一、前言本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程，欲详细了解CNN的其它信息可以参考：技术向：一文读懂卷积神经网络。局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说，一般离像素p越近的像素对其影响也就越大（局部连接性）；另外，根据自然图像的统计特性，某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白了就是卷积核共享，对于一个卷积核将其与给定的图像做卷积就可以提取一种
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2024-05-22 20:04:43
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神经网络是许多现代人工智能 (AI) 应用的核心。人工神经网络 (ANN) 是一个松散地基于大脑结构的模型：它由称为神经元的连接元素组成，每个连接都有一个数值权重。卷积神经网络 (CNN) 是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉 (CV) 问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN 的主要构建块是卷积层。这些层由提取图像中相关特征的小过滤器组成，每一层都根据前一层的输入提取更多抽象特
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2024-01-11 16:39:54
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Tensorflow2.0之BatchNorm层简介：卷积神经网络的出现，网络参数量大大减低，使得几十层的深层网络成为可能。然而，在残差网络出现之前，网络的加深使得网络训练变得非常不稳定，甚至出现网络长时间不更新甚至不收敛的现象，同时网络对超参数比较敏感，超参数的微量扰动也会导致网络的训练轨迹完全改变。2015 年，Google 研究人员Sergey Ioffe 等提出了一种参数标准化(Norma
为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超网中产生子网，然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络，整体耗时仅需要0
深度学习框架我们在使用CNN的时候往往会采用深度学习框架来减小我们的工作量，以下是现在常用的一些深度学习框架深度学习框架有以下意义下面让我们来看看如果我们用numpy从头构建一个计算图是怎么样的，我们可以看出它有以下两个问题：不能在GPU上运行以及梯度需要我们手动计算我们采用深度学习的框架可以很好的解决以上问题：让程序在GPU上运行仅仅需要一行代码，以及程序可以自动为我们计算梯度TensorFlo
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2024-09-14 13:09:00
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上期考试答案及解析：B、B、A、A、D1、CNN技术只适用于图像处理任务中A、正确B、错误解析：正确答案B，卷积计算可以帮助快速提取图像中的轮廓信息，也可以应用于结构数据中的特征提取2、MLP输入有3个特征，一个隐藏层（3个神经元），输出层1个神经元，其需要训练的参数有多少？A、10B、12C、16D、20解析：正确答案B,3*(3+1)+1*(3+1)=12+4=163、Python语言的官方网
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2024-01-19 16:33:45
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**软考对网络工程有用性的深入探究**
随着信息技术的迅猛发展，网络工程作为其中的核心领域，日益显现出其重要性和复杂性。在这样的背景下，对于网络工程人员来说，持续学习和专业发展成为了不可或缺的一部分。而软考——作为国内权威的软件行业专业能力认证体系——自然成为了众多网络工程从业者关注的焦点。那么，软考对网络工程到底有没有用呢？本文将从多个维度对此进行深入探讨。
首先，从知识体系构建的角度来看，
原创
2024-03-11 13:32:06
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满二叉树与完全二叉树均为非线性结构，但可以按照层次进行顺序存储，所以非线性结构也可以用顺序存储结构。对于关系模式，若其中的每个属性都已不能再分为简单项，则它属于第一范式模式。度：一个节点所拥有的后件个数称为该节点的度。深度：定义一棵树的根节点所在层次为1【不是0】，其他节点所在层次比其父节点+1.二叉树中只存在度为0、1、2的结点，且二叉树中度为0的结点(也就是叶子结点)总比度为2的结点多一个。软
在当今数字化时代，网络认证已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，尤其在软件行业及软考（软件水平考试）领域，网络认证的重要性日益凸显。然而，随着网络认证的普及，人们也开始关注其中潜在的风险。本文将从软考的角度探讨网络认证的风险，并提出相应的应对策略。
首先，我们需要明确什么是网络认证。网络认证通常指的是通过网络技术对用户身份进行确认和鉴别的过程。在软考中，网络认证往往涉及考生身份确认、考试资格审核
原创
2024-05-24 22:19:27
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# Redis键值对的大小限制
Redis是一种高性能的内存数据库，在处理海量数据时表现出色。但是，很多人可能会问：**Redis的键值对有没有大小限制？**
## Redis键的大小
在Redis中，键（Key）的大小有限制。根据官方文档，Redis中键的最大长度为 **512 MB**。这意味着在实际应用中，用户尽量避免使用过大的键，以确保数据访问的效率和可维护性。
### 示例：创建
原创
2024-10-06 03:52:56
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DevOps工程师或SRE工程师，可能都知道Prometheus普罗米修斯。Prometheus于2012年由SoundCloud创建，目前已经已发展为最热门的分布式监控系统。Prometheus完全开源的，被很多云厂商(架构)内置，在这些厂商(架构)中，可以简单部署Prometheus，用来监控整个云基础架构设施。比如DigitalOcean或Docker都是普罗米修斯作为基础监控。希腊神话中，
软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，作为国内权威的计算机技术认证考试，一直受到广大IT从业人员的关注和追捧。很多人希望通过软考证书来提升自己的职业技能和竞争力，但对于软考是否对职业有要求却存在一定的疑问。本文将就此问题展开讨论，帮助大家更好地理解软考及其与职业发展的关系。
首先，我们要明确的是，软考本身并不对参加考试的人员设定具体的职业要求。无论是从事软件开发、测试、管理还是其他相
原创
2024-04-17 18:20:23
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软考对考研有没有帮助
在当今社会，随着信息技术的迅猛发展和广泛应用，越来越多的人开始关注和参与到各种计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称“软考”）中。与此同时，考研（全国硕士研究生统一招生考试）作为提升学历、深化专业知识的重要途径，也吸引了大量学子的目光。那么，软考对考研有没有帮助呢？本文将从多个角度进行分析。
首先，从知识体系构建的角度来看，软考涵盖了计算机软件、网络、信息系统等多
原创
2024-04-03 15:15:23
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，及时了解更多此系列文章。这里也算回顾时候遇到的一个问题吧。当...
原创
2021-06-30 14:47:08
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欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。这里也算回顾做Android开发时候遇到的一个问题吧。当...
原创
2022-03-02 11:48:49
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卷积神经网络 文章目录卷积神经网络1. 从全连接到卷积2. 卷积层2.1 一维卷积2.2 二维卷积3. 填充与步幅4. 感受野5. 多输入多输出通道6. 池化层（汇聚层）7. 全连接层8. 卷积网络的整体结构9. 利用pytorch构建一个CNN网络 卷积神经网络（CNN）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络． 1. 从全连接到卷积卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息．在用全连接
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2023-11-20 07:06:28
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卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有
在当今信息化快速发展的时代，网络技术日益成为各行各业不可或缺的一部分。软考（软件水平考试）作为衡量计算机专业人才技能水平的重要标准，其各个级别都备受关注。尤其是软考初级，作为许多计算机从业者职业生涯的起点，其考试内容是否包含网络知识成为了不少考生关心的问题。那么，软考初级到底有没有网络相关的内容呢？
首先，我们可以明确的是，软考初级确实涉及一定的网络知识。虽然软考初级主要侧重于计算机基础知识、软
原创
2024-05-17 13:56:50
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转载自程序员的文章，对于Godel与Brewer的比较太少，虽说有些相似，不过可判定性与CAP的比较我觉得还是山寨了。。。。
2010年3月，ACM宣布将2009年度“ACM-Infosys”奖颁发给加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授，以表彰他在可扩展互联网等领域所做的贡献。Brewer在伯克利获得了计算机科学学士学位，随后在麻省理工学院获得
# iOS判断有没有网络权限
## 简介
在iOS开发中，我们经常需要判断设备是否有网络权限，以便在没有网络权限的情况下给用户提供相关的提示。下面我将介绍一种方法来判断iOS设备的网络权限。
## 流程
下面是判断iOS设备网络权限的流程。
步骤 | 操作
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1 | 创建一个`Reachability`的实例
2 | 判断网络权限的状态
3 | 根据网络权限的状态进行相应的
原创
2023-12-22 05:20:58
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