03 2018 档案
摘要:显示所有可以训练的tensor https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/71716596 https://gaussic.github.io/2017/08/16/tensorflow-tensorboard/
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摘要:清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 华中理工大学:http://p
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摘要:基础编辑 Basic editing 导航 Navigation 搜索和替换 Search and replace 多光标和选择 Multi-cursor and selection 丰富的语言编辑 Rich languages editing 编辑器管理 Editor management 文件管
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摘要:Unet——用于图像边缘检测,是FCN的改进 如上图是UNET的架构图,可以发现器输入图像和输出图像不一致,如果我们需要输入图像和输出图像一致时,在卷积时,使用padding=“SAME”即可,然后再边缘检测时,就相当与像素级别的二分类问题,用交叉熵做loss函数即可。但位置检测常用IOU作为los
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摘要:KL散度(相对熵) 衡量两个概率分布的距离,两个概率分布越相似,KL散度越小,交叉熵越小。表示已知q,p的不确定性程度-p的不确定性程度 交叉熵:表示已知分布p后q的不确定程度,用已知分布p去编码q的平均码长 交叉熵在分类任务中为loss函数 往往交叉熵比均方误差做loss函数好 1.均方差求梯度太
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摘要:1.sigmod函数——(tf.nn.sigmoid()) sigmod函数性质: 1.如图像所示其值域在[0,1]之间,函数输出不是0均值的,权重更新效率降低,因为这会导致后层的神经元的输入是非0均值的信号,这会对梯度产生影响:假设后层神经元的输入都为正(e.g. x>0 elementwise 
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摘要:TFRcord的原理 TFRecord是一种标准的Tensorflow格式,可以将任意的数据转换为TFRecord格式, 这种格式与网络应用架构相匹配,多线程的并行处理数据,速度快。TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块
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摘要:1.安装node,安装版本太新,npm 版本是6.0.0太高,会有安装出错,npm install hexo --save 出错,产生NPM No license field,所以我安装的是v9.0.0版本 npm为5.5.1版本。 2.hexo init后出现FATAL错误,我们应该hexo in
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摘要:密码编码学与网络安全(第五版)答案 https://wenku.baidu.com/view/283a5dbb5727a5e9856a61ff.html 课程网址 2.4题: 通过如下代码分别统计一个字符的频率和三个字符的频率,"8"——"e",“;48”——“the”,英文字母的相对使用频率,猜测
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摘要:1.常用数学符号的 LaTeX 表示方法: http://www.mohu.org/info/symbols/symbols.htm Latex的简单介绍:http://www.mohu.org/info/lshort-cn.pdf 括号总结:https://blog.csdn.net/han___
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