源代码 运行结果 首先申请5个1000字节的堆p1，p2，p3，p4，p5 将5个堆都赋值上A,B,C,D,E以区分 这里因为字节对齐，又造成了每个堆使用了下个堆的prev_size字段 接着释放p4，由于后面有p5，所以不担心和top chunk合并 然后修改p2的size=1000+1000+0 ...
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2019-06-09 10:00:49
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卷积层池化和激活函数的顺序 简单来讲，先池化后激活和先激活后池化得到的效果是一样的，先池化进行了下采样，那么在激活函数的时候就减少了消耗 "Activation function after pooling layer or convolutional layer?" ...
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2019-06-04 12:32:54
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Paper link:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf Motivation:为了实际应用，主要是在时间效率和存储空间上做了改进； Introduction: (1)Pipeline: (2)Light 1、带index的pooling: 在SegNet中的P ...
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2019-05-23 16:55:47
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FUNCTION 相关系数 code SVM code III CNN main FUNCTION convolution FUNCTION convolution_f1 FUNCTION CNN_upweight FUNCTION init_kernel FUNCTION pooling view ...
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2019-05-23 15:53:11
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Given a set of non-overlapping intervals, insert a new interval into the intervals (merge if necessary). You may assume that the intervals were initia ...
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2019-05-14 09:32:04
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Given a collection of intervals, merge all overlapping intervals. ...
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2019-05-10 23:27:54
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A:Merge Intervals Medium Given a collection of intervals, merge all overlapping intervals. 解析：对给定的一个对象集合进行处理，将对象集合中存在交集的对象进行合并，行成一个新的集合 思路：优先将对象集合进行处理 ...
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2019-05-05 23:17:14
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在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部相连（通过sliding filter）。神经元感受野的值越大表示 ...
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2019-03-31 19:25:56
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```python
# 卷积层的实现函数 def convolutional_layer(input, num_input_channels, filter_size, num_filters, use_pooling=True): # 前两个参数是过滤器的尺寸，第三个参数是输入的通道，第四个参数是... ...
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2019-03-29 00:56:51
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CNN理解与实现 组成部分 + Convolution Layer + Pool Layer: Max pooling layer Average pooling layer + Full Connected(FC) Layer 需要的函数 注意 + 参数$W$, $b$和数据$X$它们的维度是一样 ...
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2019-03-27 12:38:13
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