• [图像识别]1、如何识别一个指针式的时种的时间?

    8 MyLine(int ID=0,int K=0,int L=0){id=ID,k=K,l=L;}/构造函数 9 bool operator<(const MyLine&A){return k<A.k;}/重定义小于号 10 void print(){printf("id:%3d k:%3d° l:%3d",id,k,l);}/输出函数 11...
    文章 2017-08-05 1399浏览量
  • 【BBST 之伸展树(Splay Tree)】

    38 Node():k(-1),l(NULL),r(NULL),p(NULL){} 39 Node(int kk,Node*pp):k(kk),l(NULL),r(NULL),p(pp){} 40~Node(){ 41 l=r=p=NULL;42 } 43 };44 45 struct Splay 46 { 47 Node*root;48 Node*_hot;49 Splay():root...
    文章 2016-06-27 876浏览量
  • postgresql搬运

    它允许变换 postgres 的命令行选项。reload 模式简单地给 postgres 发送一个 SIGHUP 信号,导致它重新读取配置文件(postgresql.conf,pg_hba.conf 等),这样就允许修改配置文件选项而不用重启系统即可生效。status ...
    文章 2018-08-29 907浏览量
  • OCR如何读取皱巴巴的文件?深度学习在文档图像形变...

    首先对比扭曲变换后的图像和原图像,得到折叠变换后的图像上的每个像素点所应该移动的位移大小和方向,然后构造一个3维的矩阵,一维用于存扭曲变换后的图像灰度值信息,另外两维用于存在x轴和y轴方向所应该移动的...
    文章 2019-08-15 1177浏览量
  • Java开发必备linux命令集锦

    功能:连接文件并打印到标准输出设备cat[-AbeEnstTuv][-help][-version]fileName n 或-number:由 1 开始对所有输出的行数编号 b 或-number-nonblank:和-n 相似,只不过对于空白行不编号 实例: 把 textfile1 的文档...
    文章 2018-01-30 995浏览量
  • 网络经典命令

    “计划”服务可能无法访问这些重定向的驱动器,或者,在该计划任务运行时如果有其他用户登录,则这些重定向的驱动器可能不会出现。因此,对于计划作业,请使用 UNC 路径。例如: at 1:00pm my_backup servershare ...
    文章 2017-11-27 1018浏览量
  • 带你读《计算机程序的构造和解释(原书第2版)典藏版...

    第2章 构造数据抽象 现在到了数学抽象中最关键的一步:让我们忘记这些符号所表示的对象。……(数学家)不应在这里停步,有许多操作可以应用于这些符号,而根本不必考虑它们到底代表着什么东西。...
    文章 2019-11-18 689浏览量
  • Linux存储管理

    创建swap文件系统的前提是所创建的分区必须是swap类型,也可从主分区变换变换方法为,进入fdisk交互界面,输入t,输入82(swap代码序列) mkswap命令:创建swap文件系统 常用选项 L:设置交互分区卷标;f:强制...
    文章 2017-11-12 1288浏览量
  • Weex Android 动画揭秘

    由于多个线性变换可以用乘法相连接,因此用一个矩阵就可以表示多个线性变换。对于有数十万乃至数百万个顶点的物体,进行数十个线性变换后,求物体顶点座标的问题,可以简化乘两个矩阵相乘问题,这样在计算时间和存储...
    文章 2017-08-17 10929浏览量
  • 什么是多尺度密集网络-MSDNet?

    对于l=1,尺度为s的后续层,所有尺度为s和s-1的前面层的特征图被连接。Conv(1×1)-BN-ReLU-Conv(3×3)-BN-ReLU被使用。下面的图和表更准确地展示了某些s和l使用的特征图。在某些位置,有一些中间分类器插在网络中间...
    文章 2019-06-26 1061浏览量
  • DCGAN 论文简单解读

    注意DCGAN每一个卷积层得到的最大feature maps为512,这个是要低于k-means的,但是由于DCGAN有很多个layers,所以总的feature maps要高于k-means。总体来说,得到的分类结果accuracy为82,8%,要高于所有基于k-means的...
    文章 2018-05-18 2275浏览量
  • [译]Scratch 平台的神经网络实现(R 语言)

    除了这代表着我们的进步意外(我们使用了 GD),这个迭代方法在当闭包方法因矩阵过大,而无法计算矩阵的逆的时候,也非常有用(因为有内存的限制)。第二步-逻辑回归(见笔记(github-ipynb)) 逻辑回归即一种用来解决...
    文章 2017-10-16 1183浏览量
  • 深度学习中的Normalization模型(附实例&公式)

    至于深度学习中的Normalization,因为神经网络里主要有两类实体:神经元或者连接神经元的边,所以按照规范化操作涉及对象的不同可以分为两大类,一类是对第L层每个神经元的激活值或者说对于第L+1层网络神经元的输入...
    文章 2019-08-27 679浏览量
  • 深度语义模型以及在淘宝搜索中的应用

    [4]Zhai,S.,Chang,K.-H.,Zhang,R.,&Zhang,Z.M.(2016).DeepIntent:Learning Attentions for Online Advertising with Recurrent Neural Networks (pp.1295–1304).Presented at the the 22nd ACM SIGKDD ...
    文章 2018-02-01 8362浏览量
  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合...

    “显层”就是我们能感知到的输入层和输出层,而“隐层”则是除了输入输出之外的无法被我们感知的层,它可以理解为数据的内在表达[1]。在第二章中,我们已经提到,如果“隐层”有足够多的神经元,那么神经网络能够以...
    文章 2017-08-11 26202浏览量
  • Nginx软件优化

    1.1 Nginx优化分类 安全优化(提升网站安全性配置) 性能优化(提升用户访问网站...3)通过加密变换访问路径实现防盗链 4)在所有网站资源上添加网站信息,让盗链人员帮你做推广宣传 1.2.8 NGINX错误页面友好显示 范例1:...
    文章 2018-03-01 1155浏览量
  • Web开发的26项基本概念和技术

    K-Keyword Optimization 关键词优化,也叫搜索引擎优化(Search Engine Optimization,简称SEO)是一种利用搜索引擎的搜索规则来提高目的网站在有关搜索引擎内的排名的方式。由于不少研究发现,搜索引擎的用户往往只...
    文章 2017-11-13 1083浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    2、无法建模出词之间的相似度,就是有两个词经常出现在同一个context后面,但是模型是没法体现这个相似性的。3、有些n元组(n个词的组合,跟顺序有关的)在语料库里面没有出现过,对应出来的条件概率就是0,这样一整...
    文章 2020-07-01 277浏览量
  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    2、无法建模出词之间的相似度,就是有两个词经常出现在同一个context后面,但是模型是没法体现这个相似性的。3、有些n元组(n个词的组合,跟顺序有关的)在语料库里面没有出现过,对应出来的条件概率就是0,这样一整...
    文章 2020-07-01 195浏览量
  • 计算机视觉领域最全汇总(第2部分)

    之后,根据深度特征之间的距离进行验证或识别(k最近邻居分类)。8.2:DeepFace 第一个成功将深度神经网络应用于面部验证/识别模型的系统。DeepFace使用非共享参数局部性连接。这是因为人脸的不同部分具有不同的特征...
    文章 2018-08-29 2272浏览量
  • 《编译与反编译技术》—第2章2.2词法分析器的设计

    证明:因为L(b(ab)*)=L(b)L((ab)*)=L(b)(L(ab))*=L(b)(L(a)L(b))* {b}{ab}*={b}{ε,ab,abab,ababab,…}={b,bab,babab,bababab,…} L((ba)*b)=L((ba)*)L(b)=(L(ba))*L(b)=(L(b)L(a))*L(b) {ba}*{b}={ε,ba,baba,...
    文章 2017-05-02 1185浏览量
  • AAAI 论文|为了“服装设计”反抄袭,阿里开发了一套...

    首先属性同样被嵌入到高维空间中,其次和图像特征连接输入到连续的两个非线性的全连接层,分别进行维度缩减和维度增加[8],产生的注意力权重对图像特征进行调整。实验成果 研究者以在服饰场景下的细粒度相似度学习为...
    文章 2020-02-25 591浏览量
  • 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文...

    当时函数值为0,这使一些神经元的输出值为0,从而让网络变得更稀疏,起到了类似L1正则化的作用,也可以在一定程度上缓解过拟合。ZFNet网络 文献[12]提出通过反卷积(转置卷积)进行卷积网络层可视化的方法,以此分析...
    文章 2018-05-10 4696浏览量
  • 【深度学习之美】LSTM长短记,长序依赖可追忆(入门...

    “LSTM”,名称很拗口啊,为了记忆,我把它记做“老(L)师(S)太(T)忙(M)”。如果于尔根•施密德胡伯(Jürgen Schmidhuber)知道我这么玩笑地称呼他的“宝贝”,会不会怼我啊?施密德胡伯(名字太长,以下...
    文章 2017-08-17 27512浏览量
  • NLP 如何突破深度学习的能力边界?

    图卷积网络 GCN 中的 COMBINE 的计算方式一般就是将第k层节点通过 AGGREGATE 学到的向量和第 K-1 层已经学习到的节点向量进行 CONCAT,然后在 CONCAT后的向量加上一层神经网络Dense层即可。GCN 中的 COMBINE 采用 ...
    文章 2020-04-22 196浏览量
  • 带你读《软件架构理论与实践》之一:软件架构概述

    1995年,Standish Group研究机构以美国境内8000个软件工程项目作为调查样本进行调查,其结果显示,有84%的软件项目无法按时按需完成,超过30%的项目夭折,工程项目耗费平均超出预算189%。软件工程遇到了前所未有...
    文章 2019-10-31 2736浏览量
  • 生成对抗网络(GANs)最新家谱:为你揭秘GANs的前世...

    完全隐藏的连接层不是一个好的想法。避免池化,只需卷积 修正线性单元(ReLU)激活函数非常有用。DCGANs截至目前任然被时常提起,因为它们成为了实践和使用GANs的主要基准之一。在这篇论文发布后不久,就在Theano,...
    文章 2017-12-04 2846浏览量
  • AngularJS学习笔记

    1.关于AngularJS AngularJS 是 Google 开源出来的一套 js 工具。下面简称其为 ng。这里只说它是“工具”,没说它是完整的“框架”,是因为它并不是定位于去完成一套框架要做的事。更重要的,是它给我们揭示了一种...
    文章 2016-06-03 2064浏览量
  • 带你读《物联网之魂:物联网协议与物联网操作系统》之...

    因此,在国内通信中需要规定统一的多种标准,以避免在通信过程中造成相互间的干扰或因通信线路(系统)的接口不同,而无法进行通信。在国际上成立了一个专门的机构——国际电报电话咨询委员会(CCITT),现为国际...
    文章 2019-11-12 936浏览量
  • 带你读《计算机网络原理》之三:数据通信技术

    经常借助于电话系统,尽管电话系统能够为众多的电话用户提供令人满意的传输服务,但如果直接在这样的电话通信系统中传送基带信号,且不采取适当的措施,则数据传输的误码率会变得非常高,无法向用户提供满意的传输...
    文章 2019-11-07 1223浏览量
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