摘要广义线性模型和非线性特征变换的组合广泛用于输入稀疏的大规模回归和分类问题。特征的交叉非常有效并且可解释性也很好，但是为了提高模型泛化能力，需要大量的特征工程工作。深度神经网络可以更好的通过稀疏特征的低纬稠密向量泛化到非显性的特征组合。但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候，深度神经网络可能会过拟合。本文我们提出wide & deep 学习，同时训练线性模型和深度模型，结合了记忆与泛化的
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2024-01-21 00:31:12
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一、论文一：Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Features1.论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/84040752.GitHub： https://github.com/yzhq97/cnn-registration3.Mo
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2024-05-11 11:48:22
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取色技巧1.可以利用QQ或微信的截图功能，抓取颜色：① 同时按住 Ctrl + Alt + A，进入截图；② 按住 Ctrl 键，光标处会显示光标位置对应RGB的6位十六进制颜色码；③ 松开 Ctrl 键，光标处会显示光标位置对应RGB的3串RGB颜色值。2.使用画图工具抓取颜色① 使用 颜色选取器 点击对应颜色② 在 编辑颜色 可以看到对应的RGB颜色值配色方案1.复古编号12345678910
方案一：复古系列色——十六进制颜色码：0780cf - 765005 - fa6d1d - 0e2c82 - b6b51f - da1f18 - 701866 - f47a75 - 009db2 - 024b51 - 0780cf - 765005系列色——RGB颜色值：（7,128,207）-（118,80,5）-（250,109,29）-（14,44,130）-（182,181,31）-（21
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2024-08-10 13:56:12
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不断更新中…其实对于机制示意图而言，颜色的饱和度尽量不要太高（饱和度越高越鲜艳），选择柔和一点的深暗色及浅色系搭配起来，比如前几期的机制图绘制对于数据图的颜色使用，参考了一位大佬（ID: DrZhao93）的视频，总结了笔记发给大家：（一）单条数据线：a. 传统：黑/红 流行：深灰/深蓝
b. 带有其他彩色信息的单条数据线：黑色
c. 细密、噪音大的单条数据线：深灰色（更清晰，不会乱成
【火炉炼AI】深度学习003-构建并训练深度神经网络模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )前面我们讲解过单层神经网络模型，发现它结构简单，难以解决一些实际的比较复杂的问题，故而现在发展出了深度神经网络模型。深度神经网络的深度主要表现在隐含层的层数上，前面的单层神经网络只有一个
一、摘要我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的深度估计系统，该系统通过对从双目图像对中预测的深度图进行体积融合，从而得到场景的三维重建。我们提出了一种深度改进架构，它可以计算可视图的视差并预测遮挡部分，进而帮助融合系统产生几何一致的重建。我们在提出的新的代价滤波网络中利用3D扩张卷积，与现有滤波架构相比，会产生更好的滤波效果，同时将计算量减少一半。对于特征提取，我们使用Vortex Pooli
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2024-10-15 09:00:09
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? Author ：Horizon John✨ 编程技巧篇：各种操作小结? 机器视觉篇：会变魔术 OpenCV? 深度学习篇：简单入门 PyTorch? 神经网络篇：经典网络模型? 算法篇：再忙也别忘了 LeetCode [ 轻量级网络 ] 经典网络模型2——MobileNet 详解与复现? MobileNet? MobileNet 详解? MobileNet 网络结构? 背景介绍? Depth
开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简称为OSI模型（OSI model），一种概念模型，由国际标准化组织提出，一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架。定义于ISO/IEC 7498-1。各层协议
网络协议及网络软件框架设计
网络协议TCP/IP (网络控制协议和网际协议)OSI 与 UNIX系统中协议的对应关系图,及不同网络在OSI中的位置 OSI 开放式系统互联参考模型 UNIX系统 应用层(Application)------> ------>------> &
9460F #588E03 #9CCE2E #C3BB1F #F9630D #F7AE16 #FFEC00
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2010-02-21 11:04:00
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前言前边几篇有关卷积网络的博客中介绍了最经典的LeNet网络和AlexNet网络，其主要是将其作为经典的网络模型进行介绍，同时对二者进行了对比。对比发现后者比前者的卷积层多三层，且在卷积核、通道数和构造的顺序上存在很大的不同，但上述二种模型其内部并没有过多的说明如何去构造卷积神经网络，本章以后的几篇分别来写一下使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连接的网络（GoogLeNe
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2024-04-14 22:13:23
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无论是软件界面设计还是平常的平面设计，亦或者宣传页、手机APP界面的设计，都离不开色彩的搭配，由此可见，色彩搭配工作在设计过程中的重要性。今天就以软件界面设计为例来分享一下在具体设计过程中的要把握好的一些色彩搭配技巧。技巧第一点：颜色使用最好不要超过三种。经常在网上看到有很多的大神都在说在设计工作中，配色最好不要超过三种颜色。如果设计的界面颜色太多了，难免会给人一种界面很乱的感觉，界面设计很重要的
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2024-02-01 18:39:32
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大家用 Xcode 写代码的时候，有没有发现 Xcode 自带的配色太亮或者不适合自己？下面就介绍几款不错的暗色配色，保护各位苹果开发者的眼睛。
一、EGO
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0063/0228/2053ff92-17eb-3416-878f-49c8f1a27b13.jpg[/img]
原创
2023-05-19 11:40:32
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Verilog 滤波算法程序1、限幅平均滤波法************************************************* *优点：对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除有其引起的采样值偏差。程序：设定一个幅值，超过这部分的不要，然后取平均值module filter ( data1,data2,data3,data4,data);
input[7:0] data1,d
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2024-10-21 14:38:25
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概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理 主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络（student model）紧凑网络设计（compact network design）：挤压设计与扩张设计滤波器级别的剪枝（pruning）：在训练时使用稀疏约束（加入权
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2024-08-16 07:38:27
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web2.0 color 本篇文章来源于 cssrain.cn 原文链接：http://www.cssrain.cn/article.asp?id=536
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2008-07-25 21:33:00
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图结构篇图结构在我们的生活中实际上是非常常见的，其中最显著的就是我们的地图了，比如我的家乡重庆：可以看到，地图盘根错节，错综复杂，不同的道路相互连接，我们可以自由地从这些道路通过，从一个地点到达另一个地点。当然除了地图，我们的计算机网络、你的人际关系网等等，这些都可以用图结构来表示。图结构也是整个数据结构中比较难的一部分，而这一章，我们将探讨图结构的性质与应用。图也是由多个结点连接而成的，但是一个
作者丨船长@知乎来源
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2022-07-29 09:12:46
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深度学习属于机器学习的范畴，深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级，约等于神经网络。深
原创
2022-07-24 01:02:10
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