在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是 tensorflow 中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels : Number of c

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域

具体可以看这篇文章,写的很详细.https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397

过滤器的转载顺序是服务器按照we.xml文件中定义的顺序从后往先的顺序转载的,而过滤的顺序就是按照先后顺序过滤的,而销毁也是从后往先销毁的.

前言 考虑一个功能业务,在web程序中向指定的某个用户进行实时通讯 在Web运用的Socket通讯功能中(如在线客服),为保证点对点通讯.而这个看似简单的根据用户寻到起channel通道实际会碰到不少问题 web程序中的Http协议是无状态的 一般项目中socket服务和web项目是独立部署的 socket连接存在重连的情况,而Channel对象每次都不一样 Channel是面向网卡绑定的,无法序列化 解决方案 通过管理一个线程安全的用户标识(如用户主键)和对应channel的map链表 pri

在Hbase查询中有时需要用到多个Filter关联的查询. 代码如下: ArrayList<Filter> listForFilters = new ArrayList<Filter>(); // 当前Filter Filter filter = null; for (String taskIDTmp : taskIDArray) { if ((null != taskIDTmp) && (!"".equals(taskIDTmp))) { fi

一.概述 本篇详细了解一下asp.net core filters,filter叫"筛选器"也叫"过滤器",是请求处理管道中的特定阶段之前或之后运行代码.filter用于处理横切关注点. 横切关注点的示例包括:错误处理.缓存.配置.授权和日志记录. filter可以避免重复代码,通过Attribute特性来实现filter过滤.Filter适应于 Razor Pages,  API controllers,  mvc controllers.filter基类是IFi

一. 多表操作 数据库表关系之关联字段与外键约束 一对多 book(多) publish(一) 查询<<水浒传>>这本书出版社的地址: select publish_id from Book where title="水浒传" select addr from Publish where id=1 一旦确定了一对多的关系: 建立一对多的关系,在多的一方建立关联字段(publish_id) 多对多: book author book2author: panshao

Listener.Filter和Servlet是Java Web开发过程中常用的三个组件,其中Filter组件的使用频率最高,经常被用来做简单的权限处理.请求头过滤和防止XSS攻击等.如果我们使用的是传统的Spring MVC进行开发,那么只需要在Tomcat的web.xml文件中进行如下配置即可: <!-- 配置Listener --> <listener> <listener-class>org.springframework.web.util.WebAppRoot

1.前言 有些时候我们需要在 Spring Boot Servlet Web 应用中声明一些自定义的 Servlet Filter 来处理一些逻辑.比如简单的权限系统.请求头过滤.防止 XSS 攻击等.本篇将讲解如何在 Spring Boot 应用中声明自定义 Servlet Filter 以及定义它们各自的作用域和顺序. 2. 自定义 Filter 可能有人说声明 Servlet Filter 不就是实现 Filter 接口嘛,没有什么好讲的!是的这个没错,但是很多时候我们并不想我们声明的 F

1.前言 有些时候我们需要在 Spring Boot Servlet Web 应用中声明一些自定义的 Servlet Filter来处理一些逻辑.比如简单的权限系统.请求头过滤.防止 XSS 攻击等.本篇将讲解如何在 Spring Boot 应用中声明自定义 Servlet Filter 以及定义它们各自的作用域和顺序. 2. 自定义 Filter 可能有人说声明 Servlet Filter 不就是实现 Filter 接口嘛,没有什么好讲的!是的这个没错,但是很多时候我们并不想我们声明的 Fi

From: https://www.zhihu.com/question/26493945 可以载入史册的知乎贴 目标跟踪之NIUBILITY的相关滤波 - 专注于分享目标跟踪中非常高效快速的相关滤波方法 [1] 跟踪是一个很混乱的方向. 比如TLD.CT.Struct这些效果不错的Tracker其实都不是单纯的Tracker了. 09年的时候我记得比较流行的是Particle Filtering, 或者一些MeanShift/CamShift的变形,比如特征变了,比如对问题的假设变了. 后来突

前言 本章主要对数字广播DVB做一个系统的概况的描述,以及一些spc的相关的内容,虽然流程分析的不多,但是做为后续 章节资料的源泉,也是不可或缺的. 一. ATSC和DVB数字电视系统的比较 本文的主要目的是帮助DVB开发人员了解ATSC标准.本文并不涉及两种标准在物理层面(如调制解调)的差别,而主要讨论上层协议的区别,主要集中在如下四个方面:  音频压缩 服务信息系统 条件接收系统 数据广播 1 .音频压缩 ATSC数字电视接收器必须具备Digital Audio Compression (A

前言 这里普及一下,每个公司都有职别定级系统,阿里也是,技术岗以 P 定级,一般校招 P5, 社招 P6 起.其实阅读源码也是有很多诀窍的,这里分享几点心得: 首先要会用.你要知道这个库是干什么的,掌握它基本的使用方法: 有目的性.针对某个功能有目的的去挖掘,这样就不会在茫茫源码中迷失方向: 不需要看完所有细节.有的人阅读源码爱钻牛角尖,非要把每一个小细节都搞清楚,以至于看了一天可能都没看明白主干是什么. 阅读源码确实不简单,但是不要着急,从简单的源码开始,慢慢提升,学会抽丝剥茧,层层递进,逐渐

最近项目中遇到不少NIO相关知识,之前对这块接触得较少,算是我的一个盲区,打算花点时间学习,简单做一点个人学习总结. 简介 NIO(New IO)是JDK1.4以后推出的全新IO API,相比传统IO方式NIO采用了全新的底层I/O模型.传统IO的设计概念是面向流,而NIO则是面向块.简单点说,传统I/O是基于字节的,所有I/O都被视为单个字节的移动,使用时需先把对象转换为字节码:而NIO是面向块的,以块为单位处理数据,每个操作会生成或消费一个块的数据.从设计理念来看,NIO的操作粒度要比传统I

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

1 最简单的DirectShow应用程序 — 播放视频 1.简介DirectShow是DirectX中的一套处理媒体播放.音视频采集的开发包,在DirectX SDK Summer 2004(DirectX9.0C SDK的第一个版本,下载地址:http://download.microsoft.com/download/7/e/9/7e9f48c6-f28a-469b-9b8e-cc84032efbd4/ dxsdk_sum2004.exe)之前的DirectX SDK中都包含有DirectS

引用自:http://blog.csdn.net/zuoluoboy/article/details/12851725 摘要: 单点登录(SSO)的技术被越来越广泛地应用到各个领域的软件系统当中.本文从业务的角度分析了单点登录的需求和应用领域:从技术本身的角度分析了单点登录技术的内部实现机制和实现手段,并且给出web-sso和桌面sso的实现.源代码和详细讲解:还从安全和性能角度对现有的实现技术进行进一步分析,之处相应的风险和需要改进的方面.本文除了从多个方面和角度给出了对单点登录(sso)的全

首先创建一个文件example.conf(touch example.conf) 然后在文件中,进行agent文件的如下的配置(vi  example.conf)   agent文件的配置:(配置agent文件的时候主要配置flume三个'零部件'的重要的属性,三个部件分别为sources,channels,sinks)配置如下的默认值: a1.sources=r1 a1.sinks=s1 a1.channels=c1 Flume模块source配置: a1.sources.r1.type=ne