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
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
目录MANNMETHODmemory layerGMNMEMGNNTRAININGEXPERIMENTSdatasetsRESULTSABLATION STUDY 本文作者来自University of Toronto，Sharif University of Technology。 本文提出了一种memory layer，借助multi-head array of memory keys和
作者：王乐予? 目录?一、激活函数?1.1 激活函数的位置?1.2 激活函数的作用?1.3 激活函数的性质?二、激活函数种类?2.1 线性(Linear)函数?2.2 Sigmoid函数?2.3 双曲正切函数(tanh)?2.4 ReLU函数?2.5 Leak ReLU函数?2.6 ELU激活函数?2.7 PReLU函数?2.8 Softmax函数?三、如何选择正确的激活函数 想必对于深度学习
前文这篇文章首先介绍基础版的RNN，虽然在自然语言处理上已经有了Transformer和Bert模型，但是RNN在小规模数据集上还有很有用的正文怎样对持续数据来建模？ 我们知道人类的大脑在阅读处理信息的时候，是从左到右，逐渐积累信息，当你阅读完一段话之后，脑子就已经积累的整段文字的大意。RNN模型，输入输出的长度都不需要固定，适合文本，语音持续序列等数据 如下图，RNN每次看一个词，就会用状态h来
目标检测论文总结【RCNN系列】RCNNFast RCNNFaster RCNN 文章目录目标检测论文总结前言一、Pipeline二、模型设计1.改进点2.RoI pooling layer3.Backbone初始化4.采样策略5.损失函数6.其他小细节三、总结 前言一些经典论文的总结。一、Pipeline 利用Selective Search（比较古老）算法取搜索Input image中可能有物
定义：
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提
供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBas
PReLU 也是 ReLU 的改进版本：PReLU(x)={x,x>0αix,x≤0 PReLU(x)=\left\{\begin{aligned}x & \quad =0
原创
2022-04-22 15:55:06
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本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的激活函数，即自适应参数化修正线性单元（AdaptivelyParametricRectifierLinearUnit，APReLU），希望对大家有所帮助。1.激活函数激活函数是现代人工神经网络的重要组成部分，其作用是实现人工神经网络的非线性化。我们首先来介绍几种最常见的激活函数，即Sigmoid激活函数、Tanh激活函数和ReLU
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2020-02-25 22:08:42
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--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。
一、HBaes介绍 1、HBase的起源HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。官方网站：http://hbase.apache.org– 2006年Google发表BigTable白皮书-- 2006年开始开发HBase-- 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoo
hbase特点及简介：
hbase源自于谷歌的三大论文之一
GFS -- hdfs
MapReduce - MR
BigTable - hbase
hbase在以Hadoop为基础的生态圈中的地位
hbase和Hadoop的hdfs结合使用，构建在hdfs上的数据库（hbase为hdfs上的海量的结构化或非结构数据构建了层层的索引）
为存储在hdfs上的海量的
Abstract. This paper is concerned with parametric curves and surfaces definitions, such as singular point and regular point and their application in OpenCascade. The two most common methods of represe
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2021-08-17 13:53:21
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前面学习到了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来
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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PHPParametricFunctionRCE一叶飘零嘶吼专业版前言最近做了一些php无参数函数执行的题目，这里做一个总结，以便以后bypass各种正则过滤。大致思路如下：1.利用超全局变量进行bypass，进行RCE2.进行任意文件读取什么是无参数函数RCE传统意义上，如果我们有：eval($_GET['code']);即代表我们拥有了“一句话木马”，可以进行getshell，
原创
2021-04-13 10:47:06
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（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
你认为呢
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2022-01-06 14:56:31
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前言论文地址： https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf.论文贡献：这篇论文并没有提出什么新的激活函数，而是对现有的非常火的几个非饱和激活函数作了一个系统性的介绍以及对他们的性能进行了对比。最后发现，在较小的数据集中（大数据集未必），Leaky ReLU及其变体(PReLU、RReLU)的性能都要优于ReLU激活函数；而RReLU由于具有良好的训练随机性，可以很好的
Hbase的简单概念介绍以及存储结构讲解
一、hbase与列式存储 hbase最早起源于谷歌的一篇BigTable的论文，它是由java编写的、开源的一个nosql数据库，同时它也是一个列式存储的、支持分布式(基于hdfs)的数据库。什么是列式存储呢？简单来讲就是：传统的关系数据库几乎都是行式存储的，这种存储的特点是，将每一行的数据连起来进行存储；而列
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2023-06-13 18:22:47
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