这个时候我就必须要在两个相似项目之间合并提交了。...gitoa_web/master合并项目 gitoa_web是指代仓库，master指代分支，当然如果有需要也可以合并别的分支过来 [报错] 发现不同email地址错误不能成功提交 因为这个commit...上，合并老项目的方式会存在问题（就是如果不是自己的commit会过不了push），后来我遇到了项目进行迁移的需求，经过测试只要反过来，位于老的项目上，push到新的项目就不会出现这样的问题了。...因为在新的项目上合并老项目的代码，对于新项目来说是新的代码提交，所以只允许你一个人来提交 如果在老项目上，给新项目推代码这种顺序就是已有代码推到已有仓库 小结 知识点： git merge还可以合并其他项目的到本项目....比如说,要抓取所有 origin 有的,但本地仓库没有的信息,可以用 ps: 这里git remote add以后，我认为还能用cherry-pick来加不同仓库的commit过来，有兴趣的朋友可以自己尝试
作者：叶 虎 编辑：李文臣 引言 1 ShuffleNet是旷视科技最近提出的一种计算高效的CNN模型，其和MobileNet和SqueezeNet等一样主要是想应用在移动端。...目前移动端CNN模型主要设计思路主要是两个方面：模型结构设计和模型压缩。...模型效果 4 那么ShuffleNet的模型效果如何呢？表2给出了采用不同的g值的ShuffleNet在ImageNet上的实验结果。...注意Shuffle 1x是基准模型，而0.5x和0.25x表示的是在基准模型上将通道数缩小为原来的0.5和0.25。 表2 采用不同g值的ShuffleNet的分类误差 ?...说点题外话，在之前计算力不足时，CNN模型有时会采用group convolution，而随着计算力的提升，目前大部分的CNN采用dense channle connections，但是现在一些研究又转向了
作者： 叶 虎 编辑：赵一帆 01 引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。...在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势： 更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少； 便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新； 利于部署在特定硬件如FPGA，因为其内存受限。...Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面： 模型压缩：对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等手段； 对单个卷积层进行优化设计，如采用1x1的小卷积核，还有很多采用可分解卷积...connection）； 不同超参数、网络结构，优化器等的组合优化。...中图和右图分别是引入了不同“短路”机制的SqueezeNet，这是借鉴了ResNet的结构。具体每个层采用的参数信息如表1所示。 ? 图2 SqueezeNet网络结构 ?
01.引言 SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy）与AlexNet接近。...在可接受的性能下，小模型相比大模型，具有很多优势： 更高效的分布式训练，小模型参数小，网络通信量减少； 便于模型更新，模型小，客户端程序容易更新； 利于部署在特定硬件如FPGA，因为其内存受限。...Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面： 模型压缩：对pre-trained的模型进行压缩，使其变成小模型，如采用网络剪枝和量化等手段； 对单个卷积层进行优化设计，如采用1x1的小卷积核，还有很多采用可分解卷积...connection）； 不同超参数、网络结构，优化器等的组合优化。...中图和右图分别是引入了不同“短路”机制的SqueezeNet，这是借鉴了ResNet的结构。具体每个层采用的参数信息如表1所示。
背景：由于拆分微前端，需要将最新代码合并到已经拆分的微前端项目，即需要将 2 个项目合并。...1.git 合并两个不同的仓库必备知识 1>.列出本地已经存在的分支 git branch 2>.查看当前 git 关联的远程仓库 git remote -v 3>.解除当前仓库关联的远程仓库 git...git checkout -b master origin/master //从其他的远程仓库切出一个新分支( //注意同一个仓库中不能存在2个同名分支，所以取个别名,但是同一个仓库中不同的分支可以关联多个远程仓库...(https://www.leader7555.com)（子仓库） 我们需要将 kkt-next 仓库合并到 kkt 并保留 kkt-next 的所有提交内容。...对于二进制文件，需要用到如下命令: git checkout --theirs YOUR_BINARY_FILES # 保留需要合并进来的分支的修改 git checkout --ours YOUR_BINARY_FILES
github.com/hollance/MobileNet-CoreML https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe 本文是 Google 针对手机等嵌入式设备提出的一个小网络模型...目标检测、细分类、人脸属性分析、场景识别 3 MobileNet Architecture 这个模型主要依赖于 Depthwise Separable Convolution 来降低计算量 3.1...其实标准卷积一次性做了两件事：普通的卷积 和 特征数量的变化 。Depthwise separable convolution 主要是将这两件事分开做。...Depthwise separable convolutions 的计算量为： ?...Width Multiplier: Thinner Models 如果我们想根据自己的意愿改变网络，这里只需要加入一个参数就可以了 width multiplier 3.4.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文主要对CNN领域的经典模型进行汇总，算是对近期的学习做一个小总结。...CNN模型汇总 一、LeNet5 模型 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。...LeNet5 阐述了那些像素不应该被使用在第一层，因为图像具有很强的空间相关性，而使用图像中独立的像素作为不同的输入特征则利用不到这些相关性。...具体来说中，是在每一个卷积层，并行使用1*1卷积核，3*3卷积核，5*5卷积核和池化，同时提取不同尺度的特征，然后通过1*1的卷积核对每一个分支进行降维后，最后将结果合并拼接在一起。...对于不同的卷积核，要取不同的滑动步长，以使得他们输出的特征图大小相同，便于后一步的操作； 2.
图1为近几年来CNN在ImageNet竞赛的表现，可以看到为了追求分类准确度，模型深度越来越深，模型复杂度也越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。 ?...图0 CNN在ImageNet上的表现（来源：CVPR2017） However，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型是难以被应用的。...所以，研究小而高效的CNN模型在这些场景至关重要，至少目前是这样，尽管未来硬件也会越来越快。 目前的研究总结来看分为两个方向：一是对训练好的复杂模型进行压缩得到小模型；二是直接设计小模型并进行训练。...本文的主角MobileNet属于后者，其是Google最近提出的一种小巧而高效的CNN模型，其在accuracy和latency之间做了折中。 下面对MobileNet做详细的介绍。...在真实的移动端应用场景，像MobileNet这样类似的网络将是持续研究的重点。后面我们会介绍其他的移动端CNN模型 参考资料 1.
最近辰哥也是在弄excel文件的时候发现手动去整理有点繁琐枯燥，想着技术可以代替我去处理这部分繁琐的工作那何乐而不为呢~~~ 三种场景： 多个同字段的excel文件合并成一个excel 多个不同字段的...excel文件拼接成一个excel 一个excel的多个sheet合并成一个sheet 辰哥目前想到的仅是辰哥遇到的这三种情况（如果还有很多其他情况的，欢迎在下方留言，因为辰哥日常非经常涉及多种excel...处理的内容，所以想不到其他情况） 01 合并多个同字段的excel 这里辰哥先新建三个excel文件：11.xlsx；12.xlsx；13.xlsx；并往里填充数据，数据如下： 11.xlsx ?...= workbook.add_sheet('Sheet1') 定义合并哪些excel文件，以及合并后的excel # 行数 count = 0 #表头（只写入第一个xlsx的表头） bt = 0 for...02 拼接多个不同字段的excel 新建三个excel文件：21.xlsx；22.xlsx；23.xlsx；并往里填充数据 21.xlsx ? 22.xlsx ? 23.xlsx ?
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
CNN模型的发展：自2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结 深度学习最为根本的CNN模型架构，最基础的知识，深度学习研究者必学知识，了解一下？...卷积神经网络是深度学习的基础，尤其在计算机视觉领域发挥着重要的作用，从上世纪90年代的开山之作LeNet，到2012年的兴起之作AlexNet，从VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet...下面我们便来看一下自2012AlexNet-2017DRN的网络特点吧。 这些都是以ImagNet数据集为基础的模型设计。...CNN模型的发展，2012-2017年的发展，2012AlexNet-2017DRN的17篇CNN模型论文总结。 ? ?...以上是这17篇文章的总结，稍后将会陆续推出各篇论文的详细架构，可能会稍晚一些，欢迎大家继续关注。
CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。...ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”（shortcuts，skip connection），这有助于训练过程中梯度的反向传播，从而能训练出更深的CNN网络。...而且DenseNet是直接concat来自不同层的特征图，这可以实现特征重用，提升效率，这一特点是DenseNet与ResNet最主要的区别。 ?...另外值得注意的一点是，与ResNet不同，所有DenseBlock中各个层卷积之后均输出个k特征图，即得到的特征图的channel数为k，或者说采用k个卷积核。...这里有一份详细指南 【2】CNN模型之SqueezeNet 【3】CNN模型之ShuffleNet 【4】Object Detection系列（三） Fast R-CNN 【5】ResNet, AlexNet
(一) 思路 需要进行表格的合并，通常来说需要把标题给统一，这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。 (二) 操作步骤： 1....降低标题 通过降低标题，这样就能够统一标题，然后进行合并，这样至少数据列对应了起来，但是有一个问题，就是如何区分哪些是标题，哪些是真正的数据？ ?...备注：请把需要作为标题的表作为合并时的第一个表 3. 合并前添加索引 这里可以利用索引来进行区分，在合并前对于原表进行添加索引以区分标题列。 ? 4....筛选并删除不必要的数据 只需要把第一行进行标题的抬升后再把索引为0的给筛选掉，这样就能得到合并后真正的数据了。 ?...所以只需要数据列位置一一对应，就能够使用索引的方式来快速进行合并操作，这里没有涉及到任何需要手动书写的M函数，仅仅是在菜单里进行操作。
CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...这里的ksize是卷积核大小，stride是每一层的stride, RF是感受野大小 函数： def receptiveField(net, n_layers): for layer in range...RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理
文章目录 一、相邻模型盒子垂直外边距合并 - 塌陷 1、外边距塌陷现象说明 2、代码示例 - 塌陷效果 二、嵌套模型盒子垂直外边距合并 - 塌陷 1、外边距塌陷现象说明 2、代码示例 - 塌陷效果...- 塌陷 ---- 注意 : 仅在 垂直方向 上会出现 外边距合并 现象 , 水平方向 外边距 不会合并 ; 1、外边距塌陷现象说明 上下相邻 的 两个模型盒子 , 如果出现下面的情况 : 上面的 模型盒子...设置了 下外边距 margin-bottom , 下面的 模型盒子 设置了 上外边距 margin-top , 这两个 模型盒子 之间的 垂直间距 不是 两个边距之和 = margin-bottom...50 像素 , 最终两个 模型盒子 之间的间距 100 像素 , 取的是 两个外边距 中较大的值 ; 代码示例 : 合并的情况 , 合并后的 上外边距为 二者之间 较大的值 ; 推荐解决方案 : 为 父元素 设置 边框 或 内边距 , 不要让 两个外边距 互相接触 ; 为 父元素 添加 overflow
提出的后处理框架 该方法为帧内（Intra）编码和帧间（Inter）编码的帧训练量不同的模型，对于 Intra 模型，使用了预测图像、QP 和解码图像来输入 CNN，在训练时逼近未编码图像。...对于 Inter 模型，CNN 的输入包含运动补偿信息、QP 和解码图像，以类似的方式进行训练。讲者也给出了运动补偿信息有用的例子。...Intra 模型 Inter 模型 为了解决这一问题，讲者提出了 4 个 CNN 模型，其中两个 Intra 模型，两个 Inter 模型，以不同的信息训练，并且以模型选择处理。...在编码端，将视频帧分块，对每个块选择 MSE 最优的增强模型，并传输该模型的序号。在解码端通过序号选择不同的增强模型。 训练的四个模型 模型选择框架 下图展示了所使用的网络模型。...与现有方法的性能比较 讲者在最后总结道： CNN 质量增强方法可媲美手工设计的滤波器； 使用编码信息可以有效帮助 CNN 学习压缩伪影，其中预测信息，帧类型和 QP 信息较为有效； 模型选择策略有效。
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015
文中讨论了当要识别的对象出现在图像中的不同位置时，CNN 是如何应对、识别的。Pete Warden 给出的解释也许算不上完善，而且也仍然无法保证能够消除位置的影响，但这是一个不错的开始。...一位正在学习用卷积神经网络做图像分类的工程师最近问了我一个有趣的问题：模型是如何学会辨别位于图片中不同位置的物体的呢？...我的朋友正处于启蒙的第三阶段，但也已经粗浅的了解了一些原理可以解释为什么 CNN 可以很好的处理这类问题。...模型始终都会依据预测的准确性得到惩罚或是奖赏，所以为了获得好的评分它必须在带有这些不同的状况下还能猜出图片里的物体。这解释了为什么神经网络会学习如何处理位置差异。 但这还没有结束。...自从开创性的神经网络 AlexNet 开始，CNN 的工作方式就是基于一系列连续的层，依次接收输入数据后最终形成分类操作。
构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。...8 -*- # @Time : 2020/10/16 16:19 # @Author : tcc # @File : cifar_test.py # @Software : pycharm # 使用cnn...模型训练识别cafir数据集 import keras # 引入数据集 from keras.datasets import cifar10 # 反序列化和序列化 import pickle # 主要用于获取文件的属性...模型 def make_model(): # 声明序贯模型 model = Sequential() # 卷积层，32个3x3的卷积核，输入为32x32大小，通道数3的图像，边框填充...categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) return model # 训练模型所需的数据进行图像转换
本文演示了如何使用PyTorch和TPU实现深度学习模型，以加快训练过程。 在这里，我们使用PyTorch定义了一个卷积神经网络（CNN）模型，并在PyTorch/XLA环境中对该模型进行了训练。...XLA将CNN模型与分布式多处理环境中的Google Cloud TPU（张量处理单元）连接起来。在这个实现中，使用8个TPU核心来创建一个多处理环境。...python pytorch-xla-env-setup.py --version $VERSION 一旦安装成功，我们将继续定义加载数据集、初始化CNN模型、训练和测试的方法。...模型定义为PyTorch实例，以及用于加载数据、训练模型和测试模型的函数。...因此，我们可以得出这样的结论：使用TPU实现深度学习模型可以实现快速的训练，正如我们前面所看到的那样。 在不到5分钟的时间内，对50个epoch的40000张训练图像进行了CNN模型的训练。
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