一、技术背景一般情况下，Neural Networks的深度和效果成正比，网络参数越多，准确度越高，基于这个假设，ResNet50（152）极大提升了CNN的效果，但计算量也变得很大。这种网络很难跑在前端移动设备上。这几年如火如荼的各种神经网络芯片，其思路是对于给定的计算任务用专用硬件加速。另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩（Model compression）
redis精进 - list的使用和应用场景最近在精进学习Redis，边学边写先赞后读，养成习惯一、List类型使用说明list类型是用来存储多个有序的字符串的，支持存储2^32次方-1个元素。redis可以从链表的两端进行插入(pubsh)和弹出(pop)元素,充当队列或者栈支持读取指定范围的元素集读取指定下标的元素等注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快，时间复杂度
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2023-08-15 19:08:23
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通过内连接(INNER JOIN)方式删除重复数据场景复现CREATE TABLE user(
id bigint(11) AUTO_INCREMENT,
name varchar(64),
PRIMARY KEY(id)
)engine=InnoDB;
INSERT INTO user(name) values('zhangsan'),('zhangsan'),('lisi'),('
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2023-08-08 10:51:46
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在论文《Going Deeper with Convolutions》提出了GoogLeNet网络，并在 ILSVRC 2014(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition) 上取得了第一名，GoogLeNet 对网络中的传统卷积层进行了修改，提出了被称为 Inception 的结构，用于增加网络深度和宽度，提高深度神经网络性能。 我们知
1.论文解读第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》介绍的网络结构。这篇文章的网络是在2012年的ImageNet竞赛中取得冠军的一个模型整理后发表的文章。作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky等人。
数据对像（可以通俗地认为是文件）的分块存储具有久远的历史。长久以来，单机文件系统一直将文件切分为若干固定大小的小块。其主要目的是为了进行有效的空间管理。互联网时代，大规模数据存储逐步发展起来。出于降低成本的考虑，人们在分块存储的基础上进行数据块的复用，即所谓的“消重”。但对于大型的在线对象存储而言，分块消重是有害的。具体来讲，分块消重是将数据对像切分成固定大小的数据块。数据对像之间有些数据块可能是一样的，那么就让它们共享数据块。换句话说，相同的数据块只留一份，所有用到这个数据块的对象，都指向这块数据。因为重复的数据块都被去除了，所以实际存储空间小于总的数据量。数据对像被切块之后，需要对每个数据
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2013-09-04 18:08:00
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目录一、L2正则化二、dropout正则化三、数值稳定性 & 模型初始化数值稳定性模型初始化一、L2正则化损失函数梯度 非正则化部分反向传播的梯度（from backprop）+简单来说，添加了正则项后，损失函数计算梯度下降时就要同时满足原损失函数和正则项的权重同时等于0，压缩了解的空间，即对权重w的可能的取值做了限制。权重衰减weight decay，并不是一个规范的定义，而只
添加注意力不起作用无外乎两个原因，一是代码错误，二是注意力不适合。代码错误就不说了，需要注意激活函数，残差连接等。而注意力不适合，需要明白：（1）注意力本身就是一种特征，通过附加到源特征上，实现一种类似特征增强的效果，因此从原理上讲，添加注意力，即使结果不变好，也不见得变差，但实际却经常遇到结果变差的情况（原理上学不到全部置0就跟没添加一样了，但现实网络学习不会将其全部置0，因此会出现学不好就变差
自然语言处理总复习（五）—— 词义消歧一、相关概念与预备知识（一）词义消歧1. 定义2. 词义消歧需要解决的三个问题3. 应用（二）预备知识1. 有监督学习和无监督学习2. 伪词3. 算法效能评估 —— 上界和下界二、有监督的消歧方法（一）基于贝叶斯分类的词义消歧1. 概念介绍及准备工作2. 计算公式推导3. 词义排歧算法（Disambiguation）（二）基于互信息的词义消歧1. 核心思想2
一， 产品概述：A-51 是一款具有优异性能的数字语音处理模块， 可以针对免提全双工通话中的回音问题 进行消除，并压制环境噪音，获得更好的通话品质。A-51 模块内置美国富迪以及爱科思的专业声学处理 DSP 芯片， 配合针对性的算法参数， 可为通讯产品提供高品质的语音传输解决方案。A-51 模块上行信号为纯数字音频格式， 即采用数字麦克风拾取输入，再通过 I2S 数字音 频输出处理过后的麦克风音频
当你爬取了大量的网页，里面肯定有很多重复的内容，这些重复的内容需要去重来解决。一个著名的算法就是SimHash算法。通用的去重算法框架如图所示(图来自互联网)对于一篇文档，首先要抽取出能代表这篇文章内容的特征，当然特征数目肯定是很多的，如果比较两篇文章的所有特征，太费时间了，所以要对特征进行一定的运算，称为文档指纹，指纹就像人的指纹一样，虽然信息量不大，相对比较容易相互比较，但是能够代表区分不同人
原创
2020-12-09 13:38:25
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高斯消元其实就是把增广矩阵化成三角矩阵的形状，然后回代答案的过程 有自由元即无唯一解 模板题 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef unsigned long long ull; type ...
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2021-07-28 20:49:00
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高斯消元两种形式 定义： 使用高斯消元时，我们会碰到两种形式： 正常的高斯消元，没有模数或模数为质数 设枚举了矩阵中的两行： \[ \quad \begin{bmatrix} a_{i,i} & a_{i,i+1} & .... & a_{i,n} \\ a_{j,i} & a_{j,i+1} & ...
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2021-10-09 15:27:00
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gauss
原创
2018-11-28 19:25:01
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这个当然 不多余 在跑费用流的时候 我们一般来说就是利用spfa 每次都求出最小代价的增广路然后进行增广。 当然 还有一种算法也可以用于费用流 那就是消圈算法 1. 先在图中跑出最大流 2. 对于图中 如果存在负圈注意很有可能会存在负圈。。 因为 存在一些负边权 和一些反向流量所以存在负圈时 我们可
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2019-07-03 21:19:00
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高斯消元模板——cogs 721 bzoj1013 poj3185 poj2947
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2019-07-06 23:39:00
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解线性方程组 高斯消元 我们想想人类是如何解线性方程组的，一个例子 \[ \begin{cases} x+y+z=1\cdots(1)\\ x+2y+3z=2\cdots(2)\\ x+2y+2z=3\cdots(3) \end{cases} \] 运用小学数学知识，(2)-(3)就可以解出$,z, ...
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2021-10-19 09:17:00
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[HNOI2013]游走 这个的方程比较经典 hdoj 7109 n^3预处理n^2询问修改矩阵最后一列 //#pragma GCC optimize("Ofast,no-stack-protector,unroll-loops,fast-math") //#pragma GCC target("s ...
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2021-10-14 16:02:00
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具体原理线代有学，百度一下一大把，这里整理一下模板高斯-约旦消元待补
原创
2023-02-08 08:55:48
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这里暂时并不会涉及到复杂的线性代数中的情况
化为上三角行列式之，有三种情况
n个变元，n个方程：唯一解
n个变元，小于n个方程，且其余方程不存在矛盾：无穷解
存在矛盾：无解
算法流程
1.从第一列开始，找到每一列绝对值最大的那一行
2.把上一步找到的那一行放到最上面
3.把最上面一行该列的系数变为1
4.把该列其他行系数变为0
5.如果有唯一解，从最后一个式子开始向上逐渐消元直至得到最简上三
原创
2023-08-03 22:33:15
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