一、介绍 VGGNet是于2014年由牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研究的。在2014年的ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。这个网络据说是基于NIN网络的思想。与比赛中的第一名GooLeNet从NIN开始向两个方向发展。VGGNet的理念是更深的网络性能更好。因此
前言：CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。CNN，训练样本输入输出确定，（输入连续的序列，长短不一：一段连续的手写文字），比较难切分一个独立样本:【我是中国人，我的母语是_______。】RNN 是一种用来处理和预测序列数据的特殊的神经网络，这种神经网络的功能与人的一些思考习惯类似。RNN
GMT即：格林尼治时间（另有格林威治时间一说）以本初子午线为基础，精确度相对低。注意事项：因为地球每天的自转是不规则的（正在缓慢减速）所以，格林尼治时间的精确度会越来越低。UTC即：世界协调时（Universal Time Coordinated），以原子时钟长为基础，比GMT格林威治时更加科学更加精确。UTC是国际无线电咨询委员会制定和推荐的，若与GMT时差大于0.9秒，则由位于巴黎的国际地球自
文章目录一、直接卷积运算的缺点二、Padding三、两种卷积方式四、卷积步长Stride五、互相关（cross-correlation）和卷积（convolution）的技术说明 一、直接卷积运算的缺点如果图像是，过滤器是，那么卷积运算的结果是随着一次次卷积运算的进行，图像会越来越小，如果神经网络深度很大，图像可能变得特别特别小。覆盖边缘和角落像素点的过滤器远远比中间像素点少，导致丢失图像边缘位
近期计划对Faster RCNN、SSD的一系列trick进行总结。主要分为：框架结构上面的trick、参数设置上的trick、在文字检测特定领域的trick。首先，是对Faster RCNN、SSD原始框架上的一些改进。包括：通过各种方式来增加上下文信息辅助检测。例如通过空间RNN来引入上下文信息[80]，通过放大faster rcnn的候选框来获得上下文信息[81][82][83]，用dila
全卷积网络是语义分割的开创性工作，然而，FCN的感受野有限，不能有效捕捉语义分割所需要的全局上下文信息，因此FCN被后来的方法打败，比如增加不同size的滤波器来获得多尺度感受野，然而这势必增加参数数量。不同于空洞卷积（扩大感受野，并且不引入额外参数），作者提出全局感受野卷积（GRC，global receptive convolution），GRC直接提供了全局感受野，并且不引入额外参数。通过内
神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严
MPLS相较于IP的新一代高效网络技术
近年来，随着信息技术的快速发展，人们对网络性能和可靠性的要求也越来越高。在满足这些要求的同时，网络技术也在不断推陈出新，其中MPLS（Multiprotocol Label Switching）作为一种新一代的高效网络技术，相较于传统的IP（Internet Protocol）具有更大的优势。本文将对MPLS和IP进行比较，并阐述MPLS相较于IP的突出优
# Redis广播机制相较于Kafka的实现流程
## 概述
本文将介绍如何使用Redis实现广播机制相较于Kafka的实现。广播机制是一种将消息发送给多个消费者的方式，适用于实时性要求不高的场景。
## 流程概览
下面是使用Redis实现广播机制相较于Kafka的流程概览：
```mermaid
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title Redis广播机制相较于Kafka的实现流程图
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在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 CNN（Convolutional Neural Network）——卷积神经网络，人工神经网络（Neural Network，NN）的一种，其它还有RNN、DNN等类型，而CNN就是利用卷积进行滤波的神经网络。换句话说，
概述深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层次抽象的算法，是机器学习的一个重要分支。传统的BP算法仅有几层网络，需要手工指定特征且易出现局部最优问题，而深度学习引入了概率生成模型，可自动地从训练集提取特征，解决了手工特征考虑不周的问题，而且初始化了神经网络权重，采用反向传播算法进行训练，与BP算法相比取得了很好的效果。本章主要介绍了深度学习相关的概念和主流框架，重点介绍卷积神经网
# MongoDB相较于MySQL的优点
在传统的关系型数据库中，MySQL是最常用的选择之一。然而，随着非关系型数据库的兴起，MongoDB成为了一种受欢迎的替代方案。MongoDB是一个开源的文档数据库，与MySQL相比具有许多优点。
## 1. 灵活的数据模型
与MySQL的表格结构不同，MongoDB使用了一种灵活的数据模型，称为文档模型。文档是一种类似于JSON的数据结构，可以嵌套
原创
2023-09-07 08:35:18
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1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2、神经
RunnerGo，是一款基于go语言研发的开源测试平台。本文将从性能测试方面和结构方面还有功能方面对比两款产品。性能方面：Runner基于go语言研发，相对于jmeter来说更轻量级。所以性能测试方面RunnerGo应该是优于jmeter的这里我做了个压测对比，真实对比一下：一条使用查看新闻的场景：六个接口，使用并发模式，20的并发，执行10分钟。相同的配置下进行压测jmeter聚合报告：Runn
原创
2023-03-16 18:18:23
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下面是百度百科对于SpringBoot的介绍：Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。SpringB
KVM技术是一个开源的虚拟化平台，可以让同一台物理服务器同时运行多个操作系统。目前，这种基于KVM技术的VPS服务器已经成为了传统网络托管解决方案的绝佳替代品。它为网站业务提供了更多的灵活性和控制力，同时还提供了保持网站正常运行所需的高性能和稳定性。 既然用户已经了解了基于KVM的VPS服务器的定义，那么下面来看看基于这种服务器所带来的具体优势： 1.直接访问 由于KVM直接
机器学习基础篇（六）——KNN一、简介K-Nearest Neighbors（KNN） 是机器学习中的一个基础分类算法。1.工作原理首先我们需要一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签。存在标签就代表我们知道样本集中每一个数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签，作为该数据的标签。一
目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
1、原理Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型：一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图：嵌入和堆叠层我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中，如CTR预测，输入主要是分类特征，如“country=usa”。这些特征通常是编码为独热向量如“[ 0,
