目录一. 什么是卷积二. 什么是padding(填充)三. stride(步长)四. 三维卷积五. 卷积层的各种参数七. 简单卷积网络八. 卷积的优点一. 什么是卷积对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络
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2024-03-22 14:10:23
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导言： 上篇文章我们介绍了特征图可视化方法，对于特征图可视化的方法（或者说原理）比较容易理解，即把feature map从特征空间通过反卷积网络映射回像素空间。 那卷积核怎样可视化呢，基于什么原理来可视化？卷积核的尺寸一般只有3x3, 5x5大小，如何可视化？本文将介绍这个两个内容。 卷积核可视化
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2024-10-18 10:14:34
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卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入
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2024-08-08 12:02:50
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测试图片导入相关的库from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.models import load_model
import nu
在前面的文章 TensorFlow 训练 CNN 分类器 中我们已经学习了使用 TensorFlow 底层的函数来构建简单的 CNN 分类模型，但比较繁琐的是在定义 predict 函数时需要花费大量的代码先声明各层的权重和偏置，然后在搭建网络时还要不厌其烦的重复堆叠卷积、激活、池化等操作。本文介绍一种更方便构建神经网络模型的方法。一、tf.contrib.slim 构建
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2024-03-18 10:09:33
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# 使用 Spark 和 MongoDB 存储中间结果的实现
在现代数据处理的场景中，Spark 常被用于处理大量数据，而 MongoDB 则是一个灵活的 NoSQL 数据库。在本文中，我们将介绍如何将 Spark 处理的中间结果存储到 MongoDB 中。
## 流程概述
在实现将 Spark 数据写入 MongoDB 的过程中，我们将经历几个步骤。下面的表格展示了整个流程：
| 步骤
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个强大的工具，广泛用于大规模数据处理与分析。然而，在处理大量数据时，中间结果数据的管理往往成为性能瓶颈。这篇博文将深入探讨如何有效解决“Spark 中间结果数据”相关问题，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及生态扩展。
### 背景定位
在数据处理流程中，Spark 中间结果数据的产生会占据大量的存储空间，尤其是在迭代算法或
CNN解释器 https://poloclub.github.io/cnn-explainer/论文 https://arxiv.org/abs/2004.15004GitHub https://github.com/poloclub/cnn-explainer1.CNN解释器首先https://poloclub.github.io/cnn-explainer/，由这里进入后，等待刷新一段时间，会
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2024-09-14 13:03:29
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【导读】 DEM和DTM主要用于描述地面起伏状况，可以用于提取各种地形参数，如坡度、坡向、粗糙度等，并进行通视分析、流域结构生成等应用分析。因此，DEM在各个领域中被广泛使用。 DEM可以有多种表达方法，包括网格、等高线、三角网等，本章同时介绍了这些表达方法之间的相互转换算法，如由三角网生成等高线，网格DEM生成三角网等等。1．概述 数字地形模型（DTM, Digital Terrai
# 用Python CNN模型预测结果
近年来，深度学习技术已经在各个领域迅速发展，其中卷积神经网络（CNN）是其中一种被广泛应用的模型。CNN模型在图像识别、自然语言处理等方面取得了巨大成功。本文将介绍如何使用Python构建CNN模型，并利用该模型对图像进行预测，以及如何解读预测结果。
## 什么是CNN模型？
卷积神经网络是一种深度学习模型，它模仿了人类视觉系统的工作原理，能够自动提取
原创
2024-05-19 05:55:26
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1. Kafka比对其它MQ中间件kafka对比其他MQ的优点可扩展Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。高性能Kafka性能远超过传统的ActiveMQ、RabbitMQ等，Kafka支持Batch操作。容错性Kafka每个Partition数据会复制到几台服务器，当某个Broker失效时，Zookeeper将通知生产者和消费者从而使用其他的Broker。kafka对比其他MQ的缺
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2023-11-25 13:19:50
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一、简介：2012届图像识别大赛的冠军，top-5误差仅为15.3%，主要特点如下：参数更多：60M个；网络更大：650000个神经元；网络构成：5个卷积层（有些层后添加了池化层）+ 3个全连接层（最后一层是1000维的softmax层）；使用GPU提升训练速度；使用了ReLU激活函数，改善梯度消失，提升训练速度；使用dropout减少过拟合；二、网络结构：以上是原文的网络结构，作者在写这篇论文的
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2024-02-19 11:36:22
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# 实现"Pytorch中间结果占用显存"教程
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何在PyTorch中实现中间结果占用显存的方法。这对于深度学习模型的训练和优化过程非常重要，能够有效地管理内存资源，提高模型的性能和效率。
## 教程流程
为了更好地理解整个过程，我将用表格展示具体的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 加
原创
2024-02-27 06:32:20
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MapReduce Join对两份数据data1和data2进行关键词连接是一个很通用的问题，如果数据量比较小，可以在内存中完成连接。如果数据量比较大，在内存进行连接操会发生OOM。mapreduce join可以用来解决大数据的连接。 1 思路 1.1 reduce join在map阶段, 把关键字作为key输出，并在value中标记出数据是来自data1还是data2。因为
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2024-04-05 13:41:29
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目录1 构建Maven Project2 应用入口：SparkContext3 编程实现：WordCount4 编程实现：TopKey5 Spark 应用提交5.1 应用提交语法5.2 基本参数配置5.3 Driver Program 参数配置5.4 Executor 参数配置5.5 官方案例6 应用打包运行1 构建Maven Project实际开发Spark 应用程序使用IDEA集成开发环境，S
如果feature map中有很多噪声，这表示网络可能还没有收敛，或者学习速度不太对，或者是正则化没有做好；若feature较为平滑，干净，并且特征也呈现出了多样化，这表示了训练较好。最直观的可视化手段，就是去看前向传播中神经网络各层的激活（即经过激活函数后的状态）。对于ReLU激活函数而言，在刚开始训练的时候，激活看上去都是呈滴状的，且较为密集，之后会逐渐变得稀疏，呈局部化。如果一些激活值一直是
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2024-05-31 10:31:28
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# 使用 PyTorch 调试模型中间结果
调试深度学习模型尤其是使用 PyTorch 时，了解模型中间结果是一个非常有用的技能。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现这一目的，包括整个过程的步骤以及相应代码示例。
## 流程概述
以下是调试 PyTorch 模型中间结果的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
文章目录一. SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置1.2 SparkSQL连接Hudi二. 创建表2.1 常规的建表2.2 CTAS三. 插入数据四. 查询数据五. 更新数据5.1 普通5.2 MergeInto六. 删除数据七. Insert Overwrite参考: 一. SparkSQL连接Hudi1.1 Hive配置我们需要将Hive 的 metastore服务独立出来--
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2024-04-19 12:22:56
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本节主要针对Spark对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。在Spark中对数据的所有操作不外乎创建RDD，转换已有RDD以及调用RDD操作进行求值。在这一切的背后Spark自动将RDD中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。RDD基础 &
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2024-08-05 13:15:53
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一：CRNN简介网络结构：CNN + RNN + CTC网络编码：当输入一张尺寸归一化的图片 [32, 280, 3] ，其中32代表文本图片高度，280代表文本图片宽度，3代表文本图片通道数；经过CNN特征编码之后，高度5次2倍下采样变成1，宽度3次2倍下采样变成35，通道经过卷积变成512，最终CNN输出特征 [1, 35, 512]；以此特征输入RNN网络，以35作为序列步长，通道数最终输出
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2024-08-08 16:53:35
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