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Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类

提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小类内距离 ?...Baidu云下载数据 训练集: http://pan.baidu.com/s/1slLOqBz Key: 5axb 测试集: http://pan.baidu.com/s/1gfaf9rt Key：fl5n...冻结Xception的卷积层,采用ADMM训练多分类和二分类模型....解冻Xception卷积层的最后两个block(总共有12个block,最后两个block从Xception的105层开始)继续使用SGD训练 去掉数据增广,再训练直至收敛 代码 单一Xception模型...,多分类模型: 0.2235 Xception, 混合模型: 0.211 Xception, 混合模型,最后去掉数据增广再训练: 0.2045 如果发现代码里有bug，麻烦开个issue告诉我或者来个

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    ·轻量化卷积神经网络介绍：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

    其中输入的 feature map 有 M 个，输出的 feature map 有 N 个。...对 Standard convolution 而言，是采用 N 个大小为 DK*DK 的卷积核进行操作（注意卷积核大小是 DK*DK, DK*DK*M 是具体运算时一个卷积核的大小！）...Depth-wise convolution ：一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积；则这里有 M 个 DK*DK 的卷积核； Pointwise convolution：为了达到输出 N...其中 DK 为标准卷积核大小，M 是输入 feature map 通道数，DF 为输入 feature map 大小，N 是输出 feature map 大小。...本例中，DK=3，M=2，DF=5，N=3，参数的减少量主要就与卷积核大小 DK 有关。在本文 MobileNet 的卷积核采用 DK=3，则大约减少了 8~9 倍计算量。

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    一文纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

    其中输入的 feature map 有 M 个，输出的 feature map 有 N 个。...对 Standard convolution 而言，是采用 N 个大小为 DK*DK 的卷积核进行操作（注意卷积核大小是 DK*DK, DK*DK*M 是具体运算时一个卷积核的大小！）...Depth-wise convolution ：一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积；则这里有 M 个 DK*DK 的卷积核； Pointwise convolution：为了达到输出 N...其中 DK 为标准卷积核大小，M 是输入 feature map 通道数，DF 为输入 feature map 大小，N 是输出 feature map 大小。...本例中，DK=3，M=2，DF=5，N=3，参数的减少量主要就与卷积核大小 DK 有关。在本文 MobileNet 的卷积核采用 DK=3，则大约减少了 8~9 倍计算量。

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    n8n

    ——路遥 Github: https://github.com/n8n-io/n8n 官网: https://n8n.io/ 最近在探索工作流自动化时，我发现了一个非常有趣的开源工具——n8n。...运行n8n容器： docker run -d --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n 通过这个命令，n8n将在后台运行并监听在本地的5678端口，你可以通过浏览器访问http...如果你希望将n8n的数据持久化，可以使用以下命令： docker run -d --name n8n -p 5678:5678 \ -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \ n8nio.../n8n 这样，你的工作流和配置信息将保存在本地的~/.n8n目录下。...如果n8n没有提供你所需要的节点，你还可以使用HTTP请求节点调用任何API接口，或者编写自定义的JavaScript代码来扩展n8n的功能。 n8n也可以与其他系统进行深度集成。

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    纵览轻量化卷积神经网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception

    其中输入的 feature map 有 M 个，输出的 feature map 有 N 个。...对 Standard convolution 而言，是采用 N 个大小为 DK*DK 的卷积核进行操作（注意卷积核大小是 DK*DK, DK*DK*M 是具体运算时一个卷积核的大小！）...Depth-wise convolution ：一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积；则这里有 M 个 DK*DK 的卷积核； Pointwise convolution：为了达到输出 N...其中 DK 为标准卷积核大小，M 是输入 feature map 通道数，DF 为输入 feature map 大小，N 是输出 feature map 大小。...本例中，DK=3，M=2，DF=5，N=3，参数的减少量主要就与卷积核大小 DK 有关。在本文 MobileNet 的卷积核采用 DK=3，则大约减少了 8~9 倍计算量。

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    n8n 快速入门

    今天，我将为大家介绍一个当前非常流行的可视化智能体搭建平台——n8n。...n8n（发音为 "n-eight-n"）是一个强大的自动化工具，它能够帮助您轻松地将任何具有API的应用程序与其他应用程序进行连接，并通过最少的代码或甚至无需编写代码来实现数据的自动化流转。...n8n的核心特点之一是高度可定制，它提供了灵活的工作流程构建功能，并允许您创建自定义节点，满足各种独特的业务需求。无论是简单的数据传输任务，还是复杂的工作流，n8n都能通过其丰富的配置选项轻松实现。...如果您希望将基础设施的管理交给专业团队，n8n还提供了Cloud托管选项，您可以通过云端托管服务轻松享受n8n的功能，无需担心服务器的配置与维护。...从快速部署到便捷的数据库和MCP配置，n8n为我们提供了一个简单而高效的方式来处理复杂的自动化任务。无论是个人项目还是企业级应用，n8n都将成为你智能自动化旅程中的得力助手。

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    从 0 到 1 玩转 N8N——初识 N8N（入门必看）

    什么是n8n？n8n 是一款开源、灵活且高度可定制的工作流自动化平台，其核心理念是通过可视化拖拽界面将不同的应用、服务、API或数据源连接起来，实现复杂的自动化任务，而无需编写大量代码。...n8n 的名字源于德语 “nur ein Ninja”（意为“只是一个忍者”），寓意其强大、灵活又轻盈。...怎么用 n8n?首先先解决 “怎么用 n8n” 的基础问题，n8n一般有 3 种部署方式：在线使用（[https://n8n.io/\）注意的是只有14天的试用时间，过期了可以换个邮箱注册新的账号。]...(https://n8n.io)本地部署适合想先试手的新手，不用额外花钱，电脑上操作几步就能启动（[https://github.com/n8n-io/n8n）。]...学习路径LucianaiB带你从 0 到 1 玩转 N8N 知识库：LucianaiB带你从 0 到 1 玩转 N8N

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    常见算法的时间复杂度 Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…

    比如：Ο(1)、Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)、Ο(n3)…Ο(2n)、Ο(n!)等所代表的意思！ 我在面试的时候，就发现有人连 O(1) 代表什么意思都搞不清楚！...O(n^2) 就代表数据量增大 n 倍时，耗时增大 n 的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的 O(n^2) 的算法，对 n 个数排序，需要扫描 n × n 次。...O(n^2) 也有人用 O(n²) 表示。这两个表示是一样的。 ?...常见的时间复杂度有：常数阶 O(1)，对数阶 O(log2n)，线性阶 O(n)，线性对数阶 O(nlog2n)，平方阶 O(n2)，立方阶 O(n3)，…，k 次方阶 O(nk)，指数阶 O(2n)...常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。

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    N皇后

    说明： N皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在N×N的国际象棋棋盘上放置N个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后。...解法： N个皇后中任意两个不能处在同一行，所以每个皇后必须占据一行，及一列。我们采用回溯法的思想去解。首先摆放好第0行皇后的位置，然后在不冲突的情况下摆放第1行皇后的位置。...总结一下，用回溯法解决N皇后问题的步骤： （1）从第0列开始，为皇后找到安全位置，然后跳到下一列. （2）如果在第n列出现死胡同，如果该列为第0列，棋局失败，否则后退到上一列，再进行回溯....C： #include  using namespace std; int N,sum = 0; int queen[100];//queen[i]的值表示第i行放第queen...[i]列  void nqueen(int k) { int j; if(k == N)//如果所有的皇后都放好了就输出  { for(int i = 0;i N;i++) cout

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