用for循环实现的卷积层： 卷积运算： import time """ 定义2维度卷积的非矩阵操作""" def Conv2d(X,W, stride, pad, dilation=1):"""参数说明：:param X: 输入，batchsize, in_rows, in_cols, in_channels.:param W: 权重&#xff0 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

这个问题在互联网上以各种形式被问到，而且有一个简单的答案，常常被忽略或混淆： 简单回答： Keras Conv2D层在多通道输入(例如彩色图像)的情况下，将在所有颜色通道上应用滤波器，并将结果求和，生成等效于单色卷积输出图像。在 (1)您正在使用CIFAR图像数据集进行培训，该数据集由32x32颜色图像组成，即每个图像都是形状(32,32,3)(RGB=3个通道 继续阅读

ABCNet_v2是一个出色的神经网络模型，它可以高效地完成许多复杂的任务，包括图像识别、语言处理和机器翻译等。它的性能比许多常规模型更加优越，已经被广泛地应用于各种领域。 一、结构概述 ABCNet_v2基于Deep Residual Learning思想设计，主要由卷积层和全连接层组成。为了更好地预测不同尺度的特征，它还引入了金字塔式的卷积层结构。其中，每个卷积层包含K个卷积核，每个卷积核都有相同的大小。由于该模型采用通道注意力机制，它逐渐聚焦于模型拥有最 继续阅读

这世界最大的公平，就是在于科学技术的不断升级，改变着这个社会的商业底层逻辑，从而让年轻人有许许多多的创业机会，最后通过自己的努力，实现财富和阶层的跃升！ 所以，不断变化的技术和商业模式，才是年轻人逆袭的根本！ 但说起来容易，真正能够逆袭成功的年轻人，其实还是极少数。 如果我们把一个人获取财富分为两个阶段，第一个阶段为财富积累期，也就是赚到人生的第一桶金，暂且把第一桶金的数量设置成为1000万（每个城市的定义不同），第二阶段为财富的“滚雪球 继续阅读

ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 继续阅读

根据之前对计算机网络OSI参考模型的学习，我们知道网络体系结构有7层，前期已经学习了网络的第一、二和三层，为了对网络模型有个整体的认知，同样需要了解网络的传输层、会话层、表示层和应用层。 一、传输层（Transport Layer） 传输层在网络体系结构的第四层，是整个网络的关键部分，它是实现两个用户进程间端到端的可靠通信，处理数据包的错误，数据包的次序& 继续阅读

本文直接采用VanillaNet的方案重新开始构建模型ReduceNet。按照VanillaNet的方式极限压缩网络深度至单层 前几天在知乎上看到华为提出的一个VanillaNet，其中的一个设计点和我一直想实现的功能非常类似，即训练阶段的时候模型是比较深的网络，推理的时候会自动变成比较浅的网络。起初我一直想缓渐地暴力地丢掉卷积层，结果不能如愿，模型性能会在训练阶段的最后几个epoch一直退化，模型变成毫无用处 继续阅读

温故：         网络层在OSI七层中为位于第三层，同时也是通信子网的最高层，物理层传输的单位是比特流，数据链路层传输的是数据帧，而网络层的传输单位是数据包，传输层的传输单位是报文。这里还要做一个比较，物理层要解决的问题是创建、维护和释放连接；数据链路层要解决的问题是将不可靠的物理链路改造成无差错的数据链路；而网络层主要解决的问题是选择路径，传输层在 继续阅读

目录 一、求n!阶乘 1.1思路  1.2代码实现 1.3运行结果  二、求阶乘的和(1!+2!+3!+4!+.....+n!) 2.1思路 2.2代码实现和运行结果 2.2.1方法一  2.2.2方法二 一、求n!阶乘 1.1思路  1.2代码实现 1.3运行结果  二、求阶乘的和(1!+2!+3!+4!+.....+n!) 2.1思路 2.2代码实现和运 继续阅读

目录 引言 1、面试官：我看你提到，项目中使用了Reids作为缓存，为什么是Reids而不是其他，Redis有什么优势吗？ 2、面试官：刚刚你提到Redis是单线程，为什么单线程模型的Redis性能不减。 3、面试官：那你刚刚说的Redis数据结构都有哪几种，如何选择使用哪种？ 深入分析 1、简单动态字符串结构，Redis字符串的实现方式 2、链表数据 继续阅读

1 整合原理及使用 Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎，而 Hive 则是一个数据仓库工具，它提供了数据存储和查询功能。在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。 场景 历史原因积累下来的，很多数据原先是采用Hive来进行处理的，现想改用Spark操作数据，须要求Spark能够无缝对接已有的Hive的数据，实现平滑过渡。 MetaStore Hive底层的元 继续阅读