DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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http://www.gabrielgambetta.com/tiny_raytracer.htmlhttp://gabrielgambetta.com/tiny_raytracer_full.js
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2013-11-23 10:14:00
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#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <unistd.h>#include <string.h>#include <sys/wait.h>static const int CMD_LEN = 512;char cmd[CMD_LEN] = "";#define SAFE...
原创
2022-12-01 16:49:20
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样例一输入41 4 3 2输出3样例二输入59 1 0 0 5输出8题解解法一这是本人自己想了２个半小时才想出来的方法，稍稍有点复杂但是很好理解题目的意思就是给定一个数组，求有多少个数字不同的顺序对和逆序对(Sa<Sb,Sc>Sd)那么总方案数应该就是 顺序对数×与之对应合法的逆序对数当然这些是不可以直接算出来的sx[a] 表示ａ与后面的数...
原创
2021-12-27 15:26:15
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Linux Tiny是一款基于红帽企业版Linux（Red Hat Enterprise Linux）的精简版操作系统。它针对嵌入式系统、物联网设备以及其他资源有限的环境进行了优化，具备高度的可定制性和灵活性。本文将介绍Linux Tiny的特点、应用场景以及其在嵌入式系统中的优势。
Linux Tiny的特点之一是其小巧的体积。由于精简了许多不必要的软件包和功能，Linux Tiny的安装包要
原创
2024-01-31 19:42:45
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摘要 有些朋友可能听说过Tiny框架，有些同学可以还没有听说过。 听说过的同学可能对于Tiny能做啥也是不太清楚，今天就发一个Tiny实践出来，与大家分享。 有些朋友可能听说过Tiny框架，有些同学可以还没有听说过。 听说过的同学可能对于Tiny能做啥也是不太清楚，今天就发一个Tiny实
原创
2015-06-09 17:37:00
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一、原理 Exact and Consistent Interpretation for Piecewise Linear Neural Networks: A Closed Form Solution KDD2018的这篇文章，指出对于采用分段线性激活函数如Relu、最后接softmax的深度学习网络，都等效于分段线性分
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2024-04-08 22:46:49
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又是Ｎ久不来了，因为最近真是很不求上近的，在这个行业里感觉到越来越力不从心，脑子也不好用，困惑呀！
以前一直做着asp，但是做得越多，越头疼。asp+access，很简单，上手也很快，但是这样的程序做的网站安全性能不是很好，在相同的条件下，用这种结构做的网站比asp.net的差很多。所以想把网站全部更换了。
想用一个安全性好一些，又要用免费的，真是应了那句俗话，要想好，要想巧，还想
原创
2008-05-05 11:16:54
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✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录表示图像将图像转换为结构化数组和标量为什么要利用神经网络进行图像分析？为图像分类准备我们的数据训练神经网络缩放数据集以提高模型准确性了解改变批量大小的影响批量大小 32批量大小为 10,000了解改变损失优化器的影响了解改变学习率的影响学习率对缩放数据集的影响高学习率中等学习率学习率低不
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2024-06-17 06:51:13
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严
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2024-08-08 10:37:06
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Logistic回归所谓回归,就是给一组数据,构建一个多项式对整个数据进行拟合.建立多项式f=θ0x0+θ1x1+⋯+θnxn=θTX
f
=
θ
0
x
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2024-09-20 16:42:59
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关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。输入格式：NCHW=1x3x64x64输出格式：NCHW=1x8x1x1支持八种表情识别，列表如下：["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy","sadness","sur
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2024-04-04 09:19:25
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深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 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
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2024-08-09 17:33:49
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基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope
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2024-07-01 16:31:49
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目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
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2024-04-06 20:27:17
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好多年没有安装操作系统了，遇到“现代化”的笔记本都不会安装系统了。今天一台T450要装Windows7，我做了U盘启动盘，在BIOS里一番设置，死活不行。实在没办法，准备不走寻常路，用PXE网络安装，也是一番折腾，但总算成功了。工具：TinyPXEServerhttps://ipxe.org/docs方法：https://ipxe.org/howto/winpe注意：下载微软的WinPE工具还是挺
原创
2020-05-05 23:06:15
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使用了Tiny的Dict框架，现象如下，本地测试没问题，放到服务器上之后，报空指针，指示没有获取到指定的字典。远程调试代
原创
2022-10-27 14:24:01
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在现代计算机世界中，操作系统扮演着至关重要的角色。而在众多操作系统中，Linux被认为是最受推崇的开源操作系统之一。而在Linux家族中，有一个小而强大的操作系统，那就是Tiny Core Linux。
Tiny Core Linux是一个极度精简且高效的Linux发行版，它旨在提供一个小巧但功能强大的操作系统。Tiny Core Linux的核心理念是让用户有能力定制自己的操作系统，而不是被动
原创
2024-03-07 12:24:38
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目录介绍安装使用创建实体组创建实体创建自定义组件创建预设项目资源的生成报告和常规的Unity开发模式的差别脚本介绍Unity 2018.3.0发布之后我便迫不及待的体验了一把Tiny Mode。那什么是Tiny Mode呢？Unity的Tiny Mode提供了一个全新特性的运行时，让我们可以在UnityEditor中创建小型轻量级HTML 5游戏和应用程序。并且Tiny Mode还为我们提供了一个
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2024-09-02 13:51:30
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