ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNet意义随着网络的加深，
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2024-05-01 21:45:42
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基线：我要是用上最新的训练流程，性能还能涨一波。在计算机视觉领域，何恺明等人 2015 年提出的 ResNet（deep residual network，深度残差网络）一直被视为经典架构，它解决了深度 CNN 模型难训练的问题，是 CNN 图像史上的一个里程碑之作。自提出以来，ResNet 系列模型一直被用作研究中的默认架构，或者新模型提出时用来对比的基线。然而，在过去的几年里，神经网络训练方面
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2024-04-09 15:24:55
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JavaScript的主要职责：负责用户跟网页之间的所有交互，具体来讲，大致包含以下部分：响应鼠标的点击、悬停等动作并实现相应的功能，比如搜索、登录、注册等实现酷炫的动画效果：网页上一些动画也是有js的参与，而跟鼠标有关联的动画会使用了大量js代码来完成提交数据和获取服务器传过来的数据。比如点击登录按钮后会将用户数据发送至服务器并接受服务器传过来的数据。JS主要由以下三部分组成：核心（ECMASc
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2023-06-30 15:50:03
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ResNet深度残差网络：我们之前学的所有网络似乎都有预示着更高的网络层数就会有更加好的训练和预测，但后来人们发现，网络的加深会造成梯度爆炸和梯度弥散、性能下降问题，为了解决这个问题，所以提出了ResNet。它的基本单元组成如下： 假定某段神经网络的输入是x，期望输出是H(x)，即H(x)是期望的复杂潜在映射；我们需要使输入x近似于输出H(x)，以保持在后面的层次中不会造成精度下降。在上图的残差网
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2024-04-01 09:56:14
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深度残差网络（ResNet）详解与实现（tensorflow2.x）ResNet原理ResNet实现模型创建数据加载模型编译模型训练测试模型训练过程ResNet原理深层网络在学习任务中取得了超越人眼的准确率，但是，经过实验表明，模型的性能和模型的深度并非成正比，是由于模型的表达能力过强，反而在测试数据集中性能下降。ResNet的核心是，为了防止梯度弥散或爆炸，让信息流经快捷连接到达浅层。 更正式的
使用webpack进行打包就必须要掌握webpack的5个核心的概念 入口(entry) 入口起点(entry point) 指示 webpack 应该使用哪个模块，来作为构建其内部 依赖图(dependency graph) 的开始。进入入口起点后，webpack 会找出有哪些模块和库是入口起点（ ...
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2021-10-26 22:27:00
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核心类 整体类图如下图所示： 类名 作用 Authentication 身份认证，也就是登录，验证用户是不是拥有相应的身份 Authorization 授权，也就是权限验证，验证某个已认证的用户是否拥有某个权限 Session Manager 会话管理，就是用户登录后就是一次会话，在没有退出之前，它
原创
2020-10-29 15:21:00
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K8S的核心功能：1、 服务发现和负载均衡2、 容器排编和调度3、 故障自动处理4、 批量执行job任务5、 水平伸缩，弹性扩展6、 自动发布、应用回滚、持续交付举例说明：（来源于CNCF X 阿里云公开课）1、 调度：Kubernetes 可以把用户提交的容器放到 Kubernetes 管理的集群的某一台节点上去。Kubernetes 的调度器是执行这项能力的组件，它会观察正在被调度的这个容器的大小、规格。比如说它所需要的 CPU以及它所需要的 memory，然后在集群中找一台相对比较
原创
2022-04-14 10:56:16
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1 近实时近实时，两个意思，从写入数据到数据可以被搜索到有一个小延迟（大概1秒）；基于es执\
原创
2022-11-11 10:16:04
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洪流学堂，让你快人几步。你好，我是跟着大智学Unity的萌
原创
精选
2023-04-12 15:15:14
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vuex的核心概念 State State提供唯一的公共数据源， 所有共享的数据都要统放到Store的State中进行存储。 //创建store数据源， 提供唯一公 共数据 const store = new Vuex. Store ({ state:{ count: 0 } }) 组件访问Stat
原创
2022-01-18 11:08:39
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要使用nn.Module定义神经网络，需要继承nn.Module__init__和forward。除了使用PyTorch提供的损失函数外，还可以根据
原创
2024-05-11 16:01:19
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docker本身不是容器，只是创建容器的工具，是容器引擎docker的口号是，搭建 发送 运行，Docker技术的三大核心概念，分别是：镜像（Image）容器（Container）仓库（Repository）简单说就是把镜像放在仓库里，然后运行镜像，就变成了一个容器。说白了，这个Docker镜像，是一个特殊的文件系统。它除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备
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2023-11-19 15:58:58
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1 简单的核心概念 1.1 坐标 groupId、artifactId、version，很简单，这三个坐标定位到了该依赖的位置，有了它们就可以下载该依赖了。 1.2 依赖 如果一个jar包使用了另外一个jar包中的类，那么就说该jar包依赖另外一个jar包。 1.3 仓库 jar包放在仓库中，方便共
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2019-04-19 16:23:00
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1. message 消息Flume中传递数据的单位：EventStorm中传递数据的单位：TupleKafka中传递数据的单位：Message数据存储和通信的基本单位每个生产者可以向一个Topic发布一些message如果消费者订阅相关Topic的数据，数据发布后，新添加的message被广播给消费者2. producer 生产者向broker发送消息通过zk定位到所有的broker(只需要向一
原创
2023-10-17 10:13:44
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Kubernetes（简称K8S）是一个开源的容器编排引擎，用于自动化部署、扩展和操作应用程序容器。它具有强大的容器编排能力，支持高可用和弹性伸缩，使得应用程序在分布式环境中更加稳定和可靠。本文将介绍Kubernetes的核心概念，以及如何使用Kubernetes来管理容器化应用程序。
# 一、Kubernetes的核心概念
Kubernetes中有一些关键的概念，理解这些概念对于使用Kube
原创
2024-01-22 15:01:28
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工欲善其事，必先利其器。在开发Xblog的过程中，稍微领悟了一点Laravel的思想。
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2023-01-05 11:18:29
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分析摘录：我们作这样一个假设：假设现有一个比较浅的网络（Shallow Net）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。而这里提到的使用恒等映射直接将前一层输出传到后面的思想，便是著名深度残差网络ResNet的灵感来源。ResNet
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2023-11-02 09:50:27
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