今天带给大家的是关于内存优化方面的，这类文章也是一个系列。我们先从内存简介开始吧。Android内存是一很大的主题，涉及到内存分配，使用，回收，泄露，检测工具，内存优化等等一系列的课题，如果想完全讲透讲明白，仅仅靠几篇文章是做不到的，我这里的总结也只起到一个抛砖引玉的作用，只涉及一些最常见的概念，总结以及优化方案等的方面，想学习一些更深入的主题，除了可以参考官方的正式文档外，还需要各位多实践才能掌
一、 DNN介绍
全称DotNetNuke历史简介：当ASP.NET出来的时候，微软为了展示Asp.NET的强大功能，做了一个门户系统的示范程序，名字叫做IBuySpy，一个虚拟的网上商店系统。这个应用程序有一些关键性的特点去展示ASP.NET的动态模块功能，例如通过添加"模块"到页面上创建内容，基与用户权限来控制功能的可见性，提供一个简单的站点导航（不需要任何手工编辑页面的工作）。
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2024-06-24 18:07:36
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# 深度卷积神经网络（DnCNN）在图像去噪中的应用
深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DnCNN）是一种强大的图像去噪算法。它通过学习噪声数据和干净数据之间的映射关系，实现对噪声图像的去噪处理。本文将简要介绍DnCNN的原理，并展示如何使用Python实现DnCNN去噪。
## DnCNN原理
DnCNN的核心思想是利用深度卷积神经网络
原创
2024-07-27 03:33:16
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在一些企业机构当中，存在部分DNS请求会被网关直接修改。造成无法访问的情况。而传统的socks代理也只能针对IP层面进行代理，当需要访问的地址以域名的形式存在的时候，DNS解析都是系统自动完成的，并不会走之前设置的socks代理，造成解析出来的IP错误，根本就轮不到使用之前用的代理。因为早期DNS协议设计的时候并没有考虑安全和加密，造成默认的UDP DNS请求全都是明文传输的，所以在传输过程中非常
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2024-09-05 17:48:04
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Q:DNN内容是怎么生成的，网页是存在数据库里的还是本地目录里
A:DNN的内容都是通过各种模块录入，网页内容是存储在数据库里的，没有静态化。
Q:如果网页是存在数据库里的，那访问网站的人多时会很慢吗？
A:会慢一点，这是DNN的一个弱点。
Q:能用DNN做类似新浪的门户网站不？
A:可以，当然，不会像新浪那么成熟。使用文章模块就可以实现。
Q:DNN汉化
FCN（Fully Convolutional Networks，全卷积网络）是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络非常的简单有效inference time是推理时间FCN对图像进行像素级的分类，与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层＋softmax输出）不同，FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积(这样就可以接受任意尺寸的输入图像)，这样就可以获得一
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2024-07-10 02:39:51
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以12Net为例,参考其他mtcnn的用例,思考如何训练:多增加负样本以提高对错误的排除能力mutly如何使用hard_example为何如此慢如何优化.提高对错误分类的排除能力:如 这样一张照片:我使用训练出来的模型,即使采用0.8的prob阈值,得到的候选框也有664个 如果使用别人训练好的12-net的取0.4的阈值大概得到 724个候选框左右两个男的都没框进来,这幅图上效果不如我训练出来的
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2024-09-14 13:07:12
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DNCNN 代码pytorch的实现
在本文中，我将详细介绍如何解决“DNCNN 代码pytorch”问题，这个过程将分为多个部分进行讨论，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和扩展部署。通过这些步骤，我希望能帮助大家顺利实施DNCNN模型。
## 环境预检
首先，我们需要确保我们的环境符合要求。以下是系统要求的表格：
| 组件 | 版本
DNN开发中的一些细节--DNN自定义控件的本地化
（1）模块的本地化和ASP.Net2的本地化不尽相同
建立一个View Module，我拖放了两个控件，一个是常规的Label，还有一个是DNN中的labelcontrol。
画面如下：
利用VS的工具自动生成资源。
它将会在App_LocalResources目录下生成一个对应的r
LMS在语音增强中具备广泛的应用，是最为常见的算法之一，该算法也是很多更为复杂算法的理论基础或 组成部分，例如阵列语音增强中的重要方法--GSC（广义旁瓣抵消）。LMS算法由最初的版本延伸出来许多变种结构，例如归一化LMS，变步长LMS等等。这些都是对LMS的迭代部分进行了一定的优化所得。最近又看起了GSC的实现，以前写的程序又重新看了一遍，差不多又巩固了一遍，希望以后自己能够不要忘记了····我
两军交战，粮草先行一、依赖环境1、先查看是否有java环境： rpm -qa | grep java如果没有java环境的话，接着就去查找java-1.8.0的可以使用的安装包：yum list | grep java-1.8.0-openjdk安装java-1.8.0-openjdk所有的文件：yum -y install java-1.8.0-openjdk*为什么要用yum装，因为可以省去配
算法详解：
本篇博文要介绍的duall path networks（DPN）是颜水成老师新作，前段时间刚刚在arxiv上放出，对于图像分类的效果有一定提升。我们知道ResNet，ResNeXt，DenseNet等网络在图像分类领域的效果显而易见，而DPN可以说是融合了ResNeXt和DenseNet的核心思想，这里为什么不说是融合了ResNet和DenseNet，因为作者也用了group操作，而
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2024-08-12 15:55:06
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知识蒸馏的诞生背景近年来，深度神经网络（DNN）在工业界和学术界都取得了巨大成功，尤其是在计算机视觉任务方面。深度学习的成功很大程度上归功于其具有数十亿参数的用于编码数据的可扩展性架构，其训练目标是在已有的训练数据集上建模输入和输出之间的关系，其性能高度依赖于网络的复杂程度以及标注训练数据的数量和质量。相比于计算机视觉领域的传统算法，大多数基于 DNN 的模型都因为过参数化而具备强大的泛化能力。这
Excel表的多维表数据结构转换为一维表的数据结构，以供更进一步对数据进行加工整理，生成另外格式的汇总表，这是Excel数据处理的一大刚需，几乎每个Excel表哥、表姐都会遇到这样的使用场景。很可惜，一般主流Excel插件都仅限于将二维表转换为一维表的功能实现，另外多种多维转一维的需求都未见有实现的功能。此次Excel催化剂将多维表转换一维表的功能发挥得淋漓尽致。在目前穷我之力有限度的调查插件市场
Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架；（一）神经元计算模型（感知机模型）1.计算公式：2.常见响应函数(非线性函数)：（1）logistic/sigmoid function：（2）tanh function：（3）step/binary function：（4）rectifier function：其中analytic function是rectifier f
nc是netcat的简写，有着网络界的瑞士军刀美誉。因为它短小精悍、功能实用，被设计为一个简单、可靠的网络工具。nc命令的作用（1）实现任意TCP/UDP端口的侦听，nc可以作为server以TCP或UDP方式侦听指定端口（2）端口的扫描，nc可以作为client发起TCP或UDP连接（3）主机之间传输文件（4）主机之间网络测速 nc命令的参数1)
Hintion老爷子在06年的science上的论文里阐述了 RBMs 可以堆叠起来并且通过逐层贪婪的方式来训练，这种网络被称作Deep Belife Networks(DBN)，DBN是一种可以学习训练数据的高层特征表示的网络，DBN是一种生成模型，可见变量 与 个隐层的联合分布：这里 x = h0，为RBM在第 k 层的隐层单元条件下的可见单元的条件分布，&n
深度神经网络——DNN 是深度学习的基础。要理解DNN最好先搞清楚它的模型。本篇博文主要对DNN的模型与前向传播算法做一个易于理解的总结。1.从感知机到神经网络的理解。感知机是这么一种模型：一个有若干输入和一个输出的模型。看下图： 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果：接着是一个神经元激活函数：从而得到想要的结果1或者-1.这个模型只能用于二元分类，且无法学习比
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2024-04-04 16:40:42
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I = imread('board.tif');
I = imcrop(I,[2 50 255 255]);
% [xmin ymin width height],这里的大小需要减1，因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height
imshow(I)
title('Original Image')
PSF = fspecial('gaussian',5,5);
b
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2024-07-15 16:06:45
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深入浅出理解卷积Convolutional原理和深度学习过程CNN神经网络机理 2维卷积是相当简单的操作：从卷积核（1通道时即为典型滤波器）开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在2维输入数据上滑动，对当前输入的部分元素进行矩阵乘法，然后将结果汇为单个输出像素。卷积核重复这个计算转换过程遍历（神经感知）了整张图片，把一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和（权
