卷积层：定义过滤器（观察窗口）大小，观察窗口里面装的是权重矩阵 观察窗口移动的步长一般为1 当多个窗口去观察时，各窗口的shape要相同 当窗口移动到图片的边界时：1.不越过去，提前一步停止观察 VALID 2.直接越过去，用零填充，超出部分填上0（0*权重=0，所以没影响） SAME彩色图片：多通道图片（R G B ，各一张表，所以一个观察窗口也有3张表）： 这是一个窗口3张表（权重），上面那一
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2024-09-06 00:01:10
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filters1、提到CNN，大家应该都见过这张图：（一开始的时候我对这张图其实是不理解的，不知道是什么意思）今天有一点新的理解，决定写下来，以备后续查看。2、首先我们来看feature map的含义：大家可以理解成，一个feature map就代表一个二维矩阵(图片尺寸大小)；对于一张图片来说，灰度图就只有1个feature map；对于一张彩色图片是有3个feature map的(红绿蓝)。3
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2024-03-25 13:55:14
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再次回顾一下CNN，看到了一篇对CNN理解很到位的文章，所以想以自己的理解记录下来，以便复习。下一篇，就开始记录RNN， LSTM的学习历程。 1. 这张图很形象的解释了，filter也就是滤波器，是如何扫过一张图片，加以计算的。以第一个为例子，用图片上的3x3矩阵，和filter相乘，得到卷积的output的第一个数字-5。 2. 这张图，解释了为什么用滤波器，可
卷积卷积是一种定义在两个函数(\(f\) 和 \(g\))上的数学操作，旨在产生一个新的函数。\(f\) 和 \(g\) 的卷积可以写成 \(f\ast g\)，数学定义如下：\[\begin{align}
(f*g)(t) &={\int}_{-\infty}^{\infty}f(\tau)g(t-\tau) \tag{连续形式} \\
(f*g)(t) &={\sum}_{\t
前言网络上关于Wireshark的教程已有不少，博主就简单介绍一下Wireshark分析数据包时最重要的技巧之一的过滤器。。一次性嗅探到的数据包有很多，想要高效地提取出你想要的数据包或者对某个数据包中某个字段值的分析等，必不可少的就是过滤。过滤器分为捕捉过滤器（CaptureFilters）和显示过滤器（DisplayFilters）。捕捉过滤器用于决定将什么样的信息记录在捕捉结果中，需要在开始捕
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2024-03-15 20:13:01
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1、为什么用CNN DNN参数太多，需要更简单的模型。 只看一小块区域。鸟嘴出现在图片的不同位置，但可以共用同一组参数。做subsampling对影像辨识没有太大影响，可以这样减少参数。 2、CNN结构 前两点通过卷积来处理，第三点通过池化来处理。 3、卷积每一个filter里的参数都是被学出来的。 做内积（对应位置相乘再求和
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2024-05-05 22:53:51
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CNN中feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释，以及CNN 学习过程中卷积核更新的理解feature map、卷积核、卷积核个数、filter、channel的概念解释feather map的理解在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮一样)，其中每一个称为一个feature map。feather
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2024-06-26 09:18:20
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针对于图像识别中常用的CNN，其原理中的卷积层和池化层是最让人不好理解的。在看完各位大佬的解释后，小弟趁热打铁把目前的理解做个简单的总结。 以下纯属个人理解，如有错误，请指正。卷积：通过filter在输入矩阵中按照一定步长（stride）去无间隙的扫描。 拿图像处理为例，出去常见的二维平面，增加了一个深度（depth）的维度，其中深度可以理解为三维平面。filter的深度必须与输入样本是一致的，就
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2024-04-12 10:37:19
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CNNconvolutional neural network，不了解的可以学习https://arxiv.org/pdf/1901.06032.pdf，非常全面。 这里只是CNN的二次抽象，可以认为是这个话题的再次“全连接”层。核心步骤则是：卷积、池化对于分类问题，主要的流程： 至于卷积和池化则在后面代码介绍，一句话理解： 卷积就是抽取某些特征。filter就是卷积核，抽取某类特征，如果想抽取不
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2024-05-12 18:05:24
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卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性.一、卷积层1.1 filter（滤波器） filter的大小也可以说是kernel size，即卷积核的大小。 1.1.1 局部感受野如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图
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2024-10-20 07:37:21
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Django的文档里面有这么一句The app that contains the custom tags must be in INSTALLED_APPSin order for the {% load %} tag to work. 当第一次load一个template的时候,调用源码def get_templatetags_modules(): """ Return the list of all available template tag modules. Caches the result for faster access. ""
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2013-09-15 20:33:00
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# Java Filter数据传输机制解析
在Java中，Filter是一种用于在请求被路由到Servlet之前或者Servlet生成响应之后对请求和响应进行预处理或后处理的技术。Filter可以用来实现日志记录、身份验证、数据压缩等功能。那么在Filter中，数据是如何传输的呢？下面我们通过代码示例和逻辑分析来解答这个问题。
## 数据传输原理
在Java中，Filter是通过doFilt
原创
2024-05-23 07:17:44
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业务场景： 在实际请求中，应当对每一个请求的合法性进行验证，保证请求的正确。而我在使用过程中使用的为spring+spring mvc+mybatis结合使用，所有就理所应当的使用spring mvc的过滤器来充当这个路径过滤的执行者。 在使用遇到的第一个问题： 过滤器实例如何实例化以及如何在启动时如何执行过滤？ 查阅资料（连接） 一、自定义过滤器实现过滤，继承OncePerRequestFilt
暑期学习 CNN 笔记#1. 传统NN 与 CNN同：它们都由具有权重和偏置的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的得分。普通NN里的一些计算技巧在CNN里依旧适用。异： CNN是具有三维体积的神经元（比NN多一个depth）。CNN利用输入是图片的特点把神经元设计成三个维度 ： width、height、depth（注意这里的depth不是网络的深度，而是描述神
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2024-08-05 08:24:21
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流模型的操作很丰富，这里介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：延迟方法：返回值类型仍然是Stream 接口自身类型的方法，因此支持链式调用。（除了终结方法外，其余方法均为延迟方法）终结方法：返回值类型不再是Stream 接口自身类型的方法，因此不再支持类似StringBuilder 那样的链式调用。本小节中，终结方法包括count 和forEach 方法。逐一处理：forEach虽然方法名
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2024-06-11 05:58:54
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问题我们经常会用到过滤器filter，用于在处理变量的后操作。过滤器可以用在methods中，有两种思路可以实现，一个是采用全局过滤器，以官方文档中的代码为例：Vue.filter('capitalize', function (value) {
if (!value) return ''
value = value.toString()
return value.charAt(0).
CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py1、tf.constant_initializer()也可以简写为tf.Consta
Filter 对象之后,把 Filter 放到缓存中一直使用,通 常不会销毁它 一般会在服务器关闭时销毁 Filter 对象,在销毁 Filter 对象之前,服 务器会调用 Filter 对象的......在Java 中,工具类定义了一组公共方法,这篇文章将介绍 Java 中使用最频繁及最通用的 Java 工具类。以下工具类、方法按使用流行度排名,参考数据来源于 Github 上......Ser
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2023-11-05 21:56:46
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CNN总结 CNN原理详解1. 三个基本层：① 卷积层：作为特征提取器。输出的feature_map尺寸计算公式：（原图尺寸-卷积核尺寸）/步长 + 1说明：这个尺寸是输入的单边长，1000*1000的尺寸就是1000现原图size:1000*1000，卷积核尺寸10*10，步长10，则输出feature_map尺寸：（1000 - 10）/10 +1 = 100即输出的f
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2024-04-16 10:03:47
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super关键字，是一个隐式参数（另一个隐式参数是this）。1.概述super是直接父类的引用（this是当前对象的引用）。可以通过super来访问父类中被子类覆盖的方法或属性。super关键字，是一个隐式参数，另外一个隐式参数是this。 super用于方法里面，用于方法外面无意义。super关键字一般用于继承和构造方法中。任何类的构造函数中，若是构造函数的第一行代码没有显式的调用super
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2023-09-27 13:39:03
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