项目说明 在 Tensorflow2.0之tf.keras.applacations迁移学习 一文中，我们演示了如何将迁移学习层和自定义的分类层结合起来使用，但这里有个问题，就是当你再次打印结合后的模型的每层的名称时，会出现如下情况： import tensorflow as tf mobile = tf.keras.applications.MobileNet(
图像去噪是研究人员几十年来试图解决的一个经典问题。在早期，研究人员使用滤波器器来减少图像中的噪声。它们曾经在噪音水平合理的图像中工作得相当好。然而，应用这些滤镜会使图像模糊。如果图像太过嘈杂，那么合成的图像会非常模糊，图像中的大部分关键细节都会丢失。 使用深度学
通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow
通过zabbix监控windows，由于zabbix server运行在linux下，采用utf-8内码处理，而windows则以gbk(gb2312)做内码，所以当有中文内容上报到zabbix时，会造成编码错误 通过实践，经以下代码处理后，输出基本上符合需求，需不无完全保证无乱码，但已经完全可以接受 msg="需要转码的内容" instru_msg="
CONV（）函数 MySQL CONV（）将一个数字从一个数字基数系统转换为另一个数字基数系统。转换后，函数返回数字的字符串表示形式。 当定义的参数为NULL时，返回值将为NULL。 最小基数为2，最大基数为36.如果要转换的基数为负数，则该数字被视为带符号数。否则，它被视为未签名 语法 CONV（num，from
文章原创来自作者的微信公众号：【机器学习炼丹术】。交流群氛围超好，我希望可以建议一个：当一个人遇到问题的时候，有这样一个平台可以快速讨论并解答，目前已经1群已经满员啦，2群欢迎你的到来哦。加入群唯一的要求就是，你对AI有兴趣。加我的微信我邀请进群cyx645016617。 论文名称：“A
论文研究13：AN EMPIRICAL STUDY OF CONV-TASNET abstract Conv-TasNet是最近提出的基于波形的深度神经网络，可在语音源分离中实现最先进的性能。它的体系结构由可学习的编码器/解码器组成和一个在此学习空间之上运行的分离块。已建议对Conv-TasNet进行各种改进。但是，它们主要关
如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划。假设卷积的输入有大量数据。首先介绍如何在GPU上优化卷积。 TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列，该阵列可以运行 ，其中A，B，C和D是4x4矩阵，如图所示。矩阵乘法输
目录模型剪枝一. 基础回顾二. Pruning Filters for Efficient ConvNets三. Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming四. Rethinking the Value of Network Pruning 模型剪枝 一. 基础回顾 首先回顾一下卷积的过程，输入：\(x=[16,3,224,224]\)，卷积核：\(k
自建网络 class TEModule(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, channel, reduction=16, n_segment=8): expansion=4 super(TEModule, self).__init__() self.channel = channel self.reduction = reduction self.
Matched Filter The matched filter provides an alternative to the signal correlator for demodulatingthe received signal r(t). A filter that is matched to the signal waveform s(t), where0 <= t <= Tb, has an impulse response,
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。 1D/2D/3D 卷积 卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如
课程摘要： 1.现有方法： 2.本文方法： 创新点：知识树： 3.模型结构 4.深度可分离卷积 5.超参数 6.MobileNet后续改进地方： MobileNetV2: MobileNetV3:三种模型对比： 作业1.推导：MobileNets中的深度可分离卷积与标准卷积的算力消耗之比？（input feature: FxFxC, kernel s
import os import sys import numpy as np import numpy # def conv_(img, conv_filter, stride = 1): """ img: wxh 二维图像 conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3) """ filter_size = conv_filter.shape[1] o
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践（四） Nightmare 从前，在一所大学的大楼里，西蒙尼亚、维达第和齐瑟曼有一个很好的主意，几乎和你现在坐的大楼完全不同。他们想，嘿，我们一直在向前运行这些神经网络，它们工作得很好，为什么不也向后运行呢？这样我们就能知道电脑在想什么。。。
目录概主要内容符号说明$Y=Conv(K,X)$的俩种表示$Y=K\tilde{X}$$Y=\mathcal{K}X$kernel orthogonal regularizationorthogonal convolution Wang J, Chen Y, Chakraborty R, et al. Orthogonal Convolutional Neural Networks.[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recogniti
概述 在磁盘测试中我们一般最关心的几个指标分别为:iops(每秒执行的IO次数)、bw(带宽，每秒的吞吐量)、lat(每次IO操作的延迟)。 当每次IO操作的block较小时，如512bytes/4k/8k等，测试的主要是iops。 当每次IO操作的block较大时，如256k/512k/1M等，测试的主要是bw。 一、dd命令 dd是l
深度学习中整个模型建立的大概思路 1、导入所需要的包（tensorflow，numpy） import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 2、把训练所用的数据提取出来 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=
def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result = numpy.zeros((img.shape)) print('loop r: ', numpy.uint16(numpy.arange(filter_size/2.0,img.shape[0]-filter_size/2.0+1))) #Looping through the image to apply t
在使用TensorFlow2.0中自带Keras进行训练的时候，输入的训练集为RGB三通道图像，然而配置好网络后使用 model.fit（x, ...）进行训练时却始终报如下错误 expected input_conv to have 4 dimensions, but got array... 具体意思是输入的参数x需要输入4个参数，而训练输入却只有3个维度
上一节中，我们利用了预训练的VGG网络卷积基，来简单的提取了图像的特征，并用这些特征作为输入，训练了一个小分类器。 这种方法好处在于简单粗暴，特征提取部分的卷积基不需要训练。但缺点在于，一是别人的模型是针对具体的任务训练的，里面提取到的特征不一定适合自己的任务；二是无法使用图像
1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测，之前的pooling
目录 1. 方法 1.1 框图 1.2 NL流程 1.3 加速版NL 2. 实验 3. 总结 【这是MFQE 2.0的第一篇引用，也是博主学术生涯的第一篇引用。最重要的是，这篇文章确实抓住了MFQE方法的不足之处，而不是像其他文章，随意改改网络罢了。虽然引的是arXiv版本，但是很开心！欢迎大家引用TPAMI版本！】
0x001 深度学习基础 由于本文只是简单做一下验证码的介绍 并不会过多深入讲述深度学习。只是简单概括一下 深度学习需要做的事情。总体来讲，深度学习的4个步骤 采样，制作样本文件 根据样本文件类型创建识别模型 对样本文件分为训练样本和测试样本来训练识别模型 保存识别模型和验证
三、配置文件详解（config.py） import os# 数据集路径，和模型检查点路径## path and dataset parameter#DATA_PATH = 'data' # 所有数据所在的根目录PASCAL_PATH = os.path.join(DATA_PATH, 'pascal_voc') # VOC2012数据集所在的目录CACHE_PATH = os.path.join(PASCAL_PATH,
