1.深度可分离卷积 首先3*3 ，分组数目=输入通道数目，输出通道=输入通道。进行点卷积。 然后1*1卷积做通道融合，输入通道，目标分组数目，目标输出通道，进行一次卷积。 优势是，计算量只做一次卷积的计算量 1/3。 详细可参考Joe.Zhao 的深度可分离卷积 ...
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2021-01-08 10:37:09
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persisit : 保存 merge : 融合;更新 transaction : 事务 redundant : 被裁减的; 多余的; 不需要的; entity : 实体类 detected : 发现, 侦察出 semicolon : 分号 multiple : 数量多的; 多种多样的;倍数 Int ...
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2021-01-04 10:59:38
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参考：开始使用 Keras 函数式 API 参考：Model 类（函数式 API）说明 单一输入输出：model = Model(inputs=inputs, outputs=output) 多输入多输出：model = Model(inputs=[a1, a2], outputs=[b1, b3, ...
EasyCVR作为TSINGSEE青犀视频开发团队推出不久的新平台，虽然仍在测试和更新中，但是其多协议融合接入的特性已经受到了很多用户的青睐。 EasyCVR的视频直播可以分享出去，有链接分享、IFrame地址分享和二维码分享三种方式。 我们客户使用EasyCVR做集成开发时，比较常见的前端播放方式 ...
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2020-12-30 11:26:20
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在上一篇文章中，小夕讲述了逻辑回归为了抗衡贝叶斯网，也开始了自己的进化。然而令我们没有想到的是，逻辑回归最终竟然进化成了一个生成式模型——受限玻尔兹曼机（RBM），也就是变成了敌方（生成式模型）的武器。意外得到RBM的朴素贝叶斯万分惊喜，并且燃起了将它自己做的贝叶斯网与敌方送的RBM融合的冲动！那么朴素贝叶斯的疯狂想法能不能实现呢？还是按照惯例，先叙述背景姿势。在《朴素贝叶斯到贝叶斯网》中，小夕为
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2020-12-29 11:50:30
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图源：www.pexels.com近日，人工智能又一次登上热搜。教育部、国家发展改革委、财政部发文，指出要依托“双一流”建设，深化人工智能内涵，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，着力提升人工智能领域研究生培养水平，为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。消息一出，立马引起了网友的关注讨论，由于今
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2020-12-22 12:48:01
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背景： 使用网络摄像头的视频流，完成机柜的全景拼接。 方案： 考虑过图像融合的方式（stitch），因为特征点不明显，效果不好。 原本采用按帧拼像素的方式，但是会影响其他任务，且适应性差，如果有停留就会拖影。 在上述基础上进行优化，加入模板匹配。 考虑到是公司项目，暂不开源，仅作方案分享。 效果图： ...
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2020-12-22 12:25:28
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逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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num_labels = self.config.relation_num bert_config_file = self.config.bert_config_file bert_config = BertConfig.from_json_file(bert_config_file) model ...
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2020-12-18 12:37:56
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1. 概述 在本教程中，我们将介绍 Apache Beam 并探讨其基本概念。 我们将首先演示使用 Apache Beam 的用例和好处，然后介绍基本概念和术语。之后，我们将通过一个简单的例子来说明 Apache Beam 的所有重要方面。 2. Apache Beam是个啥? **Apache B ...
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2020-12-07 12:08:06
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