在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示： 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？我们知道ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会给出1000个按概率从高到 ...
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2018-09-11 11:28:39
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0 - ABSTRACT 在这个工作中，我们研究了卷积网络的深度对于它在大规模图像识别设置上的准确率的效果。我们的主要贡献是对使用非常小的卷积核（3×3）来增加深度的网络架构进行彻底评估，这说明了通过将深度增加到16-19层能够比之前最好的业界水平更好。这些发现是我们参加ImageNet Chall ...
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2018-09-09 18:08:18
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参考： "为什么需要RPC，而不是简单的HTTP接口" "深入浅出 RPC 浅出篇" "深入浅出 RPC 深入篇" 这个协议是为了满足远程进程调用，一般是远程调用。 从OSI网络模型对比来看，基于传输层的TCP，根据RPC的协议实现会话层（连接管理）和表示层（协议编码、加解密或者其他数据处理）就行了 ...
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2018-09-07 15:59:26
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Word2Vec 词向量的稠密表达形式（无标签语料库训练） Word2vec中要到两个重要的模型，CBOW连续词袋模型和Skip-gram模型。两个模型都包含三层：输入层，投影层，输出层。 1.Skip-Gram神经网络模型（跳过一些词） skip-gram模型的输入是一个单词wI，它的输出是wI的 ...
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2018-09-06 23:06:01
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0 - TensorFlow 基于数据流图，节点表示某种抽象计算，边表示节点之间联系的张量。 Tensorflow结构灵活，能够支持各种网络模型，有良好的通用性和扩展性。 1 - 系统概述 TensorFlow以$C\ API$为界限，分为前端系统（提供编程模型，负责构造计算图）以及后端系统（提供运 ...
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2018-09-06 02:36:40
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（译）综合指南：通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注： 原文来自： "https://tech.amikelive.com/node 706/comprehensive guide installing caffe2 with gpu support ...
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2018-09-02 21:54:42
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一数据库简介 1概念 数据库中持久存储数据的介质。 计算机中的数据库，就是能够高效的组织与管理数据的介质(内存、硬盘) 2数据库的发展史 网状数据库 是指以处理记录类型为节点的网络模型来存储与管理数据的。 层次数据库 层次数据库是网状数据库之后的一种数据库，将数据组织成一种有序有向的树状结构。 关系 ...
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2018-08-31 10:49:03
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ISO/OSI参考模型,7层网络模型总结1、物理层： 主要功能：利用传输介质为数据链路层提供屋里连接，实现比特流的透明传输。 作用：实现相邻计算机节点之间比特流的透明传输，尽可能屏蔽掉具体传输介质与物理设备的差异。使其上面的数据链路层不必考虑网络的具体传输介质是什么。 透明传输的意义就是：不管传的是什么，所采用的设备只是起一个通道作用，把要传输的内容完好的传到对方！2、数据链路层：负责建立和
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2018-08-29 18:43:58
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前言 本文与前文对手写数字识别分类基本类似的，同样图像作为输入，类别作为输出。这里不同的是，不仅仅是使用简单的卷积神经网络加上全连接层的模型。卷积神经网络大火以来，发展出来许多经典的卷积神经网络模型，包括VGG、ResNet、AlexNet等等。下面将针对CIFAR-10数据集，对图像进行分类。 1 ...
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2018-08-29 10:48:19
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