在估计器中同时使用batch_norm和dropout是否相关？_是否可以在AVMutableComposition上同时使用CIFilter和GPUImage筛选器？_您是否可以在POJO类中同时使用@XmlElement和@JsonProperty - 腾讯云开发者社区

知识分享之Java——在IDEA中安装maven helper和相关使用背景日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...同时在这里也欢迎大家把自己遇到的问题留言或私信给我，我看看其能否给大家解决。...开发环境系统：windows10 JDK：openjdk11 开发工具：IDEA 教育版框架：SpringBoot 包管理：Gradle 内容在日常进行Java项目开发时我们经常使用maven，而...maven包管理时有时我们会出现包冲突的情况，这时我们需要在pom.xml中增加exclusion标签进行剔除，当比较多时这类剔除就很繁琐，在idea组件库中的maven helper就可以有效帮我们解决这个问题...image.png 是不是方便了很多~请大家持续关注，我会进行整理更多开发中有趣的组件和各种各样的知识，我们一起共同成长学习。

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使用JClouds在Java中获取和发布云服务器

本文中，我们举例来说明如何使用JClouds API 获取和发布云服务器。...JClouds API 可以和大量云服务提供商（包括Amazon EC2和Rackspace）协同工作并且允许使用Java代码执行大量操作。...如果您使用的是Maven，依赖关系如下所示。在操作之前，请先检查版本是否需要更新。...在它的在构造函数中，设置好接口信息，如用户名、API秘钥等信息，最后将这个类实例化。...; } 发布服务器组中的服务器我们可以一次发布一个或一组服务器。

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奥比中光Orbbec Astra Pro RGBD 3D视觉传感器在ROS（indigo和kinetic）使用说明 rgb depth同时显示

Orbbec Astra Pro传感器在ROS（indigo和kinetic）使用说明 rgb depth同时显示这款摄像头使用uvc输入彩色信息，需要libuvc和libuvc_ros这样才能在.../SimpleViewer和./ClosestPointViewer，注意传感器特性，深度视觉0.4-8.0米，如下： ? ?...修改下libuvc.h中include中的路径。...在启动roscore后，使用： ~$ rosrun libuvc_camera camera_node 查看rgb。...使用 rqt_image_view ，查看rgb如下： ? 同时使用也是可以的。 ? ? 安装配置完毕，可以开始使用这款视觉传感器了。

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CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> DCN

DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...代码实现 def residual_layer(x0, unit, dropout_rate, batch_norm, mode): # f(x): input_size -> unit ->...= params['dropout_rate'], batch_norm = params['batch_norm'], mode...Deep部分的同时，Deep&Cross借鉴了上述ResNet的思路，创新了显式的高阶特征交互方式。...模型细节 DCN的输入是Embedding和连续特征拼接而成的Dense输入，因为不像PNN，AFM等需要两两向量内积，因此对每个特征Embedding的维度是否一致没有要求，然后Cross部分和Deep

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TensorFlow实现批量归一化操作的示例

批量归一化在对神经网络的优化方法中，有一种使用十分广泛的方法——批量归一化，使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。...这样就会在保留样本分布特征的同时，又消除层与层间的分布差异。在实际的应用中，批量归一化的收敛非常快，并且有很强的泛化能力，在一些情况下，完全可以代替前面的正则化，dropout。...批量归一化的简单用法下面介绍具体的用法，在使用的时候需要引入头文件。...scale：是否进行变换，通过乘以一个gamma值进行缩放，我们常习惯在BN后面接一个线性变化，如relu。 epsilon：为了避免分母为0，给分母加上一个极小值，一般默认。...但它是在每次当前批次训练完成后才更新均值和方差，这样导致当前数据总是使用前一次的均值和方差，没有得到最新的值，所以一般设置为None，让均值和方差及时更新，但在性能上稍慢。

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·Keras实现DenseNet

: dropout rate weight_decay: weight decay factor Returns: keras tensor with batch_norm...: x = Dropout(dropout_rate)(x) return x 其中的concat_axis表示特征轴，因为连接和BN都是对特征轴而言的。...bottleneck表示是否使用瓶颈层，也就是使用1x1的卷继层将特征图的通道数进行压缩。 ---- Transition_block: 过渡层，用来连接两个dense_block。...同时在最后一个dense_block的尾部不需要使用过渡层。按照论文的说法，过渡层由四部分组成：BatchNormalization、ReLU、1x1Conv和2x2Maxpooling。...weight_decay))(x) x = AveragePooling2D((2, 2), strides=(2, 2))(x) return x 其中的Conv2D操作实现了1x1的卷积操作，同时使用了

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tf21: 身份证识别——识别身份证号

上一篇：身份证识别——生成身份证号和汉字代码直接参考，验证码识别 #!...# 是否在训练阶段 train_phase = tf.placeholder(tf.bool) #Batch Normalization?...有空再理解,tflearn or slim都有封装 ## http://stackoverflow.com/a/34634291/2267819 def batch_norm(x, beta, gamma...conv1 = tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(x, w_c1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b_c1) conv1 = batch_norm...tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid

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在 Jupyter Notebook 中查看所使用的 Python 版本和 Python 解释器路径

我们在做 Python 开发时，有时在我们的服务器上可能安装了多个 Python 版本。使用 conda info --envs 可以列出所有的 conda 环境。...Kernel（内核） Kernel 在 Jupyter Notebook 中是一个核心概念，它负责执行 Notebook 中的代码。...在 Jupyter Notebook 中，当用户选择 Python 内核时，他们实际上是在选择一个 Python 解释器来执行代码。...融合到一个文件中的代码示例下面是一个简单的 Python 代码示例，它可以在 Jupyter Notebook 中运行。这段代码定义了一个函数，并使用该函数计算两个数的和。...可以通过在 Notebook 中运行 import sys 和 print(sys.version) 来查看当前 Python 解释器的版本信息。

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如何自动生成文本摘要

这个技术最早是在气象领域应用起来的，就是用一个固定的格式把预测出来的数据套入进去，后来在金融领域，医疗领域也得到广泛的应用，这样的工具可以很好的帮助从业人员节省一部分时间。...词向量的每个维度可以表示一个性质，可以是性别或者是头衔等，词向量在每个维度的投影长度可以看作是这个单词在这个性质上的相关度。...另一种算法叫做GloVe，它属于 count based的，每一行代表一个单词，每一列代表和这个单词出现在同一语境中的频数。...model.add(lstm) model.add(Dropout(p_dense,name='dropout_%d'%(i+1))) 这里有一个很关键的点，就是我们需要记住这段文字中的哪些部分呢...关于记忆的话，我们会选择用 ltm 模型来做，而在这个问题上另一个重要的理论就是 attention，它可以学到哪些数据是最相关的最需要记忆的。

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基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet

模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成，通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练，最终得到的模型估计图像中的行人的数量。...（Shallow Network）组成，两组网络通过拼接成一个网络，接着输入到一个卷积核数量和大小都是1的卷积层，最后通过插值方式得到一个密度图数据，通过统计这个密度就可以得到估计人数在PaddlePaddle...中，通过以下代码判断即可实现上面的CrowdNet模型，在深层卷积网络和浅层卷积网络的卷积层都使用conv_bn卷积层，这个是通过把卷积层和batch_norm组合在一起的。...# 是否使用GPU USE_CUDA = True # 模型参数保存路径 PERSISTABLES_MODEL_PATH = 'persistables_model/' # 预测模型保存路径 INFER_MODEL...import cm as CM import os import numpy as np import paddle.fluid as fluid from PIL import Image # 是否使用

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在Python中实现代理服务器的配置和使用方法

Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和模块，使得实现和配置代理服务器变得非常简单。本文将介绍在Python中实现代理服务器的配置和使用方法，帮助开发者快速上手并灵活应用代理服务器技术。...访问限制：代理服务器可以根据规则对客户端的请求进行过滤和限制，控制访问权限。Python中的代理服务器实现Python提供了多种库和模块，可以用于实现和配置代理服务器。...使用代理信息配置代理服务器在实际应用中，我们通常会从代理提供商那里获取到代理服务器的相关信息，包括代理地址、端口号、用户名和密码等。接下来，我们将利用已有的代理信息对代理服务器进行配置。...我们首先定义了代理服务器的相关信息，包括地址、端口号、用户名和密码。...使用代理服务器的注意事项在使用代理服务器时，需要注意以下几点：代理服务器的稳定性：选择稳定可靠的代理服务器，以确保网络通信的稳定性和可靠性。

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【代码】因果推断+推荐系统的DecRS代码阅读

本文主要的思想是：通过去除因果图中的混杂因子来缓解数据有偏导致的问题，因此方法中没有用到用户的点击数据而是直接使用了不同item组的先验分布，从而避免使用到有偏数据。具体可见论文或公众号推文。...文件主要包含code和data两部分，code部分分别实现了amazon-book和ml-1m的对应的相关DecFM和DecNFM。本文后续代码以DecFM为例。...dim=1) # FM model FM = 0.5 * (sum_square_embed - square_sum_embed) # 后续经过BN和dropout...因此文中采用了KL散度来判断该用户是否是兴趣多变的用户。将原有的用户u的历史序列分为两段序列，然后计算这两段序列的对称KL散度。值越大说明越容易改变兴趣，即需要后门调整；反之，则不需要后门调整。...以下为部分代码，具体可见inference文件夹 # 这部分是使用了公式11,12的情况，kl_score标准化后， # 对两个模型（去除混杂和不去除混杂）的输出分别加权后得到预测分数 threshold_list

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基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet

》，CrowdNet模型主要有深层卷积神经网络和浅层卷积神经组成，通过输入原始图像和高斯滤波器得到的密度图进行训练，最终得到的模型估计图像中的行人的数量。...] 在PaddlePaddle中，通过以下代码判断即可实现上面的CrowdNet模型，在深层卷积网络和浅层卷积网络的卷积层都使用conv_bn卷积层，这个是通过把卷积层和batch_norm组合在一起的...# 是否使用GPU USE_CUDA = True # 模型参数保存路径 PERSISTABLES_MODEL_PATH = 'persistables_model/' # 预测模型保存路径 INFER_MODEL...import cm as CM import os import numpy as np import paddle.fluid as fluid from PIL import Image # 是否使用...其实对密度图求和也是能够得到估计人数的。因为PaddlePaddle输出的密度图是经过转置的，所以在显示时需要再一次执行转置才能正常显示。

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使用神经网络的自动化特征工程

我们将向此函数提供特征名称，定义层的数量和大小，表示是否要使用批量归一化，定义模型的名称并选择输出激活。...hidden_layers变量将为每个层有一个单独的列表，第一个数字是神经元的数量，第二个数字是dropout比例。该函数的输出将是输出层和最终的隐藏层（特征工程），这些层将作为最终模型的基础。...此函数将使用所有输入特征列表，上面定义的排除特征和嵌入字典，在add_model函数中描述的hidden_layer结构以及是否应使用批处理规范的配置等。...在返回之前，我们检查循环是否在跳连接模型上运行。如果是这样，我们将附加输入要素，以便最终模型也可以使用原始要素进行训练。...然后，我们将这些层/特征中的每一个串联起来，并将其输入到最终模型中。最后，我们构建，编译，训练和测试模型。

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使用 MediaStream Recording API 和 Web Audio API 在浏览器中处理音频（未完待续）

使用 MediaStream Recording API 和 Web Audio API 在浏览器中处理音频 1....于是乎，我就顺便调研了下如何在浏览器中处理音频，发现 HTML5 中有专门的API用来处理音频。 2. 核心概念 2.1 MediaStream 一个MediaStream是一个媒体内容的流。...一个流中可能包含几个轨道：比如若干视频轨道和若干音频轨道。...2.4 AudioContext 使用Web Audio API相关接口前，你必需创建一个AudioContext。一切操作都在这个环境里进行。...如何录音首先，我们可以使用getUserMedia向浏览器申请权限： navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }).then((stream

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使用Kubernetes设备插件和RuntimeClass在入口控制器中实现硬件加速SSLTLS终止

在这篇博客文章中，我们将展示使用最近创建的Kubernetes构建块（设备插件框架和RuntimeClass）为运行Ingress控制器代理的容器提供硬件加速加密是多么容易。...关于代理、OpenSSL引擎和加密硬件代理服务器在Kubernetes入口控制器功能中起着至关重要的作用。它将流量代理到每个入口对象路由的后端。...Kubernetes入口控制器使用的常用代理服务器中，Nginx和HAproxy使用OpenSSL。CNCF毕业项目Envoy使用BoringSSL，但是社区似乎也有兴趣使用OpenSSL作为替代。...部署概述参考设置最后，我们描述构建图2中描述的功能设置所需的构建块和步骤，该功能设置使用Intel® QuickAssist技术（QAT） PCIe设备在入口控制器中启用硬件加速SSL终止。...： Intel® QAT驱动程序发行版，内核驱动程序同时安装在主机内核和Kata容器内核（或在rootfs上作为可加载模块）已部署QAT设备插件DaemonSet 入口控制器配置和部署：一个修改后的

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使用Keras Tuner进行自动超参数调优的实用教程

在本文中将介绍如何使用 KerasTuner，并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧，例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。...在第 7-8 行中，使用 hp.Boolean 来评估是否需要添加归一化层，在第 10 行中，为 dropout 定义了不同值。...第 12-17 动态地指定模型应该有多少卷积层，同时为每一层定义不同的超参数空间。将卷积层的数量设置为 7-8，并且在每一层中独立搜索最佳的核数量、内核大小和激活函数。...在循环内使用 name=f”kernel_{i}” 可以为每一层上的每个参数定义不同的搜索空间。在第 18-22 行中，搜索 conv 块内添加（或不添加）dropout 和批量归一化层。...有了模型，我们可以在完整数据集和使用更多 epoch 上训练这个模型。还可以传递回调函数，例如早停、保存最佳模型和学习率调度等等。

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【Lasagne速成】LasagneTheano图像分类从模型自定义到测试

1 Lasagne是什么说了这么久的开源框架，我们好像一直忘了一个很老牌的框架，就是theano对不对，在2008年的时候，这个框架就由Yoshua Bengio领导的蒙特利尔LISA组开源了。...一直没说theano是因为它的使用成本真的有点高，需要从底层开始写代码构建模型，不过今天说的这个是封装了theano的高层框架，即Lasagen，它使得theano使用起来更简单。...2.3 网络定义基本上和所有python库的方法是一样的，调用接口就行。...lasagne.nonlinearities.rectify) network = lasagne.layers.DenseLayer( lasagne.layers.dropout...验证集和测试集上的定义与此类似，只需要更改deterministic为deterministic=True，这样会屏蔽掉所有的dropout层，如下： test_prediction = lasagne.layers.get_output

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基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

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·Keras实现DenseNet

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在 Jupyter Notebook 中查看所使用的 Python 版本和 Python 解释器路径

如何自动生成文本摘要

基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet

在Python中实现代理服务器的配置和使用方法

【代码】因果推断+推荐系统的DecRS代码阅读

基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet

使用神经网络的自动化特征工程

使用 MediaStream Recording API 和 Web Audio API 在浏览器中处理音频（未完待续）

使用Kubernetes设备插件和RuntimeClass在入口控制器中实现硬件加速SSLTLS终止

使用Keras Tuner进行自动超参数调优的实用教程

【Lasagne速成】LasagneTheano图像分类从模型自定义到测试

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