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#cOnv
PHP base_convert() 函数
16进制转8进制<?php$hex="E196";echobase_convert($hex,16,8);?> 8进制数转换为10进制数<?php$oct="0031";echobase_convert($oct,8,10);?> 8进制数转换为16进制数<...
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2020-11-01
PHP
base
convert
函数
SpringBoot 消息转换器 HttpMessageConverter
1.简介:Spring在处理请求时,由合适的消息转换器将请求报文绑定为方法中的形参对象,在这里,同一个对象就有可能出现多种不同的消息形式,比如json和xml。同样,当响应请求时,方法的返回值也同样可能被返回为不同的消息形式,比如json和xml。在Spring中,针对不同的消息形式,我们有不同的HttpMessage...
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2020-10-21
SpringBoot
消息
转换器
HttpMessageConverter
deformable conv
在原featuremap上经过卷积生成与原featuremap一样w、h大小的featuremap,但是channel变为2倍,即2N。2N代表的是每个像素x、y两个方向的偏移量。这个偏移量生成的坐标大概率是float型的,但像素或者featuremap只有在整数位置才有值。所以找最...
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2020-10-13
deformable
conv
leetcode 108. Convert Sorted Array to Binary Search Tree 、109. Convert Sorted List to Binary Search Tree
108.ConvertSortedArraytoBinarySearchTree这个题使用二分查找,主要要注意边界条件。如果left>right,就返回NULL。每次更新的时候是mid-1,mid+1。自己推一下基本就可以验证了。classSolution{public:TreeNode*sortedArrayT...
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2020-10-13
Convert
Sorted
to
Binary
Search
leetcode538. Convert BST to Greater Tree
https://www.cnblogs.com/grandyang/p/6591526.html这个题本质上是中序遍历的反向。中序遍历是从小到大,而这个题目是从大到小,然后每个数加上比自己大的所有数的和。因为实际上并没有改变树的结构,只是改变了原来树中节点的值,所以用void做返回值就可以了。每次加sum实际上就是加的...
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2020-10-13
leetcode538.
Convert
BST
to
Greater
pooling、relu、convolution的反向传播
1.pooling的反向传播: https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/72871704 pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变 meanpooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值...
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2020-10-13
pooling
relu
convolution
反向
传播
R-FCN:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
fast、faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络:1.ashared,'fullyconvolutional'subnetwork 2.anroi-wisesubnetwork(就是doesnotsharecomputation的子网络)其...
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2020-10-13
R-FCN
Object
Detection
via
Region-based
convert命令
可以修改图片的分辨率convert-resize600×600src.jpgdst.jpgsrc.jpg是你要修改的图片的名字dst.jpg是新生成的图片名字...
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2020-10-12
convert
命令
ImageNet Classification with Deep Convolutional Nerual Networks(AlexNet)
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....
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2020-10-12
ImageNet
Classification
with
Deep
Convolutional
Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition(vggnet)
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/...
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2020-10-12
Very
Deep
Convolutional
Networks
for
Going deeper with convolutions(GoogLeNet、Inception)
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,...
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2020-10-12
Going
deeper
with
convolutions
GoogLeNet
Why convolutions always use odd-numbers as filter_size
原文地址:https://datascience.stackexchange.com/questions/23183/why-convolutions-always-use-odd-numbers-as-filter-sizeTheconvolutionoperation,simplyput,iscombination...
代码星球
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2020-10-12
Why
convolutions
always
use
odd-numbers
Convolution1D与Convolution2D区别
以下是Convolution1D的例子:#applyaconvolution1doflength3toasequencewith10timesteps,#with64outputfiltersmodel=Sequential()model.add(Convolution1D(64,3,border_mode='same...
代码星球
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2020-10-11
Convolution1D
Convolution2D
区别
信号处理——卷积(convolution)的实现
作者:桂。时间:2017-03-07 22:33:37链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6517301.html 前言 信号时域、频域对应关系,及其DFT、FFT等变换内容,在之前的文章1、文章2中已经给出相关的理论推导以及代码实现,本文主要针对...
代码星球
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2020-10-09
信号处理
卷积
convolution
实现
dd命令的conv=fsync,oflag=sync/dsync
1.syncPadeveryinputblocktosizeof'ibs'withtrailingzerobytes.Whenusedwith'block'or'unblock',padwithspacesinsteadofzerobytes.2.fdatasyncSynchronizeoutputdatajustbe...
代码星球
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2020-09-22
dd
命令
cOnv
fsync
oflag
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