[为什么要进行实例探究？ Why Look at Case Studies?]...本篇涉及到的经典CNN模型包括： LeNet-5 AlexNet VGG ResNet(Residual Network，残差网络) Inception Neural Network 1.经典卷积网络...具体的网络结构如下图： [经典卷积网络] [经典卷积网络] 模型结构解析： 卷积层 \Longrightarrow (最大)池化层 \Longrightarrow 全连接层的结构。...[经典卷积网络] [经典卷积网络] VGG又称VGG-16网络，「16」指网络中包含16个卷积层和全连接层。 超参数较少，只需要专注于构建卷积层。...VGG需要训练的特征数量巨大，包含多达约1.38亿个参数。 相关论文：Simonvan & Zisserman 2015.
文章目录 源代码 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol ...
Python 机器学习经典实例 ? 课程简介： 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。...本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。
命令： set 设置值 exists 判断key是否存在 get 获取值 incr 增加/减少值 incrby 增加/减少指定数值 setnx 不存在才能设置k...
king($n, $m){ $monkeys = range(1, $n); //创建1到n数组 $i=0; while (count($monkeys) 1) { //循环条件为猴子数量大于...unset($monkeys[$i]); } $i++;//$i 循环+1，不断把猴子删除，或 push到数组 } return current($monkeys); //猴子数量等于...function niu($y){ static $num= 1; //定义静态变量;初始化牛的数量为1 for ($i=1; $i <=$y ; $i++) {...i-1][$j-1]+$arr[$i-1][$j]); echo " "; } echo"<br/ "; } } } $yh=new T('3'); //$yh=new T(数量...array = ['1','50','100','150','200','250','300']; $a = '120'; echo binsearch($a,$array); 以上就是php经典趣味算法的详细内容
实例1.输⼊列表a，返回⼀个包括其中所有偶数的列表 两种写法 ⼀种不使⽤列表⽣成式， 另⼀种使⽤列表⽣成式 a = input("请输⼊⼀个列表") # 例如 [3,1,2] a = eval(a)..."使⽤列表⽣成式") c = [e for e in a if e % 2 == 0] print(c)输出结果：请输入一个列表3,1,2,5,8不使用列表生成式[2, 8]使用列表生成式[2, 8]实例
reduceByKey 对两个RDD基于key进行join和重组，如join(父RDD不是hash-partitioned ) 需要进行分区，如partitionBy Transformations转换方法实例...collect res28: Array[String] = Array(2, 3, 5, 6, 8, 9) coalesce(numPartitions) 这个方法用于对RDD进行重新分区，第一个参数是分区的数量
本例中，我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中 的数量。
一、前述 本文分享一篇基于数据集cifa10的经典模型架构和代码。...tutorials.image.cifar10 import cifar10 from tutorials.image.cifar10 import cifar10_input # 本节使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集...使用cifar10_input类中的distorted_inputs函数产生训练需要使用的数据，包括特征及其对应的label，这里是封装好的tensor， # 每次执行都会生成一个batch_size的数量的样本...inference（构建）的部分，梳理整个网络结构，设计性能良好的CNN是有一定规律可循的，但是想要针对某个问题设计最合适的 # 网络结构，是需要大量实际摸索的 # 完成模型inference的构建，接下来是计算...如果神经网络可以克服这些 噪声并准确识别，那么他的泛化能力必然很好。
经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？...完整实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）； 使用 1 * 1 卷积核，改变输出特征 channel 数（减少网络参数...1、InceptionNet网络模型 InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比...显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图1.1所示。
image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。...NiN 4.1 网络结构 NiN 使⽤ 的卷积层来替代全连接层。 NiN 块是 NiN 中的基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全连接层的 卷积层串联⽽成。...GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结的网络结构，其基础卷积块称为 Inception 块，其结构如下： image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路...DenseNet 7.1 网络结构 DenseNet 的主要局部结构如下： image.png DenseNet 网络结构如下： image.png DenseNet 的基础块称为稠密块（DenseBlock
经典卷积网络--LeNet 1、LeNet5网络结构搭建 2、LeNet5代码实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数。...1、LeNet5网络结构搭建 LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。
1 问题 定义好一个VGG11网络模型后，我们需要验证一下我们的模型是否按需求准确无误的写出，这时可以用torchinfo库中的summary来打印一下模型各层的参数状况。...这时发现表中有一个param以及在经过两个卷积后参数量（param）没变，出于想知道每层的param是怎么计算出来，于是对此进行探究。 2 方法 1、网络中的参数量(param)是什么？...2、网络中的参数量(param)的计算。 卷积层计算公式:Conv2d_param=(卷积核尺寸*输入图像通道+1)*卷积核数目 池化层：池化层不需要参数。...全连接计算公式：Fc_param=(输入数据维度+1)*神经元个数 3、解释一下图表中vgg网络的结构和组成。...= nn.Linear(in_features=4096,out_features=1000) Fc_fc_param=(4096+1)*1000=4,097,000 3 结语 以上为一般情况下参数量计算方法
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...，其网络结构如图所示。
Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核，步长为 1，...各网络层之间存在连接，每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。...讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多，LeNet-5 网络大约有 6 万个参数，AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。...具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层，总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大，参数量多，但是结构并不复杂。网络结构十分规整。...每一层的卷积核个数都进行翻倍，所以特征图中的信道数量也增加一倍，很有规律性，从这一点来说，这篇文章十分吸引人。
本系列推文，我们每期将对五个Python实例小项目进行介绍，每天三分钟，由浅入深，由易到难，让各位读者渐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并且能够在生活中使用它。 ?...今天介绍的实例小项目为：（基于Python3.7版本） 实例1：矩阵对角线之和 实例2：逆序列表 实例3：矩阵相加 实例4：列表排序、连接 实例5：统计1到100之和 图片来源：YouTube No.1...实例1：矩阵对角线之和 mat=[[1,2,3], [3,4,5], [4,5,6] ] res=0 for i in range(len(mat)): res+=...No.2 实例2：逆序列表 lis=[1,10,100,1000,10000,100000] for i in range(int(len(lis)/2)): lis[i],lis[len(lis...No.4 实例4：计算二次方程 实例4：计算二次方程 实例4：列表排序、连接 a=[2,6,8] b=[7,0,4] a.extend(b) a.sort() print(a) 执行以上代码输出结果为：
订单表t_order水平分割到n个物理库，为保证数据均匀分布到n个库中，一般根据hash(order_id)%n，sharding column不使用购买人id...
今天介绍的实例小项目为：（基于Python3.7版本） 实例1：计算圆的面积 实例2：随机数生成 实例3：十进制转二进制、八进制、十六进制 实例4：判断数字是正数、负数或零 实例5：输入两个变量，并相互交换...图片来源：YouTube No.1 实例1：计算圆的面积 # 定义一个方法来计算圆的面积 def findArea(r): PI = 3.142 return PI * (r * r)...No.3 实例3：十进制转二进制、八进制、十六进制 # 获取用户输入十进制数 dec = int(input("输入数字：")) print("十进制数为：", dec) print("转换为二进制为...No.4 实例4：计算二次方程 实例4：计算二次方程 实例4：判断数字是正数、负数或零 # 用户输入数字 num = float(input("输入一个数字: ")) if num > 0:...No.5 实例5：输入两个变量，并相互交换 # 用户输入 x = input('输入 x 值: ') y = input('输入 y 值: ') # 创建临时变量，并交换 temp = x x =
本系列推文，我们每期将对五个Python实例小项目进行介绍，每天三分钟，由浅入深，由易到难，让各位读者渐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并且能够在生活中使用它。...今天介绍的实例小项目为：（基于Python3.7版本） 实例1：按位与 实例2：按位或 实例3：按位异或 实例4：按位取反 实例5：位移动 图片来源：YouTube No.1 实例1：按位与 #程序分析...0&0=0; 0&1=0; 1&0=0; 1&1=1 a=0o77 print(a) b=a&3 print(b) b=b&7 print(b) 执行以上代码输出结果为： No.2 实例2：按位或 #程序分析...0|0=0; 0|1=1; 1|0=1; 1|1=1 a=0o77 print(a|3) print(a|3|7) 执行以上代码输出结果为： No.3 实例3：按位异或 #程序分析 0^0=0; 0...^1=1; 1^0=1; 1^1=0 a=0o77 print(a^3) print(a^3^7) 执行以上代码输出结果为： No.4 实例4：计算二次方程 实例4：计算二次方程 实例4：按位取反 #程序分析
本系列推文，我们每期将对五个Python实例小项目进行介绍，每天三分钟，由浅入深，由易到难，让各位读者渐渐爱上这门神奇的编程语言，掌握它并且能够在生活中使用它。 ?...今天介绍的实例小项目为：（基于Python3.7版本） 实例1：数字比大小 实例2：获取昨天日期 实例3：查找列表中最小元素 实例4：查找列表中最大元素 实例5：字符串翻转 图片来源：YouTube No....1 实例1：数字比大小 a=int(input('a=')) b=int(input('b=')) if a<b: print('a<b') elif a>b: print('a>b'...No.2 实例2：获取昨天日期 # 引入 datetime 模块 import datetime def getYesterday(): today = datetime.date.today...No.4 实例4：计算二次方程 实例4：计算二次方程 实例4：查找列表中最大元素 list1 = [10, 20, 4, 45, 99] list1.sort() print("最大元素为:", list1
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