1. 摘要 《第三十三課 如何創(chuàng)建自己的ERC721非同質(zhì)化資產(chǎn)生物商店？》講解了如何使用REMIX本地環(huán)境搭建ERC721非同質(zhì)化資產(chǎn)生物商店，因?yàn)楹霞s相對(duì)復(fù)雜，采用so...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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第三十四課 采用TRUFFLE框架如何創(chuàng)建自己的ERC721非同質(zhì)化資產(chǎn)生物商店？ -
談?wù)凾ensorflow的Batch Normalizationtensorflow中關(guān)于BN（Batch Normalization）的函數(shù)主要有兩個(gè)，分別是： tf.nn.moments tf.nn.batch_normalizati...
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【轉(zhuǎn)載】Spark的GPU支持方法研究
本文轉(zhuǎn)載自：https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1602291 這包括幾個(gè)層次： GPU直接支持Spark。因?yàn)镾park是多線程的，...
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深度可分離卷積（depthwise separable convolution）參數(shù)計(jì)算
我最早接觸深度可分離卷積是在Xception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就不在這里贅述了，這里主要講一下參數(shù)計(jì)算。假設(shè)某一層輸入通道是8，輸出通道是16，使用的卷積核是3x3，使用正...
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12.YOLO系列算法詳解1:YOLOV1這篇主要是介紹一下YOLO系列算法。 1. YOLOV1。 這是YOLO系列的第一篇，文章發(fā)表在CVPR2016上，論文鏈接:YOLOV1.摘要指出了文章的主要?jiǎng)?chuàng)新之處：把分...
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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）淺析RNN是兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的縮寫，一種是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Neural Network），一種是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network）...
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通道洗牌、變形卷積核、可分離卷積？盤點(diǎn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大令人拍案叫絕的操作。CNN從2012年的AlexNet發(fā)展至今，科學(xué)家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型，一個(gè)比一個(gè)深，一個(gè)比一個(gè)準(zhǔn)確，一個(gè)比一個(gè)輕量。我下面會(huì)對(duì)近幾年一些具有變革性的工作進(jìn)行簡(jiǎn)單盤點(diǎn)...
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2018-11-22 MNIST【1】softmax regression1、前言： 圖和數(shù)據(jù)來(lái)自kaggle網(wǎng)站。 mnist數(shù)據(jù)集出現(xiàn)在視野里面時(shí)候是3年前，而這個(gè)比賽在2012年7月25號(hào)就上線了，本文的主要工作就是追隨大神們這幾年的腳步，復(fù)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)——softmax計(jì)算概念與應(yīng)用 Softmax是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常重要的工具，他可以兼容 logistics 算法、可以獨(dú)立作為機(jī)器學(xué)習(xí)的模型進(jìn)行建模訓(xùn)練、還可以作為深度學(xué)習(xí)的激勵(lì)函數(shù)。soft...
