2019-09-30最近利用旧电脑的零件组装了一台laji电脑，直接安装Deepin体验了一把，开机速度很Nice，操作速度很Nice，没有卡顿的情况，毕竟也换了一块SSD。但是Deepin启动时那绿油油的画面实在太难受，整改记录一下。笔记本Windows10+Deepin双系统启动菜单最终效果如下图：虽然选项的字体为...

Deepo isaseriesof Docker imagesthatallowsyoutoquicklysetupyourdeeplearningresearchenvironmentsupportsalmostall commonlyuseddeeplearningframe...

　　随着网络通讯技术进步与发展，网络通讯已跨入大数据时代，如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量，以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测，避免恶意通讯对主机、网络设备的root权限的安全威胁，和通讯内容的窃取。是网络管理必须面对的一个难题。　　有攻击的矛，自有防御的盾，这是自然发展的规...

http://ufldl.stanford.edu/tutorial/...

grubrescue>模式修复 登录成功后，sudoupgrade-grubsudoinstall-grub/dev/sda  系统启动失败，修改fstab， 在grub系统选择界面，选中deepin系统，按e编写linux那一行去掉root和后面的所用东西，Ctrl+x引...

sudoapt-getupdatesudoapt-getdist-upgrade-y 可以使用阿里云的镜像...

DeepLearning第一战：完成：UFLDL教程稀疏自编码器-Exercise：SparseAutoencoderCode:学习到的稀疏参数W1：参考资料：UFLDL教程 稀疏自编码器Autoencoders相关文章阅读:[3]Hinton,G.E.,Osindero,S.,&Teh,Y.(200...

在Python中,无论你把对象做为参数传递,做为函数返回值,都是引用传递的。标准库中的copy模块提供了两个方法来实现拷贝.一个方法是copy(shallowcopy),它返回和参数包含内容一样的对象。浅拷贝是指拷贝的只是原对象元素的引用，换句话说，浅拷贝产生的对象本身是新的，但是它的内容不是新的，只是对原对象的一个引...

deeplab.py是拿来做test的，其中的postprecess函数中的palette=pascal_palette_invert()是给每个类别加颜色这个是通过importutils获得的函数，是python_scripts文件夹下的utils.py要修改颜色就修改这个就好了，这个原本是pascal的颜色分类...

internalcovariateshift(ics):训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化。所以训练需要更小的学习速度和careful参数初始化，这将减缓训练的速度。bn的目的就是解决ics我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什...

Architecture:　　整个网络8层，5个卷积层，3个全连接层　　ReluNonlinearity：　　　　非饱和的relu比饱和的sigmoid或者tanh训练速度快很多，并有效解决梯度消失　　OverlappingPooling：　　　　论文中整个网络都使用重叠网络，分别降低top-1、top-5的错误率0....

vggNet是从AlexNet而来，主要探索卷积神经网络的深度与性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的卷积核（c中有1x1的卷积核,也只有c中有，c是16层）和2x2的最大池化层，vggNet构筑了16-19层深的卷积神经网络。3x3卷积核：thesmallestsizetocapturethenotionofleft/...

深度在神经网络中有及其重要的作用，但越深的网络越难训练。随着深度的增加，从训练一开始，梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛，normalizedinitialization和intermediatenormalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradationproblem：随着深度的增加，准确率会达到饱和，...

从LeNet-5开始，cnn就有了标准的结构：stackedconvolutionallayersarefollowedbyoneormorefully-connectedlayers。对于Imagenet这种大的数据集，趋势是增加层数和层的大小，用dropout解决过拟合。1×1卷积核在Inception中大量使用，...

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的，但换一个角度来说，我们终于创造...