大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...CAM) 对比全局平均池化Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP): 类响应图示例： 图中高亮区域就是根据label...的注意图高响应区域 具体得到的这个相应区的方法是 1） 训练主干网络得到特征图 2） 进行全局池化（图中用的GAP，也可以使用GMP） 3） 对全局池化的结果做全连接得到全连接参数 w 4）...把全连接参数作为权重对特征图进行加权求和 上图最下方的公式 根据对图像的研究发现，不同的类别的特征图相应区域不一样，原始的卷积网络具有一定的定位能力。...GMP 是对全局求最大，只去找分数最高的那个区域。而去忽略其他分数低的区域 因此在定位方面，GAP 比GMP要好 GAP outperforms GMP for localization.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。...首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌云内容主管 Forrest Brazeal 表示，对于开发者来说，无服务器函数是云端最大的计费风险，因为我们没有简单的方法来防止递归调用...函数计费问题的递归反模式，并承认： 大多数编程语言都存在无限循环的可能性，而这种反模式在无服务器应用程序中会消耗更多的资源。...对函数进行并发性限制可能会有所帮助，但这会给开发人员造成一种错误的安全感假象：它可以在递归分叉式场景（无限的函数扩展）中提供保护，但不能避免几个小时内的大笔费用，例如使用相同的 S3 桶作为函数的源和目标...“Throttle”按钮将函数并发性降至零并中断递归循环。...在云供应商可能引入的缓解措施中，Brazeal 建议采用近实时计费方式，对云计费设置上限，并更好地自动化异常检测和递归工作负载修复。
本人在做自动化测试的时候，有时候会遇到需要登录特定帐号进行测试，但可能已经登录了其他帐号了，导致用例失败的问题。...所以需要在验证登录的时候再做一个判断，在修改代码的时候，突然想起了递归函数，复习了一下，尝试之后感觉很省事儿，特别方便。分享一下代码，供大家参考。...com.gaotu100.superclass:id/login_button").clickAndWaitForNewWindow();//点击登录 } } 这个是UiAutomator的方法...，selenium思路也是一样的，就不再贴代码了。...点击阅读原文，有兴趣的童鞋可以加QQ群交流
目前的池化方法大多基于最大池化或平均池化，虽然计算很快内存占用少，但其有很大的提升空间，主要在于更好地维持特征图的重要信息。...[a9f5fb971632e27f06d77e49bd41564c.png] 为此，论文提出了SoftPool，基于softmax加强进行特征图的池化操作。...，而基于最大池化和平均池化的方法的输出则是无分布的。...而论文通过可视化发现，相对于其它池化操作，SoftPool能够很好的保留特征表达，算是最大池化和平均池化的折中。...Conclusion *** SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品。
目前的池化方法大多基于最大池化或平均池化，虽然计算很快内存占用少，但其有很大的提升空间，主要在于更好地维持特征图的重要信息。 ? ...为此，论文提出了SoftPool，基于softmax加强进行特征图的池化操作。从实验结果来看，SoftPool在保持计算和内存高效的情况下，能够很好的保留特征图的重要信息，提升模型的准确率。...SoftPool能够很好地参照区域内的激活值分布，服从一定的概率分布，而基于最大池化和平均池化的方法的输出则是无分布的。...而论文通过可视化发现，相对于其它池化操作，SoftPool能够很好的保留特征表达，算是最大池化和平均池化的折中。...在实现时，先对整图计算 ，然后将得到的图特征图与原图进行element-wise相乘，然后进行平均池化。 ? 多种池化方法的对比。 ? 多个主干网络上的分类准确率对比。
在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同.先来看这两个函数的使用:from numpy import * a = arange...0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]print(a.flatten())# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]可以看到这两个函数实现的功能一样...),在使用过程中应该注意避免在修改视图时影响原本的数组.这是什么意思咧,我们通过代码来具体解释:from numpy import *a = arange(12).reshape(3,4)print(a...[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]print(d)# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]# 可以看到c和d数组都是扁平化后的数组...,在实际应用中应尽量使用flatten()函数,这样避免意外的错误.
引言 上篇介绍了 ThreadPoolExecutor 配置和扩展相关的信息，本篇开始将介绍递归算法的并行化。...当串行循环中的各个迭代操作之间彼此独立，并且每个迭代操作执行的工作量比管理一个新任务时带来的开销更多，那么这个串行循环就适合并行化。 2....串行递归转并行递归 在递归的算法中通常都会存在串行循环，这就可以用上面 1 中的方式进行并行化。...如果在每个迭代操作中，都不需要来自后续递归迭代的结果，那可以参考下面的 parallelRecursive 方法来对递归进行并行化改进： public class Process { /**...达到最大搜索深度或步数。为了避免无限循环或无限搜索的情况，可以设置一个最大搜索深度或步数作为结束条件。当解答器达到了这个限制时，搜索将终止 用户中断。
th_obj.start() th_list.append(th_obj) for th_obj in th_list: th_obj.join() 3.线程的递归锁...# 只要是同一个锁对象，都可以管控全局线程 # 不同的进程在不同的函数内做自己的事儿 # 线程先后顺序不随机 # 谁先拿到第一把锁，则其他的锁都会全部先给第一个拿到第一把锁的人 # 需要多把锁的时候，...th, '放回了 锁_1') lock_2.release() print(th, '放回了 锁_2') print('********************') # 不同的进程在不同的函数内做自己的事儿...t = Thread(target=worker, args=(event,)) t.start() time.sleep(5) # event.set() 7.线程池和线程池的回调函数...使进程池不再接受新的任务，相当于进程池中 close() + join() break # res = pool_obj.submit(consumer, data
，提出一种可实现更快更好收敛的新型池化层 sort_pool2d，表现优于最大池化层，同时解决了最大池化层无法使用来自多层激活函数信息的问题，以及反向传播只会提升最大池化的激活函数的问题。...最大池化层无法使用来自多层激活函数的信息。 反向传播只会提升最大池化的激活函数，即使其他激活函数的值可能出现错误。 本文想要设计一种新型池化层，尽可能多地解决这些问题。...因此，在非最大激活函数可用于降低损失函数时，网络只可学习使用其他值。 梯度流过上一层中的所有 4 个值（相比之下，最大池化层只有一个值）。 因此我希望基于上述原因，这一想法能够比最大池化层做的更好。...假设要被池化的张量 T 有 4 个激活函数，我首先按照 [a1, a2, a3, a4] 的顺序排列它们，其中 a1 ≥ a2 ≥ a3 ≥ a4。...结果 我在不同的数据集和架构上尝试了这一想法，发现其性能全部优于基线最大池化。所有实验使用 pool_range 的 4 个值：1,2,3,4。pool_range=1 对应最大池化。
有一个函数： f(x)=x+10sin5x+7cos4x f(x)=x + 10\sin 5x + 7\cos 4x 求其在区间[-10,10]之间的最大值。...下面是该函数的图像： 在本例中，我们可以把x作为个体的染色体，函数值f(x)作为其适应度值，适应度越大，个体越优秀，最大的适应度就是我们要求的最大值。...# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 适应度函数 def fitness(x): return...self.fitness = 0 # 适应度值 def __eq__(self, other): self.x = other.x self.fitness = other.fitness # 初始化种群...ind.fitness = fitness(ind.x) # 最终执行 def implement(): # 种群中个体数量 N = 20 # 种群 POP = [] # 迭代次数 iter_N = 500 # 初始化种群
=============== [[1 2 3 4 1 2 3 4]] =============== [[1 2 3 4 1 2 3 4] [1 2 3 4 1 2 3 4]] sum() sum函数是对元素进行求和...(2, 3) --- [1 2 3 4 5 6] --- [[1 2] [3 4] [5 6]] numpy.random.rand import numpy as np # 创建一个给定类型的数组...0.03568079 0.68235136 0.64664722] --- [[ 0.43591417 0.66372315] [ 0.86257381 0.63238434]] zip() zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数..., vector2)) # numpy乘法运算中"*"是数组元素逐个计算 print(vector3 * vector4) # numpy乘法运算中dot是按照矩阵乘法的规则来运算 print(dot...A−B)(A−B)T−−−−−−−−−−−−−−√ d_{12}=\sqrt{(A-B)(A-B)^{T}} from numpy import * # 计算两个向量的欧氏距离 vector1 =
来自 | 专知 链接 | mp.weixin.qq.com/s/yOcWMmqddQPyEa2oROCzxQ 编辑 | 机器学习与推荐算法 User-as-Graph: 基于异构图池化的新闻推荐用户建模...然而，对异构图池化方面的研究非常稀缺，并且现有的同构图池化方法对于异构图池化可能不是最优的。基于此，研究员们又提出了一种名为 HG-Pool 的异构图池化方法，如图8所示。...在每次迭代中，研究员们使用类型特定的 GNN 模型从整个异构图的信息中学习每种节点的池化函数，这样能够充分考虑异构节点的特性。...然后使用带 softmax 激活函数的线性变换，将这些节点表示转换为类型特定的池化矩阵。最后使用 padding 后的池化矩阵，将当前邻接矩阵和节点特征矩阵转换为更小的矩阵。...UaG 是 User-as-Graph 的缩写 图11：不同图池化方法的比较 推荐阅读 KDD2021 | 图表示学习系统教程 (附Slides) KDD2021 | 基于深度图卷积网络的多样化推荐
前面我们推荐了方法学：使用singleR基于自建数据库来自动化注释单细胞转录组亚群，广受好评，然后马上就有小伙伴留言说这个功能跟Seurat的TransferData函数类似，我就马不停蹄的尝试了一下：...同样的数据集 这个GSE206528的单细胞转录组数据集，很容易构建成为Seurat对象。...在前面的方法学：使用singleR基于自建数据库来自动化注释单细胞转录组亚群，我们拿到了 sce.singleR.Rdata 文件里面是一个已经降维聚类分群并且注释好的Seurat对象。...，从效果的角度来说，跟前面我们推荐了方法学：使用singleR基于自建数据库来自动化注释单细胞转录组亚群，对比，不知道为什么Seurat的TransferData函数没办法区分SMC和周细胞，其实在UMAP...前面的singleR就没有遇到这个问题： Seurat的TransferData函数没办法区分SMC和周细胞
扫雷游戏 我用到了递归函数 循环语句 二维数组 自定义函数为核心 1.首先是游戏的进入菜单界面 代码部分（不做讲解） void menu()//菜单部分 { printf("*******... arr[i][j] = '#'; } } } void Init_game_sc_l(char arr[X][Y], int x, int y)//初始化雷的棋盘...是 # 那么当#的数量等于雷的数量就判断成功 这里返回#的数量给后面的程序判断 然后是打开空格 这里用到递归函数 我的思路就是以十字打开 然后在打开过的非数字的地方变成0 到有数字的地方停止 void... arr[x][y + 1] = arr_1[x][y + 1]; } } } } 因为是十字 所以我写了四个方向的递归...（希望有大佬可以给出简化版本，而且能让简化完之后给我的是空格而不是0） 以上是程序的各个部分 //全部函数程序 头文件 #pragma once #include #define
在进行科学计算和数据处理时，Python的Numpy库以其强大的数组处理能力而广受欢迎。然而，随着数据集的不断增大和计算任务的复杂化，单线程的处理模式往往无法满足性能需求。...为了充分利用多核处理器的优势，多线程与并行计算成为了解决性能瓶颈的有效方式之一。...尽管如此，对于Numpy等库，因为底层实现是C或Fortran代码，GIL不会成为瓶颈，因此我们仍可以使用ThreadPoolExecutor来提升并行处理效率。...假设需要并行计算多个矩阵的乘积，代码如下： import numpy as np from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 定义矩阵乘法函数...总结 通过结合Python的ThreadPoolExecutor和Numpy库，可以轻松实现复杂计算任务的并行化，从而显著提高效率。
FastAPI：FastAPI是一个高性能的Web框架，基于Starlette框架和Pydantic库构建。...在处理IO密集型任务时，异步编程可以带来显著的性能提升。数据库优化数据库通常是Web应用程序的性能瓶颈之一。为了优化数据库访问性能，你可以采取一些措施，如使用索引、批量操作和数据库连接池。...我们还可以设置缓存的最大大小和过期时间。异步IO异步IO是提高Python Web应用程序性能的关键技术之一。...import numpy as np# 使用numpy进行高性能的数值计算a = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])result = np.dot(a,...例如，使用容器化技术如Docker和Kubernetes来部署应用程序，可以提高应用程序的可扩展性和可靠性，从而进一步提升性能。
二 内存架构 2.1 缓冲池（Buffer Poll） 缓冲池是InnoDB位于主存储器中的一片区域，用于缓存访问过的表和索引数据。缓冲池允许直接从内存处理频繁使用的数据，这加快了处理速度。...数据通过一次fsync()函数调用，在一个大的顺序块写入doublewrite缓冲区（除非innodb_flush_method被设置为O_DIRECT_NO_FSYNC）。...3.5 重做日志 重做日志（redo log）是一种基于磁盘的数据结构，用于在崩溃恢复期间更正由不完整事务写入的数据。...在正常的操作中，重做日志对SQL语句或低级API调用产生的更改表数据的请求进行编码。在意外关闭之前未完成数据文件更新的修改，将在初始化期间和接受连接之前自动重放。...如果另一个事务需要将原始数据视为一致读取操作的一部分，则会从撤消日志记录中检索未修改的数据。撤消日志存在于撤消日志段中，而撤消日志段包含在回滚段中。
') 对时域1D信号进行最大值池化 参数 pool_length：下采样因子，如取2则将输入下采样到一半长度 stride：整数或None，步长值 border_mode：‘valid’或者‘same’...None, border_mode='valid', dim_ordering='th') 为空域信号施加最大值池化 参数 pool_size：长为2的整数tuple，代表在两个方向（竖直，水平）上的下采样因子...=None, border_mode='valid', dim_ordering='th') 为3D信号（空域或时空域）施加最大值池化 本层目前只能在使用Theano为后端时可用 参数 pool_size...,channels,）的5D张量 ---- GlobalMaxPooling1D层 keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling1D() 对于时间信号的全局最大池化 输入shape...参数 init：alpha的初始化函数 weights：alpha的初始化值，为具有单个numpy array的list 输入shape 任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数 输出
深度学习泛化研究：多层非线性复合是对最大熵原理的递归逼近实现 【前言】 深度学习在各领域得到成功应用的一个重要原因是其优秀的泛化性能。...近日，中国科技大学、北京交通大学和中科院自动化研究所的研究人员证明了深度学习的多层线性回归+非线性激活函数的复合实际是对原始最大熵原理的一种递归逼近实现，从经典的最大熵理论为深度学习泛化性能提供了一种新的解释...另外，这个工作也从最大熵的角度解释了深度学习中存在的信息瓶颈现象以及与泛化效果相关的一些网络结构设计。...[基于特征的最大熵模型]：设T是只与X相关的一组特征，可以用函数ti(x)表示特征T在样本x中存在的概率，即P(T=1|X=x)=ti(x)，P(T=0|X=x)=1-ti(x)，于是得到了基于特征的最大熵模型...熟悉信息瓶颈理论的同学可能早就发现了，最大熵等价定理中的特征条件与信息瓶颈中的优化目标非常像。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
