PostgreSQL中大量更新或者删除记录后，加上autovacuum参数未做优化或设置不当，会导致表及索引膨胀。生产环境除了手动使用vacuum之外，还有两个比较常用的工具：一个是pg_repack，另外一个是pg_squeeze。
该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果。axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错
这是因为matplotlib.pyplot接收的color sequence 参数c应该是单个值，直接传Y或者Y.train传的是shape(1, size)的矩阵。
View(a,b)中第一个参数a代表目标张量的行数，b代表列数。为了简便起见，也可以只指定第一个参数a，b这个参数设置成-1，函数会自动计算对应的列数。
本篇是pandas100个骚操作系列的第 12 篇：Squeeze 类型压缩小技巧！
补充知识：pytorch中squeeze()、unsqueeze(),以及一些高维数组操作
本次分享的pandas骚操作非常简单，但很实用。尤其在面临数据处理的过程中，是我们一定会面临的问题，下面一起来看一下。
一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。
中文系统虽说不是必须，但是至少要能看、能写汉字，不是么？我也是用终端，突然说用w3m访问页面玩玩，然后，你懂的……
作用：从数组中删除单维度条目，即把shape=1的维度去掉，但对非单维度的维度不起作用。
在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。
之所以说：“吊打YOLOv3”，因为CornerNet-Lite在FPS和mAP上都超过了YOLOv3，具体详见下文介绍。
github：https://github.com/zhuogege1943/dgc/
增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。
数据准备是机器学习的基础，俗话说巧妇难为无米之炊，没有数据的机器学习就是耍流氓。
在搭建网络模型时，掌握对张量形状的操作是非常重要的，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法🌹
在展示大量数据的时候我们第一会想到使用ListView，如果你觉得ListView比较单一、枯燥，你可以使用ListWheelScrollView，ListWheelScrollView和ListView同源，但它的渲染效果类似于车轮（或者滚筒），它不是在平面上滑动，而是转动车轮，先来看一波效果：
从左至右起，32表示训练集batch_size大小，3是图像通道数，288是图像高度，144是图像宽度，图像尺寸 288*144，维度个数是4。很多博客在介绍论文时候，没有准确表达这些参数名称，往往出现张冠李戴，导致读者后续使用过程中被老师ma
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。因此研究小模型是很有现实意义的。 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
改变张量的形状，如果可以，会返回一个input的view。否则，会复制一份， 参数
SENet是ImageNet 2017（ImageNet收官赛）的冠军模型，和ResNet的出现类似，都在很大程度上减小了之前模型的错误率（具体见附录），并且复杂度低，新增参数和计算量小。下面就来具体介绍一些SENet的神奇之处。
转载地址：https://blog.csdn.net/loseinvain/article/details/78994695
本文提出了一种名为Squeeze-and-Excitation Networks（SE-Nets）的新型神经网络结构，旨在解决传统卷积神经网络（CNN）中特征通道之间的相关性建模问题。SE-Nets通过在输入图像的不同区域中自适应地计算通道之间的相关性来实现这一目标。通过这种方式，SE-Nets可以更好地利用特征通道之间的依赖关系，从而提高模型的性能。实验证明，SE-Nets在图像分类任务上表现出色，甚至超过了其他先进的卷积神经网络结构。
现在根据深度学习书，自动编码器是一种神经网络，经过训练旨在将其输入复制到其输出。在内部，它有一个隐藏层，用于描述用于表示输入的代码。网络可被视为由两部分组成：编码器功能“h = f（x）”和产生重建“r = g（h）”的解码器。
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。
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识，其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重，查看量化后的权重是否变成整形。
本文自研创新改进：SENet v2，针对SENet主要优化点，提出新颖的多分支Dense Layer，并与Squeeze-Excitation网络模块高效融合，融合增强了网络捕获通道模式和全局知识的能力
在语义分割的预测过程中，我们需要对每个像素进行目标检测，那就出现一个问题，我们先是对输入的图像通过二维卷积神经网络进行不断的高宽减半的压缩，最后得到一个预测，但我们如果需要对每个像素进行识别，就要通过预测反推每个像素里面的类别。举个例子，我们对猫狗识别时，我们不仅仅要识别猫在哪，还要将关于猫的每个像素给识别出来，这时就要求我们需要用到转置卷积。转置卷积可以使得图像不断变大，使得我们生成的图像和原始图像具有相同大小，那么我们就能够狠方便的进行语义分割。
论文: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size
众所周知，Ubuntu使用apt-get默认安装的软件版本都偏低，目前Ubuntu12.04安装的PHP版本为PHP Version 5.3.10-1ubuntu3.7，Nginx、Redis等常用软件版本也都非常保守。而这对于个人开发而言，要尝试新版本特性还需要编译安装解决依赖问题，实在不够方便。
这是卷积神经网络学习路线的第16篇文章，介绍ICLR 2017的SqueezeNet。近些年来深层卷积网络的主要方向集中于提高网络的准确率。而对于相同的正确率，更小的CNN架构可以提供如下优势：（1）在分布式训练中，与服务器通信需求更小。（2）参数更少，从云端下载模型的数据量少。（3）更适合在FPGA等内存受限的设备上部署。基于这些优点，这篇论文提出了SqueezeNet。它在ImageNet上实现了和AlexNet相同的准确率，但是只使用了AlexNet的参数。更进一步，使用模型压缩技术，可以将SqueezeNet压缩到0.5M，这是AlexNet的。
当我们在使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
学习维度转换 shape 计算维度 tf.shape(input,name = None) 案例1 a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5]) with tf.Session() as sess: print (sess.run(tf.shape(a))) 结果：[2 2 5] size 计算元素个数 tf.size(input,name = None) 案例2 a = tf.constant([i for i in range
1911.09099：SINet: Extreme Lightweight Portrait Segmentation Networks with Spatial Squeeze Modules and Information Blocking Decoder
下图为我们了展示了2018前常用CNN模型大小与Accuracy的比较，网络上不乏介绍CNN演进的文章[LeNet/AlexNet/Vgg/ Inception/ResNet]，写的也都很好，今天我们为各位读者介绍几个最新的CNN模型，如何搭建以及他们的优势在哪里。
论文: CornerNet-Lite: Efficient Keypoint-BasedObject Detection
多个tensor向量在某个维度上进行堆叠。注意的是：stack只是torch的函数。
squeeze的用法与unsqueeze类似，同样需要给出要操作的维度参数，但若不给出维度的话，会把所有能删减的维度都去掉。
秉承着 有对象，用对象；没对象，找对象；找不到，造对象 的思想方针，终于将 ListWheelViewport 组件跑起来了。以前由于认知的局限，一直没能玩转ListWheelViewport，如今，确实成长了一些。此组件已收录于 FlutterUnit ，目前收录组件已破 310+，可喜可贺，欢迎 star 。 先看一下 ListWheelViewport 的基本信息： 源码位置： flutter/lib/src/widgets/list_wheel_scroll_view.dart 父类：
定义 Tensor Transformations - Shapes and Shaping: TensorFlow provides several operations that you can use to determine the shape of a tensor and change the shape of a tensor. tensorflow提供了一些操作，让用户可以定义和修改tensor的形状 ---- 常用API tf.shape 以tensor形式，返回te
学习维度转换 shape 计算维度 tf.shape(input,name = None) 案例1 a = tf.constant([i for i in range(20)],shape =[2,2,5]) with tf.Session() as sess: print (sess.run(tf.shape(a))) 结果：[2 2 5] size 计算元素个数 tf.size(input,name = None) 案例2 a = tf.constant([i for i in ra
今天将继续分享从网络结构上进行改进提出PEVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
运行代码过程中报错：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'.
tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来，其余维度不变；而1.0版本以后，函数的用法变成：
可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2)
今天将分享Unet的改进模型DoubleU-Net，改进模型来自2020年的论文《A Deep Convolutional Neural Network for Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！
深度神经网络的特点是啥？特点就是深，但是越深的网络意味着计算复杂度的加大和更高的延迟，这产生了个疑问？网络真的越深越好吗？有么有"不深又好"的网络呢？这篇论文<NON-DEEP NETWORKS>给了我们肯定的答案。这篇论文充分利用了并行子网络有效的降低了网络的深度并提升了模型的效果。
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