笔记 - 深度学习脉络整理：2.损失函数
脉络结构 1. 结构
2. 损失
3. 优化
思考： 为什么使用softmax softmax存在的问题 交叉熵损失的含义 题外话：清楚原理之后，可以对它进行改进 使用 softmax 的时候，有一个默认的前提，就是每个物体只属于一类
比如人脸识别，每张脸只能对应一个人
思考： sigmod二分类的Loss，与softmax多分类的Loss 的区别 sigmod 与 softmax的 区别 欧氏损失 损失函数加权 样本加权 对softmax loss 进行改进
笔记 - 模型评估：K折交叉验证
一种数据利用率较高的模型训练评估方法 模型训练评估 模型超参的选择 实现流程不唯一，主要体现在对数据的利用率上 现在对模型进行训练，评估
采用10折交叉验证方法，需要对模型训练10次，测试10次，计算10次相关指标
将数据集切分成10份数据集，
第一次保留第一份数据集为测试集，剩下的数据用来训练模型
第二次保留第二份数据集为测试集，剩下的数据用来训练模型
...
资料： 机器学习之模型选择（K折交叉验证，超参数的选择 K折交叉验证法原理及python实现
笔记 - 卷积网络：1×1卷积核
首先是卷积核的作用 1.比全连接参数少很多的特征提取器
2.数据通道增加或减少
1x1卷积核与其他大小卷积核的不同 用最少的参数实现数据通道地增加或减少
减少数据通道的作用：减少接下来的计算量，减少参数 other观点 增加非线性 相当于一个全连接网络 我觉得不太像 用1×1卷积核做全连接，只是1×1卷积核作用的一个特例 资料 深度学习——1×1卷积核理解 全 中文字幕 - 深度学习_吴恩达_DeepLearning.ai
笔记 - 卷积网络：全连接 卷积核 池化核
总结： 全连接侧重 特征的精确位置
卷积层侧重 特征的相对位置
思考：每次训练都能学到一样的局部特征吗，为什么 卷积核 一个卷积核，就是一个局部特征 所以卷积层的输出会更少地依赖特征的精确位置（相比全连接层） 为什么这么说: 因为全连接层的权重和位置有着紧密的关联 但卷积层的权重和特征本身紧密关联 优点：计算量少，泛化能力高 理解内在逻辑 池化核 一个过滤器 作用：让特征更加集中 一层中使用较多的卷积核有什么用： 1.提取出更多的局部特征
2.减轻池化层的信息损失
资料 图像的上采样（up
笔记 - 视觉硬件：内存条
资料： 内存条-用最真实的视角带你了解内存条 正文 目录： 性能指标 频率 时序 性能指标 内存条最重要的两个性能指标 容量 速度 频率 cpu对内存访问的频率 简称内存的频率 默认最高为2400MHZ，某些高频内存条，频率可达3600MHZ 什么影响内存的频率 内存颗粒的体质 增加计算机访问内存速度的方法： 换高频内存条+内存超频 组双通道内存 不是所有主板都只支持高频内存条 Intel系列 只有Z系与X系支持高频内存条 B系与H系最高支持到2666MHZ 时序 cpu在内存中找数据是需要的
笔记 - 数据读取：TFRecords 内部多线程读取文件 (一)
资料： Tensorflow高效读取数据 tensorflow的数据输入 TensorFlow和Keras解决大数据量内存溢出问题 tensorflow的数据输入 - 屌都不会 TensorFlow高效读取数据的方法 Tensorflow TFRecords及多线程训练介绍 ——详细 Google Protocol Buffer 的使用和原理 《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》第2章 CIFAR10与ImageNet图像识别 tf.train.batch和tf.tr
笔记 - 数据读取：TFRecords 内部多线程读取文件 (二)
对整个流程梳理 具体分析在上篇 笔记 - 数据读取：TFRecords 内部多线程读取文件 (一) 正文 ...
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=3073)
key, value = reader.read(filename_queue)
...
images, label_batch = tf.train.sh
Android整蛊熊猫--------帧动画项目
1、项目展示： 2、XML布局代码：包含两个文件，一个主页面activity_main，一个帮助页面activity_help，具体代码如下： activity_main.xml： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:id="@+id/bg_rl"
android:layo
web分页算法抽象成函数
将分页抽象成一个函数
pageing(pageSize,totalRow,totalPage,cuurentPage,rowNum) return currentPageData
定义{
currentPageData = select * from <table> limit rowNum,pageSize
pageSize:每页需要显示的数据条数
totalRow:总的数据条数
totalPage:分页后的总页数
currentPage:当前的页码
rowNum:当前显示页起始行的行数
flutter 传图
FormBuilderCustomField(
attribute: "file",
validators: [
FormBuilderValidators.required(),
],
formField: FormField(
enabled:
云安全技术----Nagios的安装与配置
云安全技术----Nagios的安装与基本配置 知识目标： 掌握Nagios监控
技能目标： 掌握Nagios监控服务的搭建和配置
一. 实训环境 两台虚拟机，server和client，Server安装了nagios软件，对监控的数据做处理，并且提供web界面查看和管理，也可以对本机自身的信息进行监控，Client安装了NRPE等客户端，根据监控机的请求执行监控，然后将结果回传给监控机。 防火墙已关闭/iptables:Filewall is not running. SEL
RUNNING SALT STATES AND COMMANDS IN DOCKER CONTAINERS - 使用Salt管理docker容器
RUNNING SALT STATES AND COMMANDS IN DOCKER CONTAINERS Salt的2016.11.0版本引入了直接在Docker容器内执行Salt States和Salt远程执行命令的能力。 这个功能使得不仅仅可以使用Salt States来部署新容器，也允许使用Salt对运行中的容器做审核和修改，但不需要在容器内运行Salt Minion。 一些应用场景包括运行容器的安全审核以及从容器收集操作数据等。 这个新功能简单明了，可以通过一个运行中的Salt Mi
【dg】出现GAP后的修复方式（基于SCN号的增量补偿）
手动解决日志缺失 在standby库中使用以下查询语句确定缺失问题 SQL> select * from v$archive_gap; THREAD#,LOW_SEQUENCE# HIGH_SEQUENCE# -------------------------------------------------------------------------------- 1 85 89 在主库中执行以下SQL语句，查找在主库中的归档REDO日志 SQL> select name from v$a
Python运算符的优先级是怎样的？
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JDBC连接MySQL数据库操作增删改查 环境：jdk1.8、MySQL5.5、IDEA2018.2 JDBC连接数据库 JDBC（Java数据库连接，java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成.连接数据库步骤如下: 1.加载驱动 2.创建连接 3.写sql 4.得到statement对象 5.执行SQL，得到结果集 6.处理结果集 7.关闭资源 IDEA中添加jar包 File->New->Pac
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