其实通常情况下，Autoencoder做数据压缩，性能并不怎么样。以图片压缩为例，想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难，并且要达到这个性能，你还必须要把图片的类型限定在很小的一个范围内（例如JPEG不怎么行的某类图片）。自编码器依赖于数据的特性使得它在面对真实数据的压缩上并不可行，你只能在指定类型的数据上获得还可以的效果，但谁知道未来会有啥新需求？在实际应用中用的很少，2012年
Gentoo 的包管理工具称为portage（类似于 yum 和 apt）. 而 emerge （类似于Debian的apt-get，Redhat 的yum 和 Suse的zypper命令）是作为portage的前端使用 portage 的命令。
一. ebuild
ebuild 是 Portage 包管理器的根本。它是 /usr/por
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2024-03-15 12:39:41
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今天上QQ的时候发现eva不能用了，后来又看到了解决方法，所以想打个补丁，不过不会:-)。后来查了查明白了，写了个总结，分享一下，也不知道以前有没有这方面的东西，希望我这个不是多余的。
创建补丁文件：
代码:
diff -Naur 旧的目录 新的目录 > patch文件或者 diff -Naur 旧的文件 新的文件 > patch文件
对于目录层数的
原创
2009-03-19 15:28:00
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valid卷积在full卷积的卷积过程中，会遇到\(K_{flip}\)靠近I的边界（K矩阵与I矩阵），就会有部分延申到I之外，这时候忽略边界，只考虑I完全覆盖\(K_{flip}\)内的值情况,这个的过程就是valid卷积。一个高为H1，宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1大于等于H2，W1大于等于W2的情况下，valid卷积的结果就是一个（H1-H2+1）*（W-W+1）的矩阵
在 HTTP 协议中，常见的请求方法有 GET、POST、PUT 、 PATCH 、Delete 等。从网络的本质来看，它们并没有什么区别。但是它们各自具备不同的语义化，分别用于不同的场景和目的。其中，POST 方法主要用于创建资源，PUT 方法用于更新资源，而 PATCH 方法则用于部分更新资源。PostPOST 方法是一种广义的方法，它可以用于创建新的资源，也可以用于更新已有的资源。当使用 P
原创
2023-05-16 22:07:12
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Tim Mamtora将担任IMG实验室负责人，领导这一面向下一代IP的技术孵化器英国伦敦，2021年3月25日 – Imagination Technologies宣布成立IMG实验室（IMG Labs），这是一个负责开发突破性创新技术的专业部门，旨在支撑新型先进半导体产品的开发。IMG实验室的使命是了解半导体行业的未来趋势，并将这些趋势转化为新的可授权技术，助力Imagination的合作伙伴
## iOS Emerge实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现iOS Emerge。首先，让我们来看整个实现过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的Xcode项目 |
| 2 | 导入Emerge框架 |
| 3 | 设置Emerge框架 |
| 4 | 开始使用Emerge |
接下来，让我们逐步来完成每一步所需的
原创
2024-05-17 06:43:10
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# Gentoo emerge使用指南
## 简介
在开始讲解"gentoo emerge"之前，我们先来了解一下Gentoo是什么。Gentoo是一个自由开源的Linux发行版，以源代码为基础，提供了高度定制的环境。Gentoo使用了一个叫做Portage的软件包管理系统，其中的核心工具之一就是emerge。Emerge可以帮助我们安装、升级和管理软件包。
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用
原创
2024-01-12 17:33:01
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深度学习卷积和信号卷积的区别是许多数据科学家和工程师需掌握的重要内容。在这篇博文中，将系统化地整理关于这两者的不同之处，从环境准备到生态扩展，详细阐述整个过程。
### 环境准备
在讨论深度学习卷积和信号卷积之前，我们需要确保相关技术栈的兼容性。如下所示，选择合适的工具和框架是至关重要的。
```mermaid
quadrantChart
title 技术栈匹配度
x-axi
patch是对原先软件的一种改进，是在diff的比较的基础上添加改进后的代码！下面两个参考：http://www.360doc.com/content/13/1016/13/14252625_321843312.shtml http://www.360doc.com/content/13/1016/13/14252625_321842676.shtml这里就那mysql热备工具来做例子文件位置：p
原创
2013-10-19 12:24:47
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恢复特征图分辨率的方式对比：反卷积，上池化，上采样文章目录1.（反）卷积-
（反）卷积原理- （反）卷积过程
利用 CNN 做有关图像的任务时，肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1）插值，2）反卷积一般 上采样 (upsamping) 就使用了插值法，包括 “最近邻插值”，“双线性插值”，“双三次插值”。这些方向好比时手工的特征工程，网络是不会对此
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2023-08-09 16:48:35
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文章目录卷积与互相关（信号处理）深度学习中的卷积（单通道/多通道）3D卷积1 x 1卷积卷积运算（Convolution Arithmetic）转置卷积（反卷积，checkerboard artifacts）扩张卷积（空洞卷积）可分离卷积（空间可分离卷积，深度卷积）扁平卷积（Flattened Convolution）分组卷积（Grouped Convolution）随机分组卷积（Shuffle
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2024-05-17 09:53:46
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卷积是神经网络的基础，算是大厦的地基，卷积实际上来说就是两个数列之间的相互处理。池化的作用我感觉主要就是减小图像或者说矩阵的大小，并且不同的池化方法选取不同的信息作为保存信息。卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是
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2023-05-30 16:39:33
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在一堆介绍卷积的帖子中，这篇特别之处在于很萌的示例配色，令人眼前一亮，当然直观也是很直观滴，保证了能在昏昏欲睡见周公子前看完。
https://towardsdatascience.com/types-of-convolution-kernels-simplified-f040cb307c37
直观介绍各种迷人的CNN层
一个简短的介绍
卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”。k
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2019-11-30 23:23:00
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卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。排在前面的较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学到图像的一些局部特征（如纹理特征），排在后面较深的卷积层采用较大的感知域，可以学到更加抽象的特征（如物体的大小、位置和方向等）。 全卷积神经网络（FCN）和卷积神经网络（CNN）的主要区别在于FCN将CNN末尾的全连接层转化成了卷积层。例如，经过卷积、池化后，图像的大小变为4（长）×4（宽）×512（通道
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2024-01-02 14:03:04
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什么是卷积神经网络中的卷积是指用一个卷积核（也叫滤波器），实质上是一个矩阵，在图像上扫描一遍，得到一个新的图像。扫描的实质，就是矩阵大小的图像像素值，和卷积核做运算，然后得到新的像素值，放到新的图像中运算不是一行乘一列的乘法，而是哈达马积，即对应位置的元素一一相乘。最后，把哈达马积得到的矩阵上的每一个元素求和，得到最终的像素值。因此，每个神经元输入为图像的一小块和卷积核，输出为一个数值选择合适的卷
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2024-07-15 06:13:05
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套件管理工具比較比較一下現在市面上幾種套件管理工具
(debian - apt , gentoo - emerge , freebsd - prots)深入內容中有 emerge, apt, ports 的語法比較(也可以說是語法教學吧)以關鍵字搜尋軟體
Gentoo: emerge -s
輸出會有這個 pkg 的簡介 , 關鍵字都可以用正規表示式
Debian: apt-cache searc
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2005-05-12 11:36:00
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在 Android 开发过程中，Android Studio 是开发者不可或缺的工具，而随着版本的更新，特别是“Giraffe”版本的 Patch1 与 Patch2，许多开发者对这两个版本之间的区别产生了好奇。在这篇文章中，我们将深入探讨这两个版本的特性差异、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
## 版本对比
在对比“Giraffe Patch1”与“Patch2”的
两个序列的N点循环卷积定义为10[()()]()(())NNNkhnxnhmxnm(0)nN从
原创
2022-01-13 15:31:45
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本节是理论介绍，挑一部分老师讲关键的贴出来，穿插我自己的理解的整理下，因为每个人知识背景不同，老师不能吧所有的知识点背景都事无巨细讲一遍，有些一带而过我自己不明白的，我会网上查一下补充一下，所以写的不一定对，请大家指正。概述卷积神经网络（Convolutional Neural Network）在 CV 领域, 检测任务领域, 分类与检索领域, 图片重构领域, 医学任务
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2023-10-01 20:10:57
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