1 前言今天在学习ResNet~ 一直在学习和研究ResNet，不过有些东西一直没有弄懂，觉得还是需要通过实验来验证一下， 今天在学习CS231n时，Yang助教又讲到ResNet，这里我们再来复习和梳理一下ResNet的创作思想~ 首先，ResNet解决了一个什么样的问题呢？2 恒等映射的问题根据Yang助教的说法，ResNet想要解决的问题是“恒等映射的问题”， 也就是，CNN网络无法拟合恒等
前言我们以DeepSORT追踪算法为基本方向，通过优化行人检测模型和特征提取模型来提升行人追踪的效果。DeepSORT追踪算法的基本思想：使用匈牙利算法解决预测的Kalman状态和新状态之间的关联度。以马氏距离作为第一个衡量尺度，并以最小余弦度量作为第二个衡量尺度，将计算得到的马氏距离度量和最小余弦距离进行线性加权融合作为最终的度量标准，使用综合度量标准判断出不同帧行人匹配度。首先，对MOT20数
参数计算卷积层：池化层：无参数全连接层：激活层：无参数 深度学习模型中的参数数量（备忘）——详情点击 link 卷积层：(kernel*kernel) channel_inputchannel_output 即（卷积核的大小） * 输入通道 * 输出通道如Resnet卷积层参数计算： conv1：此时是32个1 * 1大小的卷积核，输入通道1，输出通道32，则w=1 * 1 * 1 * 32=
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2023-07-05 23:32:12
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原作者：K同学啊**一、理论知识储备 1.CNN算法发展 来自「腾海」的总结(有修改)： 首先借用一下来自于网络的插图，在这张图上列出了一些有里程碑意义的、经典卷积神经网络。评估网络的性能，一个维度是识别精度，另一个维度则是网络的复杂度(计算量)。从这张图里，我们能看到: (1) 2012年，AlexNet是由Alex Krizhevsky、llya Sutskever和Geoffrey Hin
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2024-08-11 18:46:25
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参考https://blog.csdn.net/weixin_43922901/article/details/102602557前言参考文献从论文本身出发进行分析， 算出了Transformer参数量，但是也需要从源码
原创
2021-10-23 10:18:00
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# 初学者指南：实现数量计算的Python程序
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助初学者了解如何使用Python来实现数量计算。在本文中，我将通过详细的步骤和代码示例，引导你完成一个简单的数量计算程序。
## 1. 程序设计流程
首先，我们需要了解实现数量计算的整个流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义问题和需求 |
原创
2024-07-22 09:07:25
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1、什么是参数量参数量就相当于之前的空间复杂度。 2、如何计算参数量对于卷积层，参数量为：(kernel*kernel) *channel_input*channel_output
kernel*kernel 就是 weight * weight
其中kernel*kernel ＝ 1个feature的参数量对于池化层，无参数。对于全连接层，参数量为：weight_in * weight
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2023-07-06 17:42:27
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Kafka机器数量（经验公式）= 2 *（峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 1先拿到峰值生产速度，再根据设定的副本数，就能预估出需要部署Kafka的数量。1）峰值生产速度峰值生产速度可以压测得到。用Kafka官方自带的脚本，对Kafka进行压测。kafka-consumer-per
原创
2022-03-25 15:37:56
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Embedding理解嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量 ------官网词嵌入是一种语义空间到向量空间的映射，简单说就是把每个词语都转换为固定维数的向量，并且保证语义接近的两个词转化为向量后，这两个向量的相似度也高。 举例说明embedding过程： “Could have done better”通过索引对该句子进行编码，每个单词分配一个索引，上面的句子就会变成这样：122 8
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2024-03-22 21:39:58
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AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH torch.autograd
在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法，在该算法中，参数根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。为了计算这些梯度， PyTorch 有一个内置的微分引擎 torch.autograd 。它智慧任何计算图的梯度自动计算。考虑最简单的单层神经网络，输入 x, 参数 w 和 b, 以及一些损失函数。 它可
# 神经网络参数数量计算
## 概述
在神经网络的训练过程中，参数数量的计算是非常重要的一步。了解神经网络参数数量的计算方法可以帮助我们更好地理解网络结构和模型的复杂度。本文将介绍神经网络参数数量计算的流程，并给出相应的代码示例。
## 流程
以下是神经网络参数数量计算的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 用户
partic
原创
2023-09-02 13:18:38
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## Java多线程数量计算
在Java编程中，多线程是一个常见的概念。通过使用多线程，可以在程序中同时执行多个任务，从而提高程序的执行效率和响应速度。然而，对于一个给定的系统，确定应该创建多少个线程是一个重要的问题。如果创建太多线程，可能会导致系统资源消耗过多，甚至引发性能问题；如果创建太少线程，可能无法充分利用系统资源，导致程序执行效率低下。因此，对于Java多线程编程，计算合适的线程数量是
原创
2024-07-02 05:22:10
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# Hive 分桶数量计算
## 引言
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，用于数据的存储和分析。在 Hive 中，分桶（Bucket）是将数据按照某个列的哈希值分成不同的桶，可以在数据查询中提高性能。
对于一个新手来说，实现 Hive 分桶数量的计算可能会有些困惑。在本文中，我将向你介绍如何实现这个功能，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现 Hive 分
原创
2023-12-20 06:37:33
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**软考窗口数量计算之深入解析**
在软件水平考试（软考）中，窗口数量计算作为一个常见的考点，经常出现在系统架构设计师、软件设计师等高级别的考试中。它不仅是考察考生对于操作系统原理的掌握程度，更是检验考生在实际系统设计中能否灵活应用这些知识。
窗口数量计算，顾名思义，是指在一个多任务的操作系统环境中，如何合理地分配和管理各个应用程序窗口的资源。这其中包括了窗口的创建、销毁、显示、隐藏等一系列操
原创
2024-03-01 16:21:14
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# MySQL 查询数量计算的实现方法
在开发中，有时候我们希望计算某些条件下的记录数量，而不影响到普通查询的结果。这涉及到如何在 MySQL 中使用合适的查询语句来实现这一目标。本文将详细介绍实现这一功能的流程、代码示例以及相关的可视化图表，为你提供一份全面的指南。
## 一、实现流程
下表展示了实现“MySQL 不影响查询数量计算指定参数数量”的基本步骤。
| 步骤 | 描述
mapreduce作业会根据输入目录产生多个map任务, 通过多个map任务并行执行来提高作业运行速度, 但如果map数量过
原创
2022-06-16 10:03:30
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本文主要分享内容如下：状态管理的基本概念；状态的类型与使用示例；容错机制与故障恢复。一. 状态管理的基本概念1.什么是状态首先举一个无状态计算的例子：消费延迟计算。假设现在有一个消息队列，消息队列中有一个生产者持续往消费队列写入消息，多个消费者分别从消息队列中读取消息。从图上可以看出，生产者已经写入 16 条消息，Offset 停留在 15 ；有 3 个消费者，有的消费快，而有的消费慢。消费快的已
1、根据上面左边图解可以清晰看清楚硬盘主要物理架构是由：磁碟盘(大陆叫磁盘面)、读取头(大陆叫磁头)、主轴马达、机械手臂这四部分组成。针对物理架构我想补充两点：1)磁盘碟不止一块，一般有四块左右；2)读取头不止一个，一般有多少个磁盘碟就有多少个读取头，每一个磁头读一块磁盘碟。2、根据上的右边图解可以清晰看清楚硬盘的逻辑架构组成：磁区(大陆叫扇区)、磁轨(大陆叫磁道)、磁柱(大陆叫柱面)这三部分组成
# 云桌面虚拟化数量计算科普文章
在当今信息技术迅速发展的背景下，云计算正在成为各行各业数字化转型的核心。特别是云桌面（Desktop as a Service, DaaS）技术，凭借其灵活性和高效性，正在被越来越多的企业所青睐。本文将探讨云桌面虚拟化数量的计算方法，并通过代码示例展示如何实现这一计算。
## 什么是云桌面？
云桌面是一种通过虚拟化技术，将桌面操作系统通过网络提供给用户的服务
原创
2024-09-10 06:44:23
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Task分配算法 接着上一篇的Task最佳位置，我们分析了submitMissingTasks()方法，其中里面比较重要的：一个是task的最佳位置计算，另一个就是提交TaskSet给TaskScheduler。下面分析提交到TaskScheduler后的TaskSet中的task是如何被分配到Executor上去的。 默认情况下，standalone模式，是使用的TaskScheduler
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2024-10-19 21:00:18
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