真机和模拟器多点触摸网络通话摄像WiFi各种网络制式蓝牙模拟器只是实现了真机的大部分功能，任何应用在上线前都应该在实体机上进行验收测试。另外客户端的性能测试也是基于真机的，只有真机才能反应出最真实的情况，比如发热，比如死机，比如耗电量。除去上面的差异：Android 真机和模拟器的区别：Android 模拟器由于都是模拟的硬件，所以在硬件上基本不会出现兼容性问题。但是市场上的真机大多数都是采用不同
recv和recvfrom都是用来接受来自的网络的数据。来看看它们的原型：int recv(SOCKET,char FAR*,int,int);int recvfrom(SOCKET,char FAR*,int,int,struct sockaddr FAR*,int FAR*);这是在windows下面的定义。在linux下面的定义只是将SOCKET改成int，那么在linux下面的原型是这样：
①relu角度 有点类似传统特征工程中，已有的特征在固定的模型下没有性能提升了，那就用更多的非线性变换对已有的特征去做变换，产生更多的特征的意味； 多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张 feature map 的 local 信息更多一些，还没来得及把信息分摊到 channel ...
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2021-07-26 16:33:00
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大话深度学习（二）：激活函数 文章目录大话深度学习（二）：激活函数激活函数定义ReLU激活函数sigmoid激活函数tanh激活函数 激活函数定义网络中的每个神经元的输出为所有输入的加权和，那最后的结果整个网络模型成为一个线性结构。将每个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络模型将不再是线性的，这个非线性函数就被称为“激活函数”ReLU激活函数ReLU是目前出现频率较高的一个激活函数。其
一、ref什么是ref？ref用来辅助开发者在不依赖于jQuery 的情况下，获取DOM元素或组件的引用。 每个vue的组件实例上，都包含一个$refs对象，里面存储着对应的DOM元素或组件的引用。默认情况下，组件的$refs 指向一个空对象。如何使用ref引用DOM属性 想要获取哪个dom元素的引用，就为其设置ref属性，并取一个合法的名字，就可以通过this.$refs.引用名称.x
量化的概念就不必多说。直接看公式1. 量化分为对称量化和非对称量化： 对称量化就是取浮点数的最大绝对值，扩展，比如映射到-127-127，而非对称量化很简单就是最大值对应255，最小值对应0。 这
pandas中数据的合并方案主要有concat,merge,join等函数。其中concat主要是根据索引进行行或列的拼接，只能取行或列的交集或并集。merge主要是根据共同列或者索引进行合并，可以取内连接，左连接、右连接、外连接等。join的功能跟merge类似，因此不再赘述。import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
# 定义
--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。
1 背景用于降水预测2 核心思想2.1 卷积替代hadamard乘积普通的LSTM是这样的其中的 o 表示hadamard乘积，其实就是矩阵相乘，相当于全连接神经网络（一层全连接网络就是相当于一个矩阵相乘），全连接网络参数量巨大，不能有效提取空间信息，把它换为卷积之后则能有效提取空间信息(花书中使用卷积层替代全连接层的动机)，于是把hadamard乘积改为卷积。于是就有了ConvLSTM再来
对比学习引言bert在对比学习中起到的作用：**对比学习的作用：**生成式自监督学习：判别式自监督学习simCLRSimCLR正负例构建SimCLR表示学习系统构建SimCLR上下分支SimCLR损失函数simCLR的两点贡献： 引言对比学习属于无监督或者自监督学习，目前多个模型的效果以及超过了有监督学习模型。 对比学习(Contrastive Learning)最近一年比较火，各路大神比如Hi
The Illustrated Stable Diffusion扩散模型的组成1 图像信息生成器2 图像解码器什么是扩散？扩散是如何工作的通过去噪声来绘制图像速度提升：在压缩(潜在)数据上扩散而非在像素数据上文本编码器：一个Transformer语言模型CLIP如何训练将文本信息喂给图像生成过程Unet噪声预测器的隐层（不包括文本）带有文本的Unet噪声预测器隐层总结ResourcesAckno
本文主要聊一下 caffe 框架中的 conv 算子。
原创
2022-04-19 17:04:45
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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
folly/Conv.h folly/Conv.h is a one-stop-shop for converting values across types. Its main features are simplicity of the API (only the names to and to
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2018-07-24 13:49:00
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2022-07-04 19:38:24
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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
写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！常用激活函数（激励函数）理解与总结激活函数的区别与优点梯度消失与爆炸1. 激活函数是什么？在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。2. 激活函数的用途如果不用激活函数，每一层的输入都是上一层输出的线性函数，而多层线性函数与一
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
