1. AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军框架，也是在那之后，更多的神经网络框架相继被提出，论文地址可以在这里看到。整体的结构图如下所示： AlexNet共有八层，有60M以上的参数量。 前五层为卷积层：convolutional layer； 后三层为全连接层，fully connected layer。 最后一个全连接层输出具有1000个输出的softmax。（这个
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2024-04-28 14:47:46
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1 卷积神经网络（CNN）模型结构在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。1.1 CNN基本结构首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图：图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的
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2023-10-08 08:52:35
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卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。新年有假期，就好好总结一波CNN的各种经典架构吧，领
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2024-06-05 19:24:39
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AutoForm v4.11-ISO 1CD(专业板金优化分析软件，好用！)
CAEFEM v9.3 1CD(有限元分析软件)
CAE PowerTools FEvis Publisher v1.1.0.13 1CD (有限元分析工具,可以很容易的把分析後的结果和顾客与同事进行讨论)
Engineering Equation Solver(EES) v6.883 1CD（工程方程求解器）
FEAC
计算机视觉（Compute Vision，CV）给计算机装上了“眼睛”，让计算机像人类一样也有“视觉”能力，能够“看”懂图片里的内容。 作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用，而检测类任务作为CV领域的一类经典任务，也在以上场景中广泛应用。
本文以经典的目标检测网络FasterRcnn为例，介绍一下如何使用MindSpore来完成一个检测模
DetNet在DetNet提出之前，检测框架的backbone一般都是用分类框架，或在上面稍加改动。分类框架用于检测有以下几个缺点： 1、stage(不同尺度的特征图，用于多尺度检测)少，只能自己加，但没有相应的预训练的权重。 2、downsample丢失信息严重。分类框架只需要预测类别，相比检测容许丢失更多的信息。detNet在resNet50的基础上作改进。改动部分为con4_x（stage4
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2024-09-10 12:16:16
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# Spark中文架构图的实现流程
作为经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现"Spark中文架构图"。下面是整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤三 | 加载数据 |
| 步骤四 | 构建数据处理流程 |
| 步骤五 | 运行数据处理流程 |
| 步骤六
原创
2023-09-24 15:54:42
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# Linux系统架构图解析与代码示例
Linux，作为当今最流行的开源操作系统之一，其架构设计是高效且复杂的。本文将通过一张Linux中文架构图，对Linux的系统架构进行解析，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解Linux系统的工作原理。
## Linux系统架构概览
Linux系统架构主要由以下几个部分组成：
1. **内核**：Linux操作系统的核心，负责管理系统资源，如CPU
原创
2024-07-20 04:26:38
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文章目录七.全连接层八.BN 层1.BN的由来2.BN的作用，优点(1)BN使得网络中每层输入数据的分布相对稳定，加速模型学习速度(2)BN使得模型对网络中的参数不那么敏感，简化调参过程，使得网络学习更加稳定(3)BN允许网络使用饱和性激活函数（例如sigmoid，tanh等），缓解梯度消失问题(4)BN具有一定的正则化效果3.BN的操作阶段4.BN可以防止梯度消失吗5.为什么归一化后还要放缩和
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2023-12-12 22:48:36
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1.边界检测示例假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例 3*1+0*0+1*-1+1*1+5*0+8*-1+2*1+7*0+2*-1 = -5 其它的
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2024-08-08 21:58:23
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1. 神经网络的优势特征提取的高效性。 即可以省去特征工程的工作，传统机器学习模型的feed in的特征集对结果影响很大。使用过多无用特征容易过拟合，使用不足的特征会欠拟合。特别是图像领域，许多参数的含义不明确，无法通过经验进行筛选。 大家可能会疑惑，对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么
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2024-10-11 14:38:50
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 ，通常由输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层结构组成，其中卷积层、池化层、全连接层可能有多层。CNN的结构特性有：（1）局部连接在传统的神经网络结构中
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2024-02-02 10:49:24
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图像检测与图像分割我们之前讲的都是图像分类的问题，在这一讲我们要介绍一些其他的计算机视觉中的问题，例如图像检测与图像分割。我们主要介绍一下四个部分：图像分割、分类+定位、多目标检测、多目标实例分割语义分类第一部分是语义分类。我们需要给每个像素都输出一个值，来代表这个像素属于某一个分类一种传统的方法就是用滑动窗口不断在输入图像上滑动， 然后输出窗口中央的像素属于哪一类。这种方法有很大的冗余性，比如两
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2023-12-26 21:03:40
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高可用数据库架构 MMM 主主同步管理工具。用于监控和管理MySQL的主主复制拓扑，并在当前的主服务器失效时，进行主和主备服务器之间的主从切换和故障转移等工作。 MMM是工作在两个服务器其中一个提供服务的前提下（同一时间只有一台主服务器提供服务）。在主库宕机时进行故障转移并自动配置其他从对新主的复制。（数据可能丢失） 提供了主，写虚拟IP，在主从服务器出现问题时可以自动迁移虚拟IP。优点： 提供了
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2024-09-10 21:20:22
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# 如何实现 Apache Kafka 中文架构图
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它允许我们高效地处理和传递数据。创建一个关于 Apache Kafka 的中文架构图对新手来说可能看起来有些复杂，但只要按步骤进行，便能够轻松实现。以下是创建中文架构图的流程和步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|
环境搭建：手头没有intel的板子，暂时只能用虚拟机代替； 虚拟机的CPU数量不能超过真实的机器，因此暂时无法模拟出NUMA的环境；dpdk需要至少两块网卡，eth0和eth1用于dpdk使用，eth2用于跟主机通信； 打开虚拟机的配置文件， xxx.vmx，把所有网卡都设置成e1000 ethernet0.present = "TRUE"
ethernet0.con
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2023-07-19 11:07:42
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# 实现“架构图和架构图”流程及代码指南
## 1. 整体流程
在实现“架构图和架构图”过程中，我们需要明确以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个类图 |
| 2 | 添加类、属性和方法 |
| 3 | 连接类之间的关系 |
| 4 | 输出生成的架构图 |
接下来，我将逐步介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码指南。
## 2. 创建一个类
原创
2024-03-23 03:45:12
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文章目录1 什么是架构图？1.1 架构图的定义1.2 架构图的分类1.3 业务架构图1.4 应用架构图1.5 数据架构图1.6 技术架构图（重要）2 技术架构图2.1 技术架构的定义2.2 java技术架构图1 什么是架构图？1.1 架构图的定义往往系统是非常复杂的，无法一下子全部表达清楚，架构要涵盖的内容和决策太多了
原创
2023-02-08 20:34:23
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# 如何实现“企业数据架构图 技术架构图 业务架构图”
## 1. 流程概述
在实现“企业数据架构图 技术架构图 业务架构图”时，我们可以通过以下步骤来完成整个流程：
```mermaid
journey
title 实现架构图流程
section 准备工作
开发者准备数据
小白学习基础知识
section 绘制企业数据架构图
原创
2024-03-20 05:52:02
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dhm-echarts
echarts3图表封装，前台ajax通过自定义div属性实现传值，后台通过各种数据适配器自动组装达到图表封装，以实现echarts图表展示,也可以自定义适配器。以及分析预测echarts图表拟合曲线算法。项目地址：项目交流QQ群：551709145 验证码：码云目录1 Maven项目说明1.1 web项目部署（echarts min 部署）1.2 we
