ret2dl-resole 是通过伪造到 .rel.plt ， .dynsym, .dynstr中表项中的偏移以及伪造这三个段中的数据结构来达到调用system 函数的目的这三个段的信息都可以在IDA中 DYNAMIC 段中找到DT_STRTAB -> .dynstr DT_SYMTAB -> .dynsym DT_JMPREL -> .rel.plt 箭头处压入的是 print
创新之处在于：Stacked Hourglass没有针对人体的拓扑结构设计一些额外的网络层或者优化器，而是尽可能地利用神经网络本身的表达性，来完成姿态估计的任务。这使得其更加的简洁优美，也更加的直接和端到端（end-to-end）。1 贡献：本文采用了更加简单而富有对称性的网络架构，而没有加入额外的人体知识建模，就达到了SOTA。这样类似全卷积（FCN）的策略也更加直接和有力。后续单人姿态估计的经
所有以drawable开头的文件夹都是用来放图片的 所有以values开头的文件夹都是用来放字符串的 layout 文件夹是用来放布局文件的 menu 文件夹是用来放菜单文件的。之所以有这么多 drawable开头的文件夹，其实主要是为了让程序能够兼容更多的设备 在制作程序的时候最好能够给同一张图片提供几个不同分辨率的副本，分别放 在这些文件夹下，然后当程序运行的时候会自动根据当前...
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2018-12-05 23:45:00
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BHuman框架中，最为核心的部分就是Representation和Module，几乎所有的重要功能都是由这种体系来实现的。如果需要重构BHuman的代码框架添加自己需要的功能，或者借鉴Bhuman重写一个新的机器人框架，学习Representation和Module理论都是首要的。Representation和Module的功能描述根据BHuman开源库中Coderelease2019里的描述，
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2024-10-28 19:58:48
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res目录下的结构 如果你展开res目录看一下，其实里面的东西还是挺多的，很容易让人看得眼花缭乱，如图（res目录下的结构）所示。 看到这么多的文件夹也不用害怕，其实归纳一下，res目录就变得非常简单了。 drawable开头的文件夹 所有以drawable开头的文件夹都是用来放图片的 mipmap ...
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2021-08-24 12:25:00
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源由：写下这篇这篇博文是因为最近在看注意力机制SENet，它是在ResNet的结构上加了一个注意力模块。ResNetResNet提出了一个残差网络结构，在VGG的基础上增加卷积层最后训练可以达到了1000层。层数的增加、卷积核的增加提取的特征更加的丰富。然鹅，训练深层网络是一件十分困难的事情，常常会伴随着梯度消失而无法继续训练下去。ResNet借鉴LSTM的门控机制引入了残差结构。残差结构说的简单
这是Du Tran在Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks之后发表的续篇，相当于C3D的第二个版本，C3D-resnet.我个人觉得这篇文章除了主要探讨C3D-resnet以外，更重要的是对CNN卷积结构在时空特征表现上的一个深入探讨。大部分工作还是基于UCF-101，而且从头训练，很利于在硬件条件有限的情况下
Deep Residual Learning for Image Recognition原论文名字 ResNet34层模型的结构简图： 图中有连接线的结构是残差结构，最后通过一个平均下采样操作和一个全连接层得到最终的输出。网络中的亮点：1.超深的网络结构（突破1000层） 从下图可以看出单纯的堆叠卷积层和最大池化下采样层去堆叠网络并不是层度越深效果越好 原作者提出了两个问题： 1.1随着网络的层
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2024-04-02 06:23:35
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近日，CMU 的研究人员在 arXiv 上放出了一份技术报告，介绍他们如何通过蒸馏（distillation）训练一个强大的小模型。所提出方法使用相同模型结构和输入图片大小的前提下，在 ImageNet 上的性能远超之前 state-of-the-art 的 FixRes 2.5% 以上，甚至超过了魔改结构的 ResNeSt 的结果。这也是第一个能在不改变 ResNet-50 网络结
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2024-03-31 22:22:43
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TOC1 ResNet基本结构和注意的地方1.1 模型结构示意图1.2 参数量1.3 残差结构为什么有用2 ResNext相对于ResNet的改进2.1 Group Convolution2.2 Block的介绍2.3 注意3 ResNet和ResNext手敲代码3.1 ResNet部分3.1.1 Basic Block3.2 BottleNeck3.3 ResNet3.2 ResN
【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet） 一、CNN卷积神经网络的经典网络综述【相关论文】 感谢博主的总结，链接为 下面列出的论文都是我学习CNN过程中精读过的论文，也是我认为学习CNN必读的论文，论文的顺序基
RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式：\[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw_{hk} + \sum_{h'} \delta^{t+1}_{h'}w_{hh'} \right )\]\[MLP : \ \d
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2024-07-16 12:58:12
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一、摘要 Android项目结构无非是res和src这两个文件夹，src主要Java代码，res放置资源文件，Eclipse默认生成的资源文件包括：drawable、layout、values、menu，关于还可以存放哪个类型的资源文件呢？打开SDK路径下的platforms文件夹，随便打开一个平台，比如：android-23，如下路径——“E:\adt-bundle-windows-x86_6
前文我们使用libtorch实现Alexnet网络来分类Cifar-10数据集，对测试集的分类准确率达到72.02%，这个准确率对于相对Lenet-5更深的网络来说并不理想。本文我们将尝试实现Resnet34残差网络来对Cifar-10分类，看看准确率是否有提升呢？基于libotrch的Alexnet网络实现：01—为什么使用残差网络？自从Alexnet网络出来之后，人们看到Alexnet网络在L
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2024-03-15 15:16:36
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网络体系结构和网络协议是计算机网络技术中两个最基本的概念。今天我们将从网络层次，服务和协议的基本概念出发，理解一下网络中基本的概念。一. 网络体系结构的基本概念1. 什么是网络协议在生活中，我们多于通信协议并不陌生，一种语言本身就是一种协议。在我们寄信或者请假时，假条内容的格式就是一种协议。这样的例子很多。在计算机中，计算机网络由多台主机组成，主机之间需要不断的交换数据。要做到有条不紊的交换数据，
android工程 res目录结构 res目录是存放工程内资源文件的，目录结构如下，资源一般包括9种animator 属性动画资源anim 帧动画资源color 颜色资源drawable 图片资源layout 布局资源menu 菜单资源raw 其他资源values 值资源xml 任意的xml资源。 一、animator定义属性动画 二、anim定义帧动画(
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2023-09-14 21:34:01
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项目 res/ 目录内支持的资源目录。目录资源类型animator/用于定义属性动画的 XML 文件。anim/定义渐变动画的 XML 文件。（属性动画也可以保存在此目录中，但是为了区分这两种类型，属性动画首选 animator/ 目录。）color/用于定义颜色状态列表的 XML 文件。请参阅颜色状态列表资源drawable/位图文件（.png、.9.png、.jpg、.gif）或编译为以下可绘
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2024-07-26 09:48:44
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本文结构：
我的阅读笔记
1.ResNet之Building block
2.ResNet之CIFAR-10实验结构
其他资料
1.ResNet作者何凯明博士在ICML2016上的tutorial演讲
2.Bottleneck
3.diss ResNet的论文
Android Android 项目结构概览。其实 Android 项目的目录结构和 Java 可以看到 src 文件夹里的是源文件， Android2.2 是引用的类库，这些和 java 的都一样，那么下面的这个 gen 是什么呢？这个里面的类就是 ADT 自动生成的啦，一般只有一个 R.java 文
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2024-03-15 09:38:40
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目录一、深度残差网络（Deep Residual Networks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet有效？二、深度学习与梯度消失问题梯度消失问题定义为什么会出现梯度消失？激活函数初始化方法网络深度如何解决梯度消失问题三、残差块（Residual Blocks）基础残差块的核心思想结构组成残差块的变体四、ResNet架构架构组成4.1 初始卷积层功能和作用结构详解为何不
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2024-08-30 11:12:01
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