卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越 ...
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2018-09-29 00:42:29
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由于种种原因，准备入坑，不知道能不能在坑中躺平，因为知识面太窄了，不论如何Mark一下，希望每天能进步！ 定义：Grafana是在网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，并且也在工业控制、自动化监控和过程管理等领域有着广泛的应用，有热插拔控制面板和可扩展的数据源。 相关概念： 数据源（Data ...
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2018-09-27 23:56:16
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第15章 MiniVGGNet：更深的CNNs VGGNet（或简称为VGG），第一次在文献《Very Deep Learning Convolutional Neural Networks for Large-Scale Image Recognition》提出。它们的贡献是具有非常小（3×3）的 ...
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2018-09-21 15:14:01
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第19章 可视化网络架构 我们还没有讨论的一个概念是架构可视化，即构建网络中节点和对应的连接的图表并且将该图表作为一副图像保存到磁盘的过程。图中的节点表示层，节点之间的连接表示数据通过网络的数据流。 在每层中这些图通常包括下述部件： （1）输入卷大小； （2）输出卷大小； （3）可选的层的名字。 我 ...
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2018-09-21 15:10:04
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大数据概述 题外话（提两个概念） 1. 分布式：以缩短单个任务的执行时间来提高效率的。 2. 集群：集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提高效率。 例如： 如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。 采用分布式方案，提供10台服务器，每台服 ...
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2018-09-16 15:52:59
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比特币采用了P2P（peer-to-peer）网络架构。P2P是指位于同一网络中的每台计算机都彼此对等，不存在任何“特殊”节点。P2P网络中不存在中心化的服务，计算机网络中的课程已经讲过了P2P，不过为了更好了解的P2P，先看下中心化的网络结构。 从图中可以看出中心化的结构节点直接的通讯通过一个中心 ...
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2018-09-13 20:23:31
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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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1、前言 随着互联网的发展，面对海量用户高并发业务，传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力。本文（和下篇《高性能网络编程(六)：一文读懂高性能网络编程中的线程模型》）旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较，以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。 限于篇幅原 ...
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2018-09-06 21:30:59
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——对抗性神经网络。由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据，有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性，未来将应用于自动驾驶、安防监控等领域。（其实这方面还可以做一些很有趣的事情，比如生成 ...
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2018-09-03 02:36:21
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