卷积不过是一个稀疏的全连接；全连接也不过是一个画面那么大的卷积。本质上都可以理解为矩阵乘法（卷积可以参考托普利兹矩阵和块循环矩阵），相比起来卷积这种形式可以很好捕捉图像这种有空间相关性输入的特征。 本身conv和fc两者在设计好conv大小的情况下就是等价的, 没有什么取代不取代的. 基本上可以理解 ...
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2017-04-09 22:39:55
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em，是一种含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法。主要应用在机器学习以及计算机视觉的数据聚类领域。 lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在点击率预估、推荐系统等；svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面， ...
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2017-04-06 22:11:28
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图像噪声使图像在获取或是传输过程中收到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，也就是使用随机过程的描述，也就...
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2017-04-06 14:54:05
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朴素想法用户输入一个查询query，query由若干词（term）组成，文档也由若干词（term）组成。那么怎么评判查询和文档的相关性的高低。很朴素简单的想法就是文档中包含的term与查询query中...
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2017-04-04 23:41:37
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今天主要对以前所学知识的运用。 通过对简单网页的制作，在摸索中前进，不断寻找适合这个网页制作的方法，在个化的代码中找到其相关性，然后得出自己对网页制作的一点理解：首先是网页布局，主要是通过<div></div>的运用来进行；其次是在布局之后通过表单、列表、表格的运用及分析各标签之间的位置关系来得到一 ...
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2017-04-01 00:46:11
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内聚： 所谓高内聚是指一个软件模块是由相关性很强的代码组成，只负责一项任务，也就是常说的单一责任原则。 怎么才能体现出模块的内聚？ 模块的职责要明确，不要存在不相关的功能。 系统中存在A、B二个模块进行交互，如果修改了A模块，不影响B模块的工作，那么认为A模块有足够的内聚。 那么我们在设计的过程中如 ...
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2017-03-30 17:06:50
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什么样的服务才是好的服务? 高内聚、松耦合的服务才是好的服务。简而言之，就是把相关性强的放在一起，相关性不强的分开，物以类聚，人以群分，服务的划分也是这样。这就需要确定什么要放在一起，什么是要分开的，这个寻找的过程就是确定服务边界的过程。 限界上下文 限界上下文确定了这个边界内它所承担的职责。 Ev ...
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2017-03-25 00:10:21
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对于同一结构的同一出现，数据之间经过语言的抽象而具有“逻辑关系”，比如同一队元素的先后，同一集合里元素的同类等；数据之间经过汇编活编译的机器实现而具有的存储关系，比如同一数组里元素的偏移，同一堆栈里元素的垒高等。于是，与数据结构相区别，“操作关系”成为数据相关性研究的重点。不同结构或不同出现的数据可 ...
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2017-03-22 23:20:34
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http://www.2cto.com/database/201403/286730.html 1. 数据库并发的问题 数据库带来的并发问题包括： 1. 丢失更新。 2. 未确认的相关性（脏读）。 3. 不一致的分析（非重复读）。 4. 幻像读。 详细描述如下： 1.1.丢失更新 当两个或多个事务选 ...
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2017-03-12 23:49:10
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两个变量或两组变量之间的联系，对于连续变量称为相关性，对于分类变量称为关联性。一、连续变量间的相关性常用命令及选项如下使用方法如下：1.计算相关系数及相关系数矩阵> cor(count,speed)[1] 0.7237206> cor(count,speed,method = "spearman") ...
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2017-03-09 20:16:57
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