recv和recvfrom都是用来接受来自的网络的数据。来看看它们的原型：int recv(SOCKET,char FAR*,int,int);int recvfrom(SOCKET,char FAR*,int,int,struct sockaddr FAR*,int FAR*);这是在windows下面的定义。在linux下面的定义只是将SOCKET改成int，那么在linux下面的原型是这样：
--Write in 2019/5/13 --写多少都不嫌烦写论文的时候，一定要时刻牢记你的contribution，所有的一切，都以contribution为核心，众星捧月。写论文的时候，时刻牢记两个角色，作者和读者。作为作者，完美地表达要表达的；作为读者，要让写出的文章易懂不是能懂（假设读者不愿意多思考）。 写论文的时候，一定要严格要求自己，所有地方都要做到极致，做到自己认为的完美。
pandas中数据的合并方案主要有concat,merge,join等函数。其中concat主要是根据索引进行行或列的拼接，只能取行或列的交集或并集。merge主要是根据共同列或者索引进行合并，可以取内连接，左连接、右连接、外连接等。join的功能跟merge类似，因此不再赘述。import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
# 定义
Batch normalization + ReLU
批归一化（BN）可以抑制梯度爆炸/消失并加快训练速度原论文认为批归一化的原理是：通过归一化操作使网络的每层特征的分布尽可能的稳定，从而减少Internal Covariate Shiftrelu是目前应用最为广泛的激活函数，由于其梯度要么是1，要么是0，可以有效抑制梯度爆炸/消失通过BN和ReLU，目前的网络已经可以达到非常深网络越深，提取的
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2019-11-10 19:05:00
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①relu角度 有点类似传统特征工程中，已有的特征在固定的模型下没有性能提升了，那就用更多的非线性变换对已有的特征去做变换，产生更多的特征的意味； 多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张 feature map 的 local 信息更多一些，还没来得及把信息分摊到 channel ...
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2021-07-26 16:33:00
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CBL（Conv+BN+LeakyRelu）CBL（Conv+BN+LeakyRelu）
原创
2021-08-02 14:21:07
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在该文章的两大创新点：一个是PReLU,一个是权值初始化的方法。下面我们分别一一来看。 PReLU(paramter ReLU)所谓的PRelu，即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数，看一个图就明白了：右边的图上多了一个参数吧，在负半轴上不再为0，而是一个可以学习的斜率。 很容易明白。实验结果显示该方法可以提高识别率。权值初始化的方法： 对于文中
深度学习再次理解一、relu激活函数一言以蔽之，其实，relu函数的作用就是增加了神经网络各层之间的**非线性关系，**否则，如果没有激活函数，层与层之间是简单的线性关系，每层都相当于矩阵相乘，这样怎么能够完成我们需要神经网络完成的复杂任务，我们利用神经网络去解决图像分割，边界探测，超分辨等问题时候，我们的输入（假设为x），与期望的输出（假设为y）之间的关系究竟是什么？也就是y=f(x)中*，f是
使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。 下面是对三个模块的简述： （1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、
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2018-07-07 20:03:00
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Caffe 中 BN（BatchNorm ) 层的参数均值、方差和滑动系数解读Caffe 的 BN（BatchNorm ) 层共有三个参数参数：均值、方差和滑动系数，BN层结构如下：layer { 1. bottom: "res2a_branc
BatchNorm已经作为常用的手段应用在深度学习中，效果显著，加快了训练速度，保证了梯度的流动，防止过拟合，降低网络对初始化权重敏感程度，减少对调参的要求。今天自己就做个总结，记录一下BatchNorm，并从Pytorch源码来看BatchNorm。BN的灵感来源讲解BN之前，我们需要了解BN是怎么被提出的。在机器学习领域，数据分布是很重要的概念。如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上
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2023-08-14 20:29:08
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目录1. BatchNorm 原理2. BatchNorm 的 PyTorch 实现2.1 _NormBase 类2.1.1 初始化2.1.2 模拟 BN forward2.1.3 running_mean、running_var 的更新2.1.4 \gamma, \beta 的更新2.1.5 eval 模式2.2 BatchNormNd 类3. SyncBatchNorm 的 PyTorch 实
前言为何想到这，为何将caffe模型的合并，在这里源于对海思35XX系列开发板前向推理优化的原因。我是用darknet训练的yolo模型，转为caffemodel（darknet转caffemodel，之前我也写的博文代码。讲解以后也会好好补充完，代码先上，便于先用起来再说），然后在用RuyiStudio转为.wk模型，出于这个原因，我就想能不能做到算子融合，提升前向推理的速度，那么就有了这个文章，同时这个思路可以使用到其他的工业应用上。注意python是用的python3.x版本。合并Conv层与
原创
2021-07-11 15:46:18
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1.导入包import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l2.卷积层的相关运算:跟着沐神手写二维交叉运算。我承认我是一个打字员def corr2d(X, K):
'''计算二维互相关运算'''
kh, kw = K.shape # 把卷积核的高和宽赋值给kh=K.shape[0],kw=K.shape[1
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2023-08-18 19:39:21
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真机和模拟器多点触摸网络通话摄像WiFi各种网络制式蓝牙模拟器只是实现了真机的大部分功能，任何应用在上线前都应该在实体机上进行验收测试。另外客户端的性能测试也是基于真机的，只有真机才能反应出最真实的情况，比如发热，比如死机，比如耗电量。除去上面的差异：Android 真机和模拟器的区别：Android 模拟器由于都是模拟的硬件，所以在硬件上基本不会出现兼容性问题。但是市场上的真机大多数都是采用不同
忽然想起先前看过的一个知识点，值传递和引用传递。相信大家对此都不会陌生，当不改变参数的值的时候使用值传递，需要改变参数的值的时候使用引用传递，其实这只是其中的一方面。先看下面一个小程序：template <class T>
T Sum(T a, T b, Tc){
return a+b+c;
} 当执行sum(x,y,z)时，首先编译器会决定形参的data type，假
文章目录卷积层的数据shape和普通层的数据shape差别：卷积层实现实现池化层实现 CNN 中的特殊层结构实现 LayerFactory网络结构 卷积层的数据shape和普通层的数据shape差别：针对一般图像数据shape: Npq，图像就是二维浮点数据，N为数据个数，p,q为图像的维度。 卷积层的中间层数据shape: Npq*r，r为channels。 数据的shape必须非常清楚，因为
这一部分我们可以通过图形解释两个问题（1）为什么L1正则化后可以产生稀疏模型（L1是怎么让系数等于0的）。（2）为什么L2正则化可以防止过拟合。图（1）说明：蓝色的圆圈表示没有经过限制的损失函数在寻找最小值的过程，显示了W的不断迭代变化情况，用等高线的方式表示W变化，W∗是最小值取到的点。（图（1）来源于参考博客3）（1）为什么L1正则化后可以产生稀疏模型（L1是怎么让系数等于0的）？
量化的概念就不必多说。直接看公式1. 量化分为对称量化和非对称量化： 对称量化就是取浮点数的最大绝对值，扩展，比如映射到-127-127，而非对称量化很简单就是最大值对应255，最小值对应0。 这
Dynamic ReLUPDF: https://arxiv.org/pdf/2003.10027.pdfPyTorch代码: https://github.com/shangl
原创
2022-08-06 00:00:47
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