2为什么会设计densenet？ 大家如果对resnet理解不够深的话，可以回过头去读我们的上一期对resnet的解读。残差连接的必要性和有效性，在那篇文章中做了很详细的解读。...神经网络越深，网络的能力越强，就越有可能过度学习数据集，导致过拟合。大家应该还记得，作为第一个深层网络Alexnet网络，它提出了重要的策略dropout，对于提高模型的泛化能力非常有效。...毕竟网络设计的通用思想是网络越深宽度更宽，这里做dense连接对于减小计算量更有意义。 3简单思考 人类对深度学习模型只有三个要求，运行速度快，网络模型小，性能好。...既要没用的网络层减少，又要有用的网络层不能太灵敏，那就只有一条路可以走了。充分压榨已有的网络层的性能，让他们充分交流。...网络发展到现在，早已经不是Lenet，Alexnet，Vggnet这样简单的网络加深的路线，网络各层之间信息的融合，在图像分割（FCN），目标检测(FPN)等任务中都至关重要，看看下面的网络图就知道。
其中一个问题，就是：什么是「好产品」？ 在这一年多的时间里，看到了很多朋友从不同的角度阐述了自己的观点，很多内容让我受益匪浅。作为这个问题的提出者，我现在尝试从自己的角度阐述一下。...首先，总的来说，这不是一个「好」问题。因为太过于宽泛，如果本着「寻求答案」的目的，往往不会有什么太好的结果。但是我的目的并不是寻求答案，而是想看看大家的思维方式。...基于此，我也思考了很久，究竟什么才算是「好产品」？脑袋里出现了很多维度，我在等待它们慢慢的类聚在一起。...所以不论什么手段，满足「需求」才是关键 2、黏性 好产品是不是一定要有「黏性」，或者是不是黏性一定很强？其实不一定。还是要看这个产品的具体使用场景。...在我口渴的时候，我能够得到一瓶水，喝起来没什么惊喜，就是水。但它依然是好产品。 4、差异化 好产品是否一定跟其他竞品「不同」，我觉得不一定。
什么是好代码 你如何定义好的代码？本文通过咨询65个开发人员同一个问题从而得出了一个伪科学的答案。 首先我们相信写好代码是非常重要的。为什么呢？首先，好代码比差代码更有趣，成本更低。...其次，代码好，就意味着你正在构建的产品有可能会更好。第三，也是非常关键的一点，写出好的代码是我们的职责：毕竟，我们的工作就是写代码。...当然，目前最常见的答案是，代码必须可读（78.46％），几乎10分之8的开发人员认为，好的代码应该易于阅读和理解。...然后是可测试的/测试过的（29.23％），这说明好的代码应当是经过自动化测试的（或至少是有可能执行测试的）。...所以我们很惊讶为什么并不是每一个开发人员的答案中都囊括这一条。 可测试/已测试过的：测试的重要性在这里我就不多说了，相信大家已经听到过不知道几百遍了。
（后续大部分课程会以这个架构进行讲解知识点，另外整体的架构等知识点学完以后，会在案例部分进行整个框架解析，为什么要这样来组网） 很显然，像这样结构的网络划分，租用办公对的用户希望是自己属于一个独立的的区域...，跟其他区域隔离开来，IT管理员给他们划分了多个网段，每个办公区域一个独立的网段，想用网段进行隔离，我们来看看这样的网络用什么样的问题。...有没有发现什么严重的问题！...是不是整个网络都被无用的流量给占用了。...所以呢，一个好的网络为什么要划分VLAN就是这个原因。 留一个小疑问 从VLAN隔离的角度，如果直接在核心上面划分VLAN是不是更加方便快捷，只需要配置一台设备即可，这样做有什么坏处吗？
问题：Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？ https://www.zhihu.com/question/269914775 Unet网络在被提出后，就大范围地用于医学图像的分割。...其能在医学图像展现优秀的性能和它本身网络结构存在怎样的一种联系？...其次我们聊聊【医疗影像】，医疗影像有什么样的特点呢（尤其是相对于自然影像而言）？ 1.图像语义较为简单、结构较为固定。...同时对于网络给出的分类和分割等结果，医生还想知道为什么，所以一些神经网络可解释性的trick就有用处了，比较常用的就是画activation map。看网络的哪些区域被激活了，如下图。 ?...前面有提到，UNet成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline，也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。那UNet还有什么不足呢？欢迎大家关注我的项目UNet-family，寻找答案。
这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器， 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"...在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。
腾讯云基础网络和私有网络有什么区别？最近小编在腾讯云论坛上发现有用户讨论基础网络和私有网络的区别之处，所以小编就整理了他们之间的区别给大家分享，希望能够帮助到一些用户。 ...腾讯云基础网络和私有网络有什么区别？但从用户关联上讲，基础网络是IPI唯一、不可变化、不可预测。...而私有网络是IP VPC内唯一、可变化、可自定义，展示结果如下图所示： 腾讯云基础网络和私有网络有什么区别？...我们从功能上来区分，主要有以下几点： 用户关联：基础网络多用户公用，私有网络用户私有； 网络划分：基础网络不可划分，私有网络用户自定义； IP规则：基础网络内唯一，私有网络VPC...私有网络允许用户自定义自己的网络空间，并控制用户的网络流量方向，用户也可以利用私有网络的网络ACL、安全防火墙为云主机提供细致的访问控制。以上内容就是小编为大家介绍的基础网络和私有网络之间的区别。
本文是本学期第一篇，聊一聊什么是好的R包。这个问题源于年前一个同学，她在学习R语言，然后拿着一张总结的一些R包的图片问我：还有没有更好的包？当时就把我问蒙了，问她什么是更好的包？...就是这张图 其实在她问我之前我从来也没想过什么算是“好”的包。...那么什么是好的R包呢，对于我们这些只需要用R来做生信分析的人来说，如果功力没有那么深厚，看不懂R包的源代码，确实需要找到一些普遍都在使用且坚持更新的包，不仅仅不容易出错，而且网上这些包的学习资料也更多。...其实每个月生信类的杂志都会出很多新的R包的文章，但是大部分都没什么人用。能在网上留下痕迹的都是经过大家检验的。...乱七八糟说了那么多，总结起来有以下几点：想要实现某种功能，需要科学上网，搜索别人之前造好的轮子，你能想到的大概率世界上已经有其他人做到了；多看包和函数的说明文档，里面有很多相关功能的其他函数及包的信息；
”但是，苏格拉底说：“我一点儿都不比别人聪明，我其实什么都不知道，但有一点，我唯一知道的是我不知道，而所有其他的人都认为自己知道。...还有现在互联网的知识付费也属于这范畴并且越来越普及，我们是否也可以做点什么呢？ 其实很多时候我们是：不懂的事情想当然了，想当然的事情却又不去坚持。所以要去拓宽自己的认识边界，也别盲从，去试，去坚持。...而心理表征又是什么呢： 心理表征是一种与我们大脑正在思考的某个物体、某个观点、某些信息或者其他任何事物相对应的心理结构、或具体、或抽象 比如提到“狗”，你脑子里就会浮现它的特征：四条腿、有尾巴、毛茸茸、...如何将新的需要记忆的点快速牢固的掌握住呢，方法就是套用到我们已有的长期记忆中，什么意思呢，看完下面的例子就明白了。
但热炒的背后是什么？ 什么是平台工程？ 平台工程方法补充了 DevOps。该“平台”是一个内部环境，创建为开发人员构建和运行软件（例如应用程序、工具和工作流）的空间，且该环境安全且合规。...它要成为常态，需要发生什么？ 许多组织在采用 DevOps 时遇到了困难，因为角色和职责似乎令人难以承受。...为什么开发人员应该关心？ 对于大型软件工程组织来说，拥有庞大而复杂的技术堆栈很容易。这会使维护成为一场噩梦，并导致漫长、缓慢的发布周期和压力重重的中断。
那么究竟什么是Web前端工程师？...那么Web前端为什么如此火爆？ 企业对Web前端工程师有那些具体要求？小编将为您揭开Web前端工程师的 神秘面纱。 谁控制了前端入口，谁就IT行业的主宰！...为什么Web前端开发的人很贵?...布局人员，用户不讲究体验，能上网就很开心来了，那时客户端与服务器的交互是页面和页面的交互，用户对前端的程序要求的比较低，表格布局，图片作为占位符，有个表单，能提交一个名字，有一个文本框，能在网上和人聊一句好就很好啦...那么企业对Web前端软件工程师有什么样的要求呢？
每次服务器故障或没有网络，或忘记在表格中添加一些信息，我们就会收到错误信息。"出错了" 是常见的做尘。但是什么出错了？发生了什么？而且，最重要的是，我要怎么做才能修复它？...图片 那怎样写才是一个好的提示呢？ 在介绍好的提示之前，我们先来看一下什么是不好的错误提示。...这些专业术语对用户来说并不重要，他们只想知道什么地方出了问题，如何解决。 Passing the blame: 甩锅：比如「无法连接到三方服务」。尽量把重点放在问题上，而不是导致问题的行动上。...好的错误提示 图片 Say what happened and why: 说明出错的原因：让用户清楚的知道发生错误的原因，可以通过视觉和文字的结合来完成。解释用户为什么会出现这个错误。
但对于优秀程序员来说，这并不是好代码， 为啥？...if-else 更合适的语句，比如下面这样 if(object.getIndex() > 0) { //do something } else { //do other things } 那在什么情况下
对于什么是好的编程语言，他发表了一篇文章分享了自己的观点。以下是他的全文： 这篇文章改编自我在 Cygni 科技峰会上的一次演讲。...什么是好的语言？...在学术界，关于什么是一门好语言的话题似乎相当平静，但 Tony Hoare 在 1973 年发表了一个有趣的主题演讲，名为「Hints on Programming Language design」。...关于 PL 设计的提示首先提出，一种好的语言应该支持程序员需要完成的工作——主要是设计、文档和调试。...Forth 玩起来很有趣，但没什么用。我记得最清楚的是，几乎没有什么是预先定义的，你在某种程度上定义了你自己的语言。
Linux内置python不需要安装） 但如果需要python特定的版本可以到官网下载python源代码压缩文件 Mac OS X安装 同理内置python 到此这篇关于自学python用什么系统好的文章就介绍到这了...,更多相关学python用什么系统内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
近年来企业上云的快速推进，对云网络提出了更多需求。 最初，云网络只是满足互联网业务公网接入。...随着移动互联网的发展，企业对云上网络安全隔离能力和互访能力、企业数据中心与云上网络互联、构建混合云的能力，以及在云上多地域部署业务后的多地域网络互联能力等，都推动着云网络进一步向前发展。...但企业云网络需求的多样化，也对VPC技术带来了很多挑战，云服务商不可能用同样的产品和技术架构去服务各种客户的不同场景。 那么，到底什么样的VPC网络才能满足各类企业用户的需求呢？...其实VPC私有网络是针对公有云的基础网络（经典网络）来定义的一种概念。 与在数据中心运行的传统网络相似，托管在VPC内的是企业在私有云上的服务器资源，如云主机、负载均衡、云数据库等。...那么，深度云化进程下，企业到底该采用什么样的VPC技术？ 近日，腾讯云宣布VPC架构重磅升级，为企业提供了一个理想的选择。
关于测试用例的话题，我之前已经写了 12 篇相关文章了 今天想说说「什么是好的测试用例」。...这个话题的争议很多，每个人的理解千差万别，比如我用搜索引擎搜索关键词「什么是好的测试用例」，百度返回 1960 万条结果，Google 返回 574 万条结果。...）； 2、好的测试用例要有重复性； 3、好的测试用例必须清晰地定义一个或者多个期望的结果以及测试通过和失败的标准； 4、好的测试用例是没有冗余； 5、好的测试用例能覆盖更多的测试需求 答复二（百度知道...再者说，并不是说我们要保证所有的测试用例都是好的测试用例，这里面的「好」可以理解为更有效，所以可以酌情降低这部分必须执行，但是又没有发现 Bug 的用例的优先级。...如果把这两个方面做个汇总，那么结论就是：用例集的覆盖度越全越「好」，迭代过程的用例针对性越强越「好」，所有用例都要划分明确的优先级。
C语言杂谈 什么是好的c/c++程序员？ c/c++程序员就应该有c/c++程序员修养 什么是好的c/c++程序员？是不是懂得很多技术细节？还是懂底层编程？还是编程速度比较快？我觉得都不是。...我认为好的c/c++程序员应该有以下几方面的素质： 1、有专研精神，勤学善问、举一反三。 2、积极向上的态度，有创造性思维。 3、与人积极交流沟通的能力，有团队精神。 4、谦虚谨慎，戒骄戒燥。...而“修养”好的程序员一定能做出好的程序和软件。...有个成语叫“独具匠心”，意思是做什么都要做得很专业，很用心，如果你要做一个“匠”，也就是造诣高深的人，那么，从一件很简单的作品上就能看出你有没有“匠”的特性，我觉得做一个程序员不难，但要做一个“程序匠”
在 Taro 中，你不用像小程序一样区分什么是 App 组件，什么是 Page 组件，什么是 Component 组件，Taro 全都是 Component 组件，并且和 React 的生命周期完全一致
不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同，以Xilinx的AI Inference 解决方案为例（即之前的深鉴科技），用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性，神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...，使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler，将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...SimpleTPU为什么不够快（效率并没有接近100%）？这一问题可有下面的仿真波形看出（每次MXU启动前后都有若干个周期没有输出有效结果） ?...CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性，基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。
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