Week3 第三节问题：采用2个尺寸为33的卷积核对3通道的55图像进行卷积，padding=0， stride=1，dilation=0 其中 input shape = （3， 5， 5），数据如下： kernel size = 3*3， 第一个卷积核所有权值均为1， 第二个卷积核所有权值均为2，计算输出的feature map尺寸以及所有像素值。首先分析下题目：首先生成个3通道的55的矩阵，
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2024-10-25 13:30:24
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卷积神经网络主要是为了解决图像识别问题设计的。一般卷积网络由多个卷积层构成。每一层卷积层可以提取数据中最有效的特征。卷积层的作用对每个卷积层而言： （1）借助多个不同的卷积核的滤波，加上bias，提取出局部特征。 （2）利用非线性激活函数（现常用relu）进行处理 （3）池化处理，降采样保留最显著的特征 （4）再加上一个局部响应鬼一层LRN简单卷积神经网络现在搭建一个有两个卷积层和一个全连接层的网
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2024-07-08 12:58:43
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Dirichlet卷积 (狄利克雷卷积)定义若有两个函数$f$与$g$，则其$Dirichlet$卷积为($*$为卷积，为避免混淆，乘号用$\times$表示)$$ f(n) * g(n)= \sum_{d|n}f(d)g(\frac{n}{d}) $$一些性质交换律：$f*g=g*f$结合律：$(f*g)*h=f*(g*h)$分配律：$f*(g+h)=f*g+f*h$单位元$\epsilon$定
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2024-01-07 22:31:34
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1. 使用两个栈实现一个队列+使用两个队列实现一个栈两个栈实现一个队列#include<iostream>#include<stack>using namespace std;template<class T>class StackQueue{public: void Push(T data) { Spush.push(data); }
原创
2022-10-13 11:21:35
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目录0. 前言1. 编写代码2. 创建软链接 0. 前言在Ubuntu上使用espidf中往往需要先设置环境变量，再执行export.sh，对环境装的乱七八糟的我造成了很大的不便我希望无论我在哪个目录，都能快速执行某个命令我先是使用了编写bash脚本的方法，但是发现这个方法貌似行不通，必须通过手敲命令的方式才能正确进入环境．于是我决定编写一个程序，让这个程序打印我需要的命令，然后我复制这些命令直
引子 目前，UNIX的文件系统有很多种实现，例如UFS（基于BSD的UNIX文件系统）、ext3、ext4、ZFS和Reiserfs等等。 不论哪一种文件系统，总是需要存储数据。硬盘的最小存储单位是扇区，数据所存储的最小单位则不是扇区，因为用扇区来存储效率就太低了。一个扇区只有512字节，而磁头是一个扇区一个扇区地读取，也就是说，如果文件是10MB，那么为了读这个文件，磁头必须要进行读取20480
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2024-09-04 11:42:46
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VGG16前言知识什么是卷积？什么是padding?什么是池化pooling？什么是全连接？VGG16VGG结构配置VGG16网络卷积计算权重参数实践前言知识什么是卷积？卷积过程是使用一个卷积核（如图中的Filter），在每层像素矩阵上不断按步长扫描下去，每次扫到的数值会和卷积核中对应位置的数进行相乘，然后相加求和，得到的值将会生成一个新的矩阵。卷积核相当于卷积操作中的一个过滤器，用于提取我们图像
共享文件夹+freefilesync fastcopy+批处理+任务计划 freefilesync 8.1 SyncBack Free Veritas Backup Exec syncthing btsync 同步助手 文件大师 syncboxfilegee企业版 goodsync 版 bestsync 版 allway sync版 freefilesync
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2024-08-22 17:18:50
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两个三乘三矩阵相乘怎么算，在线等设A为m*p的矩阵，B为p*n的矩阵，那么称m*n的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作C=AB ，其中矩阵C中的第i行第j列元素可以表示为： 例如： 扩展资料： 注意事项：当矩阵A的列数(column)等于矩阵B的行数(row)时，A与B可以相乘。3*3矩阵与3*2矩阵乘法公式3*3矩阵与3*2矩阵相乘结果： AB=aA+bB+cC aD+bE+cF dA+eB+fC
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2024-03-11 13:41:38
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1、主键：唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空；用来保证数据完整性；主键只能有一个。 2、外键：表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值；用来和其他表建立联系用的；一个表可以有多个外键。 3、索引：该字段没有重复值，但可以有一个空值；是提高查询排序的速度；一个表可以有多个唯一索引。alter table 表名 add constraint 主键名 primary key(字段
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2024-01-03 20:13:55
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一、类和接口的继承&实现问题：1、一个接口可以继承多个接口，例如：interface C extends A, B {}. 其中A,B,C都是接口。此时接口C已经有A,B中全部的方法，也可以自己再添加额外的方法。（你可以理解为每个接口都是一个类）
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2024-01-28 07:03:53
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前言公司有需求app需要拆分为两个：云部署版和企业版。 a.云部署版就是原app ，保持不变 b.企业版是新app，与云部署的界面，功能有差异，并且不上架应用市场，只在企业内网使用。用户手机上可以同时安装这两个app。拆分策略根据需求，首先两个app肯定是一个项目，不可能再copy一份代码分开维护。那么至少要处理这些事务：gradle要支持差异化打包，通过AndroidStudio要能够打包出两个
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2023-10-08 22:43:43
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进程基础进程：正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是CPU。程序：仅仅只是一堆代码而已，而进程指的是程序的运行过程。程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。
而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。
程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。
程序是永久的，进程是暂时的。需要强调的是：同一个程序执行两次，那就是两个进程
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2023-12-07 08:43:11
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（1）线性混合操作（两幅图像按权重相加）g（x）=(1-a)*f(x)+h(x) 相关API:addweighted()。a的取值范围为0到1之间，f(x)和h(x)为参与混合的两幅图像,g(x)表示输出图像，通过对两幅图像的每个像素值做线性加权得到最终的输出图像，两幅图像的大小和类型必须完全一致，(如果把图像当成一个矩阵),则两个矩阵相加的前提是维度必须一致，否则没有相加的意义。1. using
卷积
卷疯了。前置卷积，就是解决下面的问题：已知两个序列 \(f,g\)，求一个序列 \(h\)，满足\[h_x=\sum_{i\oplus j=x} f_ig_j
\]这里 \(\oplus\)这个卷积一般暴力都是 \(O(n^2)\)max 卷积最简单的卷积。\[h_x=\sum_{\max(i,j)=x} f_ig_j
\]考虑怎么样的 \(f(i
首先，我们得了解队列和栈的基本原理。 队列是一个“先进先出“的一个结构。队列的定义是在队尾插入，在队头删除，这就要求要用一种在尾部插入容易的，在头部删除容易的结构，你一定会想到单链表，对，库的实现就是用一个链表实现的。 栈，相信大家都不会陌生，函数栈帧等的实现，它是一种”先进后出“的结构。栈的插入删除都是在尾部进行的。 所以要用队列实现一个栈，要解
原创
2016-04-08 22:08:33
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# 一个redis 给两个项目使用
在实际的开发过程中，经常会遇到多个项目需要共享数据的情况。而Redis作为一个高效的内存数据库，可以很好地解决这个问题。本文将介绍如何通过一个Redis服务给两个不同的项目使用，并提供代码示例说明。
## Redis简介
Redis是一个开源的高性能内存数据库，支持多种数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等。它提供了丰富的API，可以方便地对数据进行操作
原创
2024-05-21 06:47:30
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线程之间通信的主要方式有两种：共享内存消息传递举例： 有两个线程 A 和 B，A 线程向 list 集合里添加元素 abc，一共添加10次，要求当添加到第5次的时候，通知线程 B 执行相关业务。方式1：使用 volatitle 关键字使用共享内存的思想，大致思路是多个线程同时监听一个变量， 当这个变量发生变化时，线程能够感知并执行相应的业务。// 定义一个共享变量来实现通信
static vola
1. FFTFFT： 快速傅里叶变换（Fast FourierTransform）是离散傅立叶变换（DFT）的高速算法，能够将一个信号时域变换到频域。Why：有些信号在时域上是非常难看出什么特征的，可是如果变换到频域之后，就非常easy看出特征了。这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因。另外，FFT能够将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经经常使用的。FFT物理意义： 一个模拟信号，经
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2024-08-30 15:59:40
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目录1.Kubernetes管理对象PodReplicationController（简称RC）ReplicaSet（简称RS）Deployment逻辑关系从小到大的管理逻辑2.创建Deployment运行一个Deployment命令行接口 - Kubectl Yaml文件创建deployment 使用yaml文件创建Deployment (2) 3.Deployme
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2024-03-21 09:50:28
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