Q:DNN内容是怎么生成的，网页是存在数据库里的还是本地目录里
A:DNN的内容都是通过各种模块录入，网页内容是存储在数据库里的，没有静态化。
Q:如果网页是存在数据库里的，那访问网站的人多时会很慢吗？
A:会慢一点，这是DNN的一个弱点。
Q:能用DNN做类似新浪的门户网站不？
A:可以，当然，不会像新浪那么成熟。使用文章模块就可以实现。
Q:DNN汉化
以12Net为例,参考其他mtcnn的用例,思考如何训练:多增加负样本以提高对错误的排除能力mutly如何使用hard_example为何如此慢如何优化.提高对错误分类的排除能力:如 这样一张照片:我使用训练出来的模型,即使采用0.8的prob阈值,得到的候选框也有664个 如果使用别人训练好的12-net的取0.4的阈值大概得到 724个候选框左右两个男的都没框进来,这幅图上效果不如我训练出来的
FCN（Fully Convolutional Networks，全卷积网络）是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络非常的简单有效inference time是推理时间FCN对图像进行像素级的分类，与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层＋softmax输出）不同，FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积(这样就可以接受任意尺寸的输入图像)，这样就可以获得一
# 深度卷积神经网络（DnCNN）在图像去噪中的应用
深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DnCNN）是一种强大的图像去噪算法。它通过学习噪声数据和干净数据之间的映射关系，实现对噪声图像的去噪处理。本文将简要介绍DnCNN的原理，并展示如何使用Python实现DnCNN去噪。
## DnCNN原理
DnCNN的核心思想是利用深度卷积神经网络
在一些企业机构当中，存在部分DNS请求会被网关直接修改。造成无法访问的情况。而传统的socks代理也只能针对IP层面进行代理，当需要访问的地址以域名的形式存在的时候，DNS解析都是系统自动完成的，并不会走之前设置的socks代理，造成解析出来的IP错误，根本就轮不到使用之前用的代理。因为早期DNS协议设计的时候并没有考虑安全和加密，造成默认的UDP DNS请求全都是明文传输的，所以在传输过程中非常
Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架；（一）神经元计算模型（感知机模型）1.计算公式：2.常见响应函数(非线性函数)：（1）logistic/sigmoid function：（2）tanh function：（3）step/binary function：（4）rectifier function：其中analytic function是rectifier f
小白篇之直播编码器NDI输入转HDMI输出第一步：登录设备第二步： NDI解码设置第三步：设置HDMI输出 今天接到一个客户的需求，要求用ENC编码器从NDI输入信号，然后转HDMI输出，对于这个需求该编码器当然是可以实现的，看了说明书都应该会配置，但为了小白客户，我还是决定在这里把具体配置流程给贴出来，这要大家都可以很EASY，很EASY了。第一步：登录设备 编码器默认登陆 账号： admin
I = imread('board.tif');
I = imcrop(I,[2 50 255 255]);
% [xmin ymin width height],这里的大小需要减1，因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height
imshow(I)
title('Original Image')
PSF = fspecial('gaussian',5,5);
b
论文信息： 论文代码：https://github.com/cszn/DnCNN Abstract 提出网络：DnCNNs 关键技术： Residual learning and batch normalization 残差学习和批归一化 解决问题： Gaussian denoising （nonblind and blind） &
学习了这么久的机器学习，现在，终于开始接触深度学习了，前几天学习了Tensorflow的基本用法，现在准备学习下深度学习的相关算法。由于CNN是深度学习的必学知识，所以，下面将介绍下CNN。按照国际惯例，先来个基础介绍。一、深度学习首先，先明白什么是深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，从大类上可以归入神经网络，不过在具体实现上有许多变化。深度学习是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像
最近回到slam方向了，所以有时间整理一下最近的收获。 最复杂也是最简单的模块----滤波引入那么滤波是什么呢？ 滤波就是由于观测observation（OB）天生具备的误差和噪声。当有多个信号源观测相同事物时他们的观测值可能是不同的。就像一千个人同时看维纳斯并表述维纳斯所在的位置和姿态。那么这一千个人的表述可能大同小异，但是你无法准确获知维纳斯的真实位置和姿态。那么通过这一千个表述，我们可以对他
概述TDNN（Time Delay Neural Network，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（Statistics Pooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phoneme recognition using time-delay neural networks
x-vector出自X-Vect
1 内容介绍1.1 卡尔曼滤波理论的背景及意义 信号是信息的载体。一般可以分为两类，分别为确定性信号与随机信号。服从 某种固定函数的关系的信号，就是确定性信号，它的变化是遵循一定规律的，具有 确定的频谱特性，比如说正余弦信号、阶跃信号、脉宽固定的矩形脉冲信号等。若 信号在每个时刻的取值是随机变量，则称之为随机信号，它不能表示为一个确定的
一.前提及方案操作版本:社区版 Hadoop-1.0.3，其他版本不保证之前HBase没有考虑压缩，经过一段时间的研究和测试，打算在HBase中全面采用snappy压缩库。但是在节点上配置snappy时，发现其要求glibc版本在2.5+，而当前系统CentOS-4.8的glibc是2.3.4，CentOS-4.8不支持独立升级glibc到2.5+，所以只能整个集群升级系统到CentOS5。逐台升
DNN与感知机：又称深度神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。跟之前学习的感知器一样，在此基础上增加了隐含层的层数，使网络的深度增加。层与层之间是全连接的，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连。拥有一个线性关系： 输入z位来自各节点的输入加权和,w是权值列向量，x是输入列向量激活函数：使用非线性激活函数，我们便能够从输入输出之
今天给大家讲解一下如何成功调试DGCNN的代码，之前发的博客是关于PointNet的代码调试，它们两个的网络非常类似，只不过DGCNN结合了局部的特征信息，关系到了点领域之间的关系，但是PointNet只是逐点提取了全局特征，所以分割和分类效果没DGCNN好。 网上源码的网址为：https://github.com/WangYueFt/dgcnn 一、首先对于电脑的配置的话，因为我目前用的是笔记本
本文主要关注潜在有效的，值得炼丹的Loss函数: TV lossTotal Variation loss在图像复原过程中，图像上的一点点噪声可能就会对复原的结果产生非常大的影响，因为很多复原算法都会放大噪声。这时候我们就需要在最优化问题的模型中添加一些正则项来保持图像的光滑性，TV loss是常用的一种正则项（注意是正则项，配合其他loss一起使用，约束噪声）。图片中相邻像素值的差异可以通过降低T
Caffe 的通道顺序是NCHW;Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。TensorFlow 为什么选择 NHWC 格式作为默认格式？因为早期开发都是基于 CPU，使用 NHWC 比 NCHW 稍快一些（不难理解，NHW
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2023-07-27 18:38:27
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1 推荐技术 1）协同过滤： （1）基于user的协同过滤：根据历史日志中用户年龄，性别，行为，偏好等特征计算user之间的相似度，根据相似user对item的评分推荐item。缺点：新用户冷启动问题和数据稀疏不能找到置信的相似用户进行推荐。
书接上文，上面介绍的是DNN的基本结构和一些要用到的公式。在这里我将要说一下DNN的前向传播，上图先：我来解释一下这个图。layer1是输入层，layer2是隐藏层，layer3是输出层。当然层数不是固定的，每层的神经元个数也不是固定的。一般来说第一层是输入参数的，最后一层是输出层，中间的都叫做隐藏层。在输入层，每一个参数对应一个神经元（可以这么理解），每一个参数都要传给下一层（隐藏层），虽然输入
