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人脸检测：SSH

两个3×33\times33×3的卷积核作用相当于一个5×55\times55×5的，三个3×33\times33×3的卷积核作用相当于一个7×77\times77×7的。...所以最后Detection Module相当于有三种尺寸的卷积核3×33\times33×3，5×55\times55×5和7×77\times77×7。

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《深度学习》学习笔记一——线性代数

import numpy as np m = np.mat(eye(3,3,dtype=int)) print m 输出为： [[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]] 计算3×33\times33...0] [0 4 0] [0 0 8]] 的逆矩阵为： [[0.5 0. 0. ] [0. 0.25 0. ] [0. 0. 0.125]] 求3×33\times33...numpy as np m = np.mat([[2, 0, 0], [0, 4, 0], [0, 0, 8]]) d = np.linalg.det(m) print d 输出为： 64.0 求3×33\times33

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PHP内核之旅-4.可变长度的字符串

len; 6 char val[1]; 7 }; 变量描述 1 gc 变量的引用计数信息，内存管理会用到 2 h harh code, 字符串通过Times33

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有趣的算法（三）——Hash算法

5、经典hash算法：DJB hashfunction（俗称Times33）该算法效率和随机性很高，运用广泛，包括Perl、Berkeley DB、Apache、MFC、STL、PHP等的Hash，...2）定义hash函数（Times33，字符串取ascii，结果和10） private functionhashFunction($string){ $len = strlen($string

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计算机视觉-卷积神经网络

比如3×33\times33×3卷积对应的感受野大小就是3×33\times33×3，如图10 所示。...图10：感受野为3×3的卷积而当通过两层3×33\times33×3的卷积之后，感受野的大小将会增加到5×55\times55×5，如图11 所示。...比如3×33\times33×3卷积对应的感受野大小就是3×33\times33×3，如图10 所示。...图10：感受野为3×3的卷积而当通过两层3×33\times33×3的卷积之后，感受野的大小将会增加到5×55\times55×5，如图11 所示。

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PHP内核之旅-4.可变长度的字符串

len; 6 char val[1]; 7 }; 变量描述 1 gc 变量的引用计数信息，内存管理会用到 2 h harh code, 字符串通过Times33

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人脸检测：FaceBoxes

inception3之后，FaceBoxes主干网络还有四层卷积，分别是Conv3_1，Conv3_2，Conv4_1和Conv4_2，卷积核1×11\times11×1和3×33\times33×3交替使用...times10241024×1024输入的情况下，这三层的宽高也可以算出来，分别是32×3232\times3232×32，16×1616\times1616×16和8×88\times88×8，再使用3×33\times33

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卷积神经网络

对于一幅m×nm\times nm×n大小的图像，给定一个3×33\times33×3大小的卷积核，二维离散形式的卷积公式：图片图 2 展示了卷积操作的基本方法。...将一个 3×33\times33×3 的卷积核不断在原始图像上平移（步幅为 1，填充为 1），将卷积核与被卷积图像的对应位置相乘并相加，最终可以得到卷积之后的特征图。卷积核在这里作为权重表来使用。

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PHP哈希表碰撞攻击原理

如果原始key为字符串，则首先使用Times33算法将字符串转为整形再与nTableMask按位与。 ?...逻辑基本一致，只是字符串key会通过zend_inline_hash_func转为整数key，zend_inline_hash_func封装了times33算法，具体代码就不贴出了。

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如何理解扩张卷积（dilated convolution）

扩张卷积操作还是很好理解的，上图中(a)是基础的卷积核，扩张卷积就是在这个基础卷积核加入间隔，上图(b)对应3×33\times33×3 的dilation rate=2的卷积，但是间隔为1，也就是相当于对应

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如何计算CNN感受野、计算量和模型大小

卷积层对于一个w1×h1×c1w_{1}\times h_{1}\times c_{1}w1×h1×c1的输入特征图，经过3×33\times33×3的卷积核，输出w2×h2×c2w_{2}\times

3.4K18 16

面试|海量文本去重~simhash

对于每个词组，套用一个哈希算法（比如times33，murmurhash…）把词组转换成一个64位的整形，对应的二进制就是01010101000…这样的。

3.3K3 0

yolov5的PCB缺陷检测，引入CVPR 2023 BiFormer

需要注意的是，在每个块的开始均是使用 3 × 3 3\times33×3 的深度卷积来隐式编码相对位置信息。

1.4K2 0

（三）dict哈希结构2

*/ unsigned int dictGenCaseHashFunction(const unsigned char *buf, int len) { //以djb hash为基础，俗称“times33

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（三）dict哈希结构1

也让我见识了一些哈希算法的实现，比如dbj hash的算法实现，俗称times33,算法，就是不停的*33,。这种算是一种超级简单的哈希算法。

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关于equals和hashCode，看这一篇真的就够了

4、扩展：实现科学的哈希函数说的科学的哈希函数，就不得不说经典的字符串哈希函数：DJB hash function俗称Times33的哈希函数： unsigned int time33(char *str

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目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言

是特征图的尺寸，这个结构和ResNet50很像，但是它没有用瓶颈层设计，也不是朴素的残差单元设计，而是每个残差单元里有2个卷积，不是三个，第一个卷积层是一个1×11\times11×1的卷积，第二个是3×33\times33

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基于pytorch卷积神经网络的人脸面部表情识别系统研究采用CNN+RestNet+VGG三种模型源码+模型+答辩材料

VGGNet是首批把图像分类的错误率降低到10%以内模型，同时该网络所采用的3\times33×3卷积核的思想是后来许多模型的基础，该模型发表在2015年国际学习表征会议（International Conference...不同的后缀数值表示不同的网络层数（VGG11-LRN表示在第一层中采用了LRN的VGG11，VGG16-1表示后三组卷积块中最后一层卷积采用卷积核尺寸为 1\times11×1 ，相应的VGG16-3表示卷积核尺寸为 3\times33...上图中的VGG16体现了VGGNet的核心思路，使用 3\times33×3 的卷积组合代替大尺寸的卷积（2个 3\times33×3 卷积即可与 5\times55×5 卷积拥有相同的感受视野）。...VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为 3\times33×3 的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为 2\times22×2 的最大池化层。

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PHP核心技术与最佳实践（二）

h(k) = floor(m*(kA mod 1)) 3.经典Hash算法Times33：比较有有名的ELFHash、APHash和Time33等。

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