这里使用的是CIFAR10的数据，可以在代码中直接使用keras.datasets.cifar10.load_data()方法获取，非常的方便
resnet101使用4个由残差块组成的模块，对应上述网络的Bottleneck，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍，并将高和宽减半。
「@Author：Runsen」@ 基础知识 1.Padding 2. FIlter/kernels 3.Pooling 4.Flattening 5.Fully Connected (Dense) 基础知识 图像格式数据的输入通常是张量流中的四维数组 「（数值、宽度、高度、深度）」 「num_instance:「数据实例数。通常指定为」无」，以适应数据大小的波动 「宽度」：图像的宽度 「高度」：图像的高度 「深度」：图像的深度。彩色图像的深度通常为3（RGB为3个通道）。黑白图像的深度通常为1（只有一
让我们聚焦于神经网络局部：如图左侧所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)（作为上方激活函数的输入）。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将右图虚线框内上方的加权运算（如仿射）的权重和偏置参数设成0，那么f(x)即为恒等映射。 实际中，当理想映射f(x)极接近于恒等映射时，残差映射也易于捕捉恒等映射的细微波动。右图是ResNet的基础架构–残差块（residual block）。 在残差块中，输入可通过跨层数据线路更快地向前传播
Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，通过继承Module实现MLP的程序如下
我们知道，深度学习也是机器学习的一个范畴，所以它满足机器学习的基本思想：从数据中拟合出某种规律，只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同，且具有特色：它的模型结构像人脑的神经元一样连接，所以我们也把这种结构叫做神经网络
CIKM 2022的论文已出，笔者整理了其中的推荐系统，点击率以及因果推断相关的论文。今年跨域，图学习还是热点，点击率模型中长短期兴趣的处理是热点。
Choosing Colormaps in Matplotlib Matplotlib has a number of built-in colormaps accessible via matplotlib.colormaps. There are also external libraries that have many extra colormaps, which can be viewed in the Third-party colormaps section of the Matplotlib documentation. Here we briefly discuss how to choose between the many options. For help on creating your own colormaps, see Creating Colormaps in Matplotlib.
http://www.cnblogs.com/codingmylife/archive/2013/05/31/3110656.html
首先来看带有使能的数据，在本工程中的Tming Report中，也提示了同一个时钟域之间的几个路径建立时间不满足要求
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型：
Tensorflow认证考试内容五项中的第一项是基础/简单模型，第二项是学习数据集模型。小编猜想，这两者都是比较基础的知识，涉及到的知识应该主要包含：全连接神经网络搭建简单模型，数据集的加载，以及根据数据集搭建全连接神经网络模型进行训练(也有可能会涉及到卷积)。
在C/C++中，struct类型中的成员的一旦声明，则实例中成员在内存中的布局(Layout)顺序就定下来了，即与成员声明的顺序相同，并且在默认情况下总是按照结构中占用空间最大的成员进行对齐(Align)；当然我们也可以通过设置或编码来设置内存对齐的方式. 然而在.net托管环境中，CLR提供了更自由的方式来控制struct中Layout：我们可以在定义struct时，在struct上运用StructLayoutAttribute特性来控制成员的内存布局。默认情况下，struct实例中的字段在栈上的布局(Layout)顺序与声明中的顺序相同，即在struct上运用[StructLayoutAttribute(LayoutKind.Sequential)]特性，这样做的原因是结构常用于和非托管代码交互的情形。
FAVAE: Sequence Disentanglement using Information Bottleneck Principle
我们知道在不考虑输入层的情况下，一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成，无论是最经典的LeNet5，还是前两天刚出现的MobileNet V3，无一不都包含这些层。今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。
torch.nn.Sequential:序列容器，顾名思义，就是将构造函数中的子模块会按照你定义的序列顺序被添加到模块中。这里有个注意的小点，要注意区分Sequential和torch.nn.ModuleList，后者就是一个简单的列表，里面的元素是模块，但是模块之间是孤立的，前者则是互相连通的模块。还是以上面的网络模块为例，使用Sequential可以实现快速搭建：
Torch 提供了 4 种序列化/反序列化 Lua/Torch objects 的方法.
今天在检查生产库的问题的时候，收到开发的邮件，他们在运行一个job的时候报出了ora的错误，想让我们来看一下是什么原因。 ora错误是01652的错误，单纯来看是由于临时表空间不足造成的。 ORA-01652: unable to extend temp segment by 128 in tablespace TEMP 因为问题发生在上午，从shared pool里查看对应的sql已经查不到了，这个时候使用ash是一个很方便的方式。 参考问题发生的时间点，抓取了一个4分钟的ash报告。 首先看到时间基本都
本文介绍了如何使用ZooKeeper的API创建一个数据节点。首先介绍了Zookeeper的基本概念，然后介绍了如何在Java中使用ZooKeeper的API。主要包括两个部分：同步创建数据节点和异步创建数据节点。同步创建数据节点中，介绍了如何创建一个临时节点和持久节点，并给出了具体的Java代码示例。异步创建数据节点中，介绍了如何注册一个回调函数，以便在节点创建成功后进行业务处理，并给出了具体的Java代码示例。总之，本文详细讲解了如何使用ZooKeeper的API创建数据节点，为读者提供了很好的参考资源。
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