这里论文中提到的技巧做笔记。InceptionV4 （）GoogLeNetV4）何凯明在Residual Learning 中提到的深度网路的训练，目的是为了稳定网络输出
①先warm-up, very low learning rate
②high learning rateResNet的结构的核心思想是恒等快捷连接（identity shortcut connection）的结构，可以跳过多个
# Android Reset Key
## 介绍
在Android开发中，reset key（重置密钥）是一种用于对应用程序或数据进行重置的机制。reset key的使用可以确保应用程序在某些情况下能够返回到初始状态，例如在用户忘记密码时重置应用程序的登录状态。
本文将介绍如何在Android应用程序中使用reset key，以及如何实现一个简单的重置功能。
## 使用reset key
1. 结构相似度 这篇文章的研究背景是建立一个衡量图像质量好坏的测量准则。客观图像质量测量分为两种，一种是使用参考标准图像，另一种是无参考标准图像。而本文是第一种类型的客观图像质量测量。 假设人类视觉系统（HVS）倾向于抽取结构化信息。 遭到批评的算法：一幅图像的信号可以理解称为一幅无噪声信号图像（Refference Image Signal）和一幅误差信号（Err
介绍：RARE（Robust text recognizer with Automatic Rectification，具有自动校正功能的鲁棒性文本识别器）是由**空间变形网络(STN)和序列识别网络(SRN)**组成。在测试中，首先通过predicted Thin-Plate-Spline(TPS)对图像进行校正，为后续的SRN(通过序列识别方法识别文本)生成更“可读”的图像。RARE模型在识别
Socher等人于2013年提出了RNTN（Recursive Neural Tensor Networks）模型，即使用张量（Tensor）来表示组合参数。常用的三阶张量可以被理解为多个矩阵构成的向量，其中每个矩阵可以被认为是某种类型的组合操作，最终组合在一起。通过张量，既可以减少所需学习的参数，也可以表示丰富的组合操作，因此RNTN模型也取得了较好的效果。在细粒度情感分
文章目录一、简介二、网络架构1. 组成部分2. 各层详解三、总结 一、简介LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。LeNet
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2023-08-11 19:59:27
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1、cookies和session1.1、什么是cookie和session？cookie是网站用来辨别用户身份，进行会话跟踪，存储在本地终端上的数据。
session（会话）起来本含义是指有始有终的一系列动作和消息。在web中，session主要用来在服务器端存储特定用户对象会话所需要的信息。1.2、cookie和session产生的原因：http协议是一个无状态协议，在特定操作的时候，需要保存
Resnet解读和实战动机（灵感来源）1.增加网络的层数之后，训练误差往往不降反升。这是因为梯度消失或是梯度爆炸导致的。2.假设现有一个比较浅的网络已达到了饱和的准确率，这时在它后面再加上几个恒等映射层（Identity mapping，也即y=x，输出等于输入），这样就增加了网络的深度，并且起码误差不会增加，也即更深的网络不应该带来训练集上误差的上升。3.输入是x，期望输出是H(x)，即H(x)
部分跟新于：4.24日 torchvision 0.2.2.post3torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。torchvision的详细介绍在：https://pypi.org/project/torchvision/torchvision主要包括一下几个包：
vision.datasets : 几个常用视觉数据集，可以下载和加载，这
预训练是什么意思预训练预训练思想的本质 预训练预训练的简单概括 使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。预训练思想的本质1.模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务进行预训练 2.将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤 上面两句话分别从两个不同的角度来解释预训练思想的本质。第一句话从模型的角度，第二句话从数据的角度学习任务的分解 “预训练”
一批Reporting Service报表的订阅突然报如下错误： Failure se`
原创
2021-08-22 13:58:08
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支持向量机是在高维空间找一个最优分隔平面来进行分类的一种方法。人脸图像一般维度很高，至少上万，如果你用支持向量机，通过核函数继续投影到更高维空间，非常耗时，性能也很差。神经网络的话，直接用来人脸识别也是不现实的。常用的方法有神经网络的升级版本：深度学习(deep learning)。百度也成立了深度学习的研究院。深度学习的人脸识别，效果非常好，成为了现今研究的热门。还有就是几何特征识别方法，这些方
前面文章中介绍了怎么使用LNN工具链在CSK6上运行自己的AI算法，本篇重点讲如何进行合理的模型裁剪，并为您展示真实输入数据下最终推理执行的结果。
原创
2023-05-06 18:19:41
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Apache TCPMonTCPMon is a utility that allows the messages to be viewed and resent. It is very much useful as a debug tool. It has originally being part of Axis1 and now stands as an independent proje
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2007-11-29 11:15:00
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残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军。 resent就是残差网络（Residual Networks
resent–从Tensorflow代码中学习网络结构解释resnet的网络结构很好理解，可以将其视为多个小网络之间存在捷径连接（shortcut）。直觉的理解可以说，通过shortcut的连接，我们可以将上下层网络输出跨网络传递，从而在深层网络中保持信息的传递。代码结构我们学习Tensorflow/models/official/resnet. 主要包括以下三个代码：cifar10_main.p
背景Resent可以被视作卷积神经网络的发展里程碑，它的出现解决了更深的网络训练带来的退化问题，使得卷积神经网络在各种计算机视觉任务上的表现更加优秀，对计算机视觉的发展做出了很重要的贡献。其中的亮点就是shortCut，走捷径这种方式并不是何凯明第一个发现，但是他在前人的基础上做了很多的实验，证明了残差能有效解决深度网络的退化问题。在此之后还有DenseNet的出现，也是残差网络的另一种形式这个系
