09 2018 档案
摘要：For image classification tasks, a common choice for convolutional neural network (CNN) architecture is repeated blocks of convolution and max pooling layers, followed by two or more densely connected ...
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摘要：在算法设计中经常需要通过递归方程估计算法的时间复杂度T(n)，本文针对形如T(n)=aT(n/b)+f(n)的递归方程进行讨论，以期望找出通用的递归方程的求解方式。算法设计教材中给出的Master定理可以解决该类方程的绝大多数情况，根据Master定理：o-渐进上界、w-渐进下界、O-渐进确界。设a≥1，b＞1为常数，f(n)为函数，T(n)=aT(n/b)+f(n)为非负数,令x=logba：1...
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摘要：第六届国际密码学会议对应用于公钥密码系统的加密算法推荐了两种：基于大整数因子分解问题（IFP）的RSA算法和基于椭圆曲线上离散对数计算问题（ECDLP）的ECC算法。RSA算法的特点之一是数学原理简单、在工程应用中比较易于实现，但它的单位安全强度相对较低。目前用国际上公认的对于RSA算法最有效的攻击方法--一般数域筛(NFS)方法去破译和攻击RSA算法，它的破译或求解难度是亚指数级的。ECC算法的...
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摘要：MNIST 可视化 Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality ReductionAt some fundamental level, no one understands machine learning.It isn’t a matter of things being too complicated. Almost everythi...
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摘要：RNN 循环神经网络，是非线性动态系统，将序列映射到序列，主要参数有五个：[Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0][Whv,Whh,Woh,bh,bo,h0]，典型的结构图如下： 和普通神经网络一样，RNN有输入层输出层和隐含层，不一样的是RNN在不同的时间t会有不同的状态，其中t-1时刻隐含层
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摘要：用 screen -ls, 显式当前状态为Attached， 但当前没有用户登陆些会话。screen此时正常状态应该为(Detached) 此时用screen -r ，怎么也登不上。 最后找到解决方法：screen -D -r ＜session-id> -D -r 先踢掉前一用户，再登陆。 来源：h
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摘要：keras 自适应分配显存 & 清理不用的变量释放 GPU 显存 Intro Are you running out of GPU memory when using keras or tensorflow deep learning models, but only some of the tim
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摘要：蒸馏神经网络取名为蒸馏（Distill），其实是一个非常形象的过程。 我们把数据结构信息和数据本身当作一个混合物，分布信息通过概率分布被分离出来。首先，T值很大，相当于用很高的温度将关键的分布信息从原有的数据中分离，之后在同样的温度下用新模型融合蒸馏出来的数据分布，最后恢复温度，让两者充分融合。这也
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摘要：让TensorFlow们飞一会儿 前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。 其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个de
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摘要：让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程，训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说，由于NCCL的存在，可以直接在slover中指定使用的
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摘要：安装openpai请参考这篇 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9673883.html 首先准备两台服务器（必须为Ubuntu16.04 Server），一台作为master，一台作为worker（master和worker由我们自己指定）。每台服务器都必须要
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摘要：介绍 不管是机器学习的老手，还是入门的新人，都应该装备上尽可能强大的算力。除此之外，还要压榨出硬件的所有潜力来加快模型训练。OpenPAI作为GPU管理的利器，不管是一块GPU，还是上千块GPU，都能够做好调度，帮助加速机器学习的模型训练过程。 关于什么是OpenPAI，请参考介绍视频：微软开源GP
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摘要：OpenPAI：大规模人工智能集群管理平台 2018年5月22日，在微软举办的“新一代人工智能开放科研教育平台暨中国高校人工智能科研教育高峰论坛”上，微软亚洲研究院宣布，携手北京大学、中国科学技术大学、西安交通大学和浙江大学四所国内顶尖高校共建新一代人工智能开放科研教育平台，以推动中国人工智能领域科
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摘要：本文通过一个的实验，简要介绍频域手段添加数字盲水印的方法，并进一步验证其抗攻击性。在上述实验的基础上，总结躲避数字盲水印的方法。（多图预警） 本文分为五个部分，第一部分综述；第二部分频域数字盲水印制作原理介绍；第三部分盲水印攻击性实验；第四部分总结；第五部分附录（源代码）。 一、综述本文提供的一种实
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摘要：本文将会简单介绍Kubernetes的核心概念。因为这些定义可以在Kubernetes的文档中找到，所以文章也会避免用大段的枯燥的文字介绍。相反，我们会使用一些图表（其中一些是动画）和示例来解释这些概念。我们发现一些概念（比如Service）如果没有图表的辅助就很难全面地理解。在合适的地方我们也会提
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摘要：概 述 本文主要记录一下 Linux 系统上一些常用的系统监控工具，非常好用。正所谓磨刀不误砍柴工，花点时间总结一下是值得的！ 本文内容脑图如下： top 命令 top 命令我想大家都挺熟悉吧！ Linux 下的 top 命令有点类似于 Windows 下的任务管理器，能够实时动态地监控并显示系统中
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摘要：CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中，当Cache中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有2级Cache的CPU中，读取L1 Cache的命中率为80%。也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从L2 Cache读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取L2的命中率也在80%左右（从L2读到有用的数据占总数...
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摘要：激活函数（relu，prelu，elu，+BN）对比on cifar10 可参考上一篇： 激活函数 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定义和区别 一．理论基础 1.1激活函数 1.2 elu论文（FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARN
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摘要：激活函数 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定义和区别 ReLU tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None) LReLU (Leaky-ReLU) 其中ai是固定的。i表示不同的通道对应不同的ai. tensorflow中：
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摘要：相关概念： 正交矩阵：若一个方阵其行与列皆为正交的单位向量，则该矩阵为正交矩阵，且该矩阵的转置和其逆相等。两个向量正交的意思是两个向量的内积为 0 正定矩阵：如果对于所有的非零实系数向量x ，都有 x'Ax>0，则称矩阵A 是正定的。正定矩阵的行列式必然大于 0， 所有特征值也必然 > 0。相对应的
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摘要：前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景
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摘要：前两天一个老师给我出了一个linux操作上的问题，现在知道进程名怎样杀死这个进程。或许很多人都会和我一样说用 #pkill 进程名 或是 #killall 进程名 的确这个两个命令都能做到这些，而且我们平时一般知道进程名需要杀死进程的时候也都是用的这两个命令。可是他叫我用kill 命令来完成这个一操
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摘要：windows如何查看nvidia显卡（GPU）的利用率和温度nvidia-smi只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe，把该文件拖到命令提示符窗口（win+R，再输入‘CMD’进入），就可以显示关于GPU的信息，如下图所示：Windows 上不显示每个程序显存占用 N/A nvidia-smi主要原因...
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摘要：一、 注册， 开通博客， 然后，给contact@cnblogs.com 发送邮件申请JS权限（如果需要用到JS代码的话）。 进入博客， 管理后台-> 选项->控件显示设置 勾选需要的模块。这个会影响到本例中的JS代码的实现， 如果按照本例操作，本例的设置为 二、 在 管理-> 设置->页首Html
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摘要：Just write down everything in case i forgot. me@USTC
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摘要：求a,b的值,使得lim(x->0)1/bx-sinx*∫t^2/√(a+t)dt=1{∫上面为x,下面为0}应用洛必达法则原式=lim(x->0)x^2/√(a+x)*(b-cosx)因x趋近于0,x^2趋近于0,而极限为1故b-cosx趋近于0,b=1代入得lim(x->0)x^2/√(a+x)*(b-cosx)=lim(x->0)x^2/√(a+x)*(1-cosx)=lim(x->0)x^...
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摘要：说到代码版本控制，推荐一下最新的Git。跟SVN相比，最大的区别是它在本地也保存了一个代码库，这样可以离线工作，首先将代码提交到本地仓库，联网之后再同步到服务器端。代码托管网站 Github 和 Bitbucket 都支持Git版本控制，并提供客户端。如果觉得branch太多，不好管理，那么试一试Git-Flow吧。为了管理多个branch，有人开发出了Git-Flow这套模型，简单来说，将bra...
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摘要：在研究的过程中，有时候会碰到很多有意思的图像处理算法，算法极具新意，并且能够产生非常有意思的结果。算法简介1、图像镶嵌图像镶嵌也叫图像混合（Image Blending）、图像剪接（Image Editing），是通过特定的图像处理方法将本来毫无关系的两幅图无缝剪辑到一起，并能够很好地融合两者之间的剪接处，产生以假乱真的效果，不信我们就来看看。上图左边的手和嘴巴在两幅不同的图中，只要给定一个模板，...
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摘要：在实际过程中采用 Lucas-Kanade 光流算法跟踪运动物体特征点的时候，一个很明显的特点是LK算法（包括其他光流算法）不能计算“大运动”，加上金子塔的方法稍微好点。这是什么原因？查看LK算法的三个假设：1、亮度恒定；2、时间连续或者运动是“小运动”；3、空间一致；同一子图像的像素点有相同的运动。 1和3都相对好理解，对于2，换句话，可以将运动的变化看成是亮度对时间的导数。如果距离比较大，那么...
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摘要：图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话： 所有的工程问题最后都是最优化问题。 好了，废话不多说，来看看效果比较好的去噪算
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摘要：You can also use scipy.signal.welch to estimate the power spectral density using Welch’s method. Here is an comparison between np.fft.fft and scipy.si
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摘要：scipy.fftpack 和 numpy.fft 的区别 When applying scipy.fftpack.rfft and numpy.fft.rfft I get the following plots respectively: Scipy: Numpy: While the shap
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摘要：np.fft.fft np.fft.fft import matplotlib.pyplot as plt import plotly.plotly as py import numpy as np # Learn about API authentication here: https://plo
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摘要：Just try sudo do-release-upgrade if you get this An upgrade from 'zesty' to 'bionic' is not supported with this tool. you have to upgrade manually. Be
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摘要：为了装TensorFlow 1.10 下面升级一下系统的软件环境 NVIDIA DRIVER NVIDIA DRIVER 去官网下载最新的linux驱动 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 直接运行会报错 sudo bash NVIDIA-Linux-
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摘要：装显卡驱动推荐 gcc 6.3 版本，其实linux上多个版本的gcc是可以共存的，需要的的时候切换就好,参加之前的博客 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9513583.html安装新的版本 sudo apt-get update sudo apt-get i
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摘要：代码 先给出代码，再详细解释一下过程： #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream>
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摘要：主要参考Anaconda官方指南Using Conda：https://conda.io/docs/using/index.html 环境：Win10 64bit with conda 4.3.14 以下命令均在windows命令行中输入。一般来讲，无论是在Linux，OS X还是在windows系
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摘要：python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] pr
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摘要：Python是目前世界上最流行的编程语言之一。因为: 1.它容易学习 2.它用途超广 3.它有非常多的开源支持（大量的模块和库） 不好意思，优达菌又啰嗦了。 本文作者 Peter Gleeson 是一名数据科学家，日常工作几乎离不开python。一路走来，他积累了不少有用的技巧和tips，现在优达菌
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摘要：单下划线、双下划线、头尾双下划线说明： __foo__: 定义的是特殊方法，一般是系统定义名字 ，类似 __init__() 之类的。 _foo: 以单下划线开头的表示的是 protected 类型的变量，即保护类型只能允许其本身与子类进行访问，不能用于 from module import * _
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摘要：每次调用内部的方法时，方法前面加 self. class MyClass: def __init__(self): pass def func1(self): # do something print('a') #for example self.common_func() def func2(se
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摘要：判断整数还是浮点数 >>> a=123 >>> b=123.123 >>> isinstance(a,int) True >>> isinstance(b,float) True >>> isinstance(b,int) False 判断是否能整除 assert b%a==0 来源： https:
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摘要：现在隆重介绍APM上的手机/平板地面站andropilot官方链接在此http://www.diydrones.com/groups/705844:Group:1132500?xg_source=msg_appr_group介绍一下andropilot吧andropilot是一款开源的地面站系统（GCS）支持在基于安卓的手机/平板上对APM进行调整和控制功能特点：1.支持3DR数传台、xbee电台...
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摘要：1、稳定模式Stabilize稳定模式是使用得最多的飞行模式，也是最基本的飞行模式，起飞和降落都应该使用此模式。此模式下，飞控会让飞行器保持稳定，是初学者进行一般飞行的首选，也是FPV第一视角飞行的最佳模式。一定要确保遥控器上的开关能很方便无误地拨到该模式，这对抢救紧急情况十分重要！2、定高模式ALT_HOLD初次试飞之后就可以尝试定高模式，此模式不需要GPS支持，APM会根据气压传感器...
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摘要：numpy数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度 import numpy as np a1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.complex128) print(a1) print("数据类型",type(a1)) #打印数组数据类型 print("数组元素数据类型：",a
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摘要：创建数组 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数。它接收一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。 array函数创建数组 zeros和zeros_like创建数组 ones和ones_like创建数组 empty和empty_like创
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摘要：最近有人让我把博客园里面关于访客统计做一篇文章 一直没有写，今天就发了吧（对不起呀！！一直没有时间） 今天我会发多篇文章关于博客园的美化问题。 相信大家也看到了右侧公告栏的访客量统计的效果，我们可以看到有两个样式，一个是单独统计人数的，一个是统计访客来源的，是不是感觉还挺不错的？ 本文就带大家一起详
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摘要：作者：@houkai本文为作者原创，转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/houkai/p/3394402.html刚接触博客园时，总有一种要定制打造自己博客页面的冲动，后来感觉原有的模板足够了（博客园提供了大量的模板），没有做这项工作。今天不太忙，稍微研究了下博客园的页面定制功能，记录如下。首先，园子里大都是技术宅，大家分享知识，界面在一定程度上并不太重要。而且这里做W...
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摘要：知识复习 空间亚线性算法：由于大数据算法中涉及到的数据是海量的，数据难以放入内存计算，所以一种常用的处理办法是不对全部数据进行计算，而只向内存里放入小部分数据，仅使用内存中的小部分数据，就可以得到一个有质量保证的结果。数据流算法：是指数据源源不断地到来，根据到来的数据返回相应的部分结果。适用于两种情
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