FDDWNET: A LIGHTWEIGHT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR REAL-TIME SEMANTIC SEGMENTATION发表时间：2019.11.07 作者团队：南京有点大学 介绍：本文主要的贡献是对于轻量级的网络，在不增加模型参数的情况下，搭建更深的网络。以此在同数量级的网络参数下达到最优。亮点是提出了因式扩张深度可分卷积(FDDWC)，这其
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2024-05-27 21:16:14
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简介：随着神经网络结构越来越复杂，预测和训练需要的硬件资源也逐步增多，往往只能在高算力的服务器中运行深度学习神经网络模型。移动设备因硬件资源和算力的限制，很难运行复杂的深度学习网络模型。So，业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet以及MobileNet等轻量级网络模型。这些模型使移动终端、嵌入式设备运行神经网络模型成为可能。而MobileNet在轻量级神
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2024-04-26 10:14:11
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嵌入式/轻量级数据库也是很有用的。 这里有三个选择。 1.db4o 面向对象的轻量级数据库，支持 Java 和 .Net，稍微看了下类库，发现 .Net 版本的 "Java向" 很严重，以致与库中还包含了一堆Java基本API封装(命名空间 Sharpen);此外还有个缺点是封装不够彻底，
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2023-05-29 15:25:27
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之前从网上查找easyui的资料的时候，无意间在百度的右侧推荐里面看到了UIkit的介绍，作为和easyui一样的前端框架，相信他也有很多的不俗的地方，因此就好奇的看了看他的demo和应用场景，结果还真的是让我大吃一惊，因为里面的额效果真的是让人眼前一亮，效果真的是不简单。然而到网上搜索教程竟然不是很多，经过多次尝试终于有了一些眉目，特地分享
ICNet是2018年ECCV提出来的，是一篇实时轻量化语义分割的论文。贡献(1) 提出了一个新颖且独特的图像级联网络用于语义分割，利用了低分辨率语义信息和高分辨率图像的细节 (2) 提出的级联特征融合单元和级联标签引导能够以较低的计算成本逐步恢复和细化分割预测 (3) ICNet速度快，内存占用少图像级联网络网络结构为了平衡精度和速度，作者提出了image cascade network（ICN
论文：SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size SqueezeNet追求的是在最少的参数量、最少的运算量即模型最小size下的高效神经网络，其性能可以达到State_of_art的效果。1. 小网络的优势更有效的分布式训练部署到新的终端时更少的开销对硬件十分友好，
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2023-08-13 15:46:34
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此为系列首篇，旨在提供直观简明的深度学习引导，涵盖深度学习的基本概念，而不设计很多数学和理论细节。当然如果要做更深入的研究，数学肯定是必不可少的，但是本系列主要还是用图片和类比等方式，帮助初学者快速建立大局观。第一节介绍深度学习的主要概念。第二节交代一些历史背景，并解释训练过程、算法和实用技巧。第三节主讲序列学习，包括循环神经网络、LSTM和机器翻译中的编码-解码系统。第四节将转进到增强学习领域。
# Android轻量型开发平台
随着移动应用的快速发展，越来越多的开发者希望能够以简化的方式创建功能丰富的应用。Android轻量型开发平台应运而生，它降低了开发门槛，提高了开发效率。本篇文章将介绍Android轻量型开发平台的基本概念及其应用，结合代码示例和图形展示，帮助读者理解这一平台的优势。
## 什么是Android轻量型开发平台？
Android轻量型开发平台是一个以Androi
原创
2024-08-27 03:48:46
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基于轻量化网络模型的设计作为一个热门的研究方法，许多研究者都在运算量、参数量和精度之间寻找平衡，希望使用尽量少的运算量和参数量的同时获得较高的模型精度。目前，轻量级模型主要有SqueezeNet、MobileNet系列和ShuffleNet系列等，这些模型在图像分类领域取得了不错的效果，可以作为基本的主干网络应用于语义分割任务当中。然而，在语义分割领域，由于需要对输入图片进行逐像素的分类，运算量很
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2024-10-27 07:52:25
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轻量网络虚拟化是一种高效的网络架构，它通过资源的动态调整和灵活配置，极大地提高了网络环境的灵活性和效率。在当今的云计算和数据中心中，轻量网络虚拟化技术正在成为解决各种网络问题的关键。
### 环境配置
在开始之前，我们首先需要搭建一个适合轻量网络虚拟化的环境。以下是我们环境配置的思维导图，提供了环境的各个组成部分，以及它们之间的联系。
```mermaid
mindmap
root
港中文&三星提出EdgeViT：轻量级视觉Transformer新工作在计算机视觉领域，基于Self-attention的模型(如(ViTs))已经成为CNN之外的一种极具竞争力的架构。尽管越来越强的变种具有越来越高的识别精度，但由于Self-attention的二次复杂度，现有的ViT在计算和模型大小方面都有较高的要求。 虽然之前的CNN的一些成功的设计选择(例如，卷积和分层结构)已经被引入到最近的ViT中，但它们仍然不足以满足移动设备有限的计算资源需求。这促使人们最近尝试开发基于最先进的MobileNe
原创
2023-05-10 14:50:16
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thttpd是一个非常小巧的轻量级web server，它非常非常简单，仅仅提供了HTTP/1.1和简单的CGI支持，thttpd 也类似于lighttpd，对于并发请求不使用fork()来派生子进程处理，而是采用多路复用(Multiplex)技术来实现。因此效能很好。thttpd还有一个较为引人注目的特点：基于URL的文件流量限制，这对于下载的流量控制而言是非常方便的。象Apache就必须使用插
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原创
2010-10-26 17:42:22
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【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
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2024-03-21 20:14:08
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1.公平锁 / 非公平锁 2.可重入锁 / 不可重入锁 3.独享锁 / 共享锁 4.互斥锁 / 读写锁 5.乐观锁 / 悲观锁 6.分段锁 7.偏向锁 / 轻量级锁 / 重量级锁 8.自旋锁 上面是很多锁的名词，这些分类并不是全是指锁的状态，有的指锁的特性，有的指锁的设计，下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定的解释。
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2024-10-25 10:28:49
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云计算最重要的一个特征表现就在于它对网络的依赖性。这种依赖是一种双刃剑。一方面可以通过网络给人们带来多方面的便利，如随时随地的访问，远程办公等等，但是请思考这样一个问题就是，当所有的相关业务，功能都全部上云之后现有的网络通信水平是否能够承载如此巨大的数据流量。如果说是本地的私有云，可以依靠它的本地局域网进行更可靠的数据传输，但是针对一些公有云来说，是否能够做到云上的功能服务与本地无区别，即便提供商
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2024-01-13 20:10:19
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AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
图像分类1原理2数据集2.1MNIST2.2fashion-MNIST2.3CIFAR-102.4CIFAR-1002.5Image Net3 常见网络4评价指标4.1准确率4.2top5错误率4.3模型存储大小4.4处理速度（时间）5接下来要完成的 在此表示感谢！！！ 1原理图像分类就是给一幅图像说出它的类别。 图像分类的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类器设计。图像预处理包括图像滤波
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2024-03-08 22:10:32
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一、VGG网络更新于2018年10月20日参考博客：深度学习经典卷积神经网络之VGGNet论文地址：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONVGG是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometry Group）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGG标签：“三个臭皮匠
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2024-05-04 10:14:18
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# 轻量深度学习网络实现指南
## 引言
在深度学习领域，轻量模型的出现使得在资源有限的设备上运行深度学习成为可能。轻量深度学习网络如MobileNet、SqueezeNet等，能够提供良好的性能，并节省计算资源。本文将以指导新手的方式，介绍如何实现一个简单的轻量深度学习网络，并展示每一步需要用到的代码。
## 流程概述
下面是实现轻量深度学习网络的整体流程：
| 步骤
一、介绍 用于从系统和服务收集指标。从 CPU 到内存，从 Redis 到 Nginx，Metricbeat 能够以一种轻量型的方式，输送各种系统和服务统计数据。 1、系统级监控，更简洁（轻量型指标采集器） 将 Metricbeat 部署到您所有的 Linux、Windows 和 Mac 主机，并将
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2019-12-05 15:49:00
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