TF11——LeNet 经典卷积网络 LeNet由Yann LeCun于1998年提出，卷积网络开篇之作。 在统计神经网络层数时，一般只统计卷积计算层和全连接计算层，其余操作可以认为是卷积计算层的附属 LeNet一共有五层网络，其中C1是一层卷积，C3是一层卷积，C5、F6、Output是连续的三层全连接，卷积就是CBAPD，
TF04——描述卷积计算层 tf.keras.layers.Conv2D( filters=卷积核个数, kernel_size=卷积核尺寸,#正方形写核长整数，或(核高h,核宽w) strides=滑动步长,#横纵向相同写步长整数，或(纵向步长h,横向步长w)，默认1 padding="same"or"valid",#使用全零填充是"same",不使用是"v
TF06——池化 池化（Pooling） 池化用于减少特征数据量 最大值池化 可提取图片纹理，均值池化可保留背景特征 如果用2*2的池化核对输入图片以2为步长进行池化，输出图片将变为输入图片的四分之一大小 最大池化，是用2*2的池化核框住这四个像素点，选择最大的6输出，步长是2 ，滑动到紫色区域，把这
range的中文意思是范围、搜索与牧场的。具体释义如下： n.范围;射程;类别;（山脉，房屋等的）排列 vi.搜索;变化;延伸;漫游 vt.排列;（按一定位置或顺序）排序;把…分类;徘徊 adj.牧场的，放牧区的 arrange vt. 安排；排列；整理 vi. 安排；排列；协商 通过官方文档的描述，我们可以知道： range()和n
1、ACL技术概述 ACL可以通过对网络中报文流的精确识别，与其他技术结合，达到控制网络访问行为、防止网络攻击和提高网络带宽利用率的目的，从而切实保障网络环境的安全性和网络服务质量的可靠性。 技术背景：需要一个工具，实现流量过滤 ACL概述 ACL是由一系列permit或deny语句组成的
#include<stdio.h> int main() { //不可以定义void类型的变量 //可以定义void*类型的变量，void*指针也叫万能指针，可以指向任何类型的变量 //使用该指针所指向的内存时，最好转化为它本身的数据类型 void* p = NULL; int a = 10; p = &a;//p只保存了a的首地址 *((int*)p) = 222
1、索引（下标） 元素字符中的单个字母 s = "guan" 0123 #从左向右 -4-3-2-1 #从右向左 print(s[2]) #从左向右 print(s[-3]) #从又向左 note：超出索引范围时会报错 2、切片 print(s[起始位置:终止位置]) print(s[1:4]) note: name[:] --默认从name开始位置到终止位置
func main() { wg := sync.WaitGroup{} wg.Add(1) num := 28 a := make(chan int) b := make(chan int) go func() { defer wg.Done() for i := 1; i < num; { <-a fmt.Println(i) i++ fmt.Println(i) i++ b <- 1 } }() go func()
day6 容器：list(列表) 方法： sum()：len()：max()：求列表和求列表项数求列表最大项enumerate():append(元素).insert(下标，元素）列举增增del 列表 [下标]列表.remove(元数)pop删删取出列表[下标]=新元素改 什么是列表(list) 非容器 - 一个变量只能保存一个数据（只有一个格子的盒子） 容
week2day1-列表 一.什么是列表（list） #长什么样 1.列表是容器型数据类型（一个列表可以保存多个数据） 2.将[]作为容器的标志，里面多个元素用逗号隔开:[元素1,元素2,元素3,…] #特点 3.列表是可变的(可变指的是列表中元素的个数，元素的值和元素的顺序可变) [10,20,30] ->[10,20,30,40
print("felicia") # 打印类型 print(type("felicia")) # 保留四位小数，四舍五入 print(round(2/6,4)) #低版本Python中，直接取整数，高版本中会保留小数 print(9/4) # 求余 print(9%4) # 次方 print(2**4) # 字符串的切片 [起始值:终止值:步长],步长为正数从左往右取，步长位
一、 UUID 二、数据库自增主键 三、多实例数据库自增主键 四、雪花算法 五、Redis 六、Leaf-segment 字段 含义 biz 业务 step 步长 maxStep 当前最大步长 优化 动态调整步长 预加载号段：当前号段消耗达到阈值，则提前加载下一个号段
range()函数 #range()函数的使用是这样的:range(start, stop,step)，分别是起始、终止和步长 # 不设置步长，默认是1，下面打印数据是1，2for i in range(1,3): print(i)# 设置步长=2 下面打印数据是1,因为1+2=3，没有小于3所以不会打印 for i in range(1,3,2): print(i)# range(10)，打
基础数据类型 int：计算，技术，运算 str：少量数据存储，便于操作 bool：True，False，机器用来判断对错 list [] ：存储各种数据类型，方便操作 tuple () ：只读列表 dict {} ：{ ' key1 ' : '...', ' key2 ' : [...], ' key3 ' : { 'name' : '...', 'age' = &
int x=0 for i:=0 to 100 by 2 *by 2 表示步长值是2 x:=i endfor
论文：https://arxiv.org/abs/2201.03545 代码：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt Facebook 和 UC Berkeley 的科研人员提出了 ConvNeXt，对标的是2021年最火的 Swin Transformer，在相同的FLOPs下， ConvNeXt 比 Swin Transformer 拥有更高的准确率，在ImageNet 22K上达到 8
文章目录 什么是BPTT？通过时间截断反向传播BPTT的Keras实现在 Keras 中为 BPTT 准备序列数据 什么是BPTT？ 循环神经网络能够学习序列预测问题中跨多个时间步长的时间依赖性。现代循环神经网络，如长短期记忆或 LSTM，网络是用反向传播算法的变体进行训练的，称为反向传播时间。该
内存对齐 让数据尽量按照一个寻址步长来存储，避免长存储，这叫内存对齐。 为什么要进行内存对齐，内存对齐是怎样的 先了解下地址线 地址线是用来传输地址信息用的。举个简单的例子：cpu在内存或硬盘里面寻找一个数据时，先通过地址线找到地址，然后再通过数据线将数据取出来。 如果有32
1、前言 变步长批量处理算法，在实现某些功能时，非常需要。如数据传输和数据导入时，使用可变步长的批量处理算法，可以极大地提高系统的性能，。 1.1、数据传输 在不稳定的网络环境下，传输失败的几率提高，大的数据块可能会传输失败，如果分为小的数据块，可以传输成功，但由于传输开销，传输
卷积神经网络主要包括卷积、池化、全连接三个步骤 卷积可以认为是特征的提取，池化就是吧卷积后的结果大而化之，变小，之后再进行卷积、池化、。。。。卷积、池化，全连接 池化引入了平移不变性，减少参数量，防止过拟合 关于卷积和的计算公式，其中stride是步长
1. 网络结构： 除去大小为1×1的卷积核，其他卷积核都是3×3 ，步长为1，填充为2； 池化层都是2×2，步长为2，填充为0 也就是说，卷积层都不改变图像的尺寸，池化层会让图的尺寸缩小一半 2. VGGNet改进点总结 1. 使用了更小的3*3卷积核，和更深的网络。两个3*3卷积核的堆叠相对于5*5卷积核的
这个系统为一个资产配置决策系统，需要确定每一期的消费和股票投资比例。此资产配置系统他受到家庭收入以及收入冲击、股票收益率、投资者的效用、风险厌恶程度、遗赠动机、贴现因子和受教育程度的影响。 属于动态优化过程，需要运用Bellman方程求解值函数，从而
数据源： 任意表 目标： 添加索引列 操作过程： 【添加列】》【索引列】 M公式： = Table.AddIndexColumn( 表, "索引列名", 起始值, 步长, 数据类型) 起始值默认为0 步长默认为1
目录 系统中的采样时间 纯离散系统 混合系统 子系统中的采样时间 系统中的采样时间 纯离散系统 纯离散系统完全由离散模块组成，可以使用固定步长或可变步长求解器进行建模。要对离散系统进行仿真，需要仿真器在每个采样时间点执行一个仿真步。 对
本篇是对自己学习《最优化方法》的一些脉络、思路的记载，夹杂自己的一点点思考。 之前讲到求函数的局部最优，凸函数则为全局最优的基本判别条件（参见之前的最优化方法课程总结一）。知道基本原理后，自然要实际操作计算。本篇主要是对解决思路的概述和一些方法的介绍 优化问题的求解
