ShuffleNet系列学习笔记
ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络，是一款很值得一提的轻量化网络，其相关论文也是很有价值的。该网络提出于2017年，论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeX...
EfficientNet学习笔记
EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的，论文地址是：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf这篇文章主要想解决的一个问题是，如何平衡网络的深度、宽度和分辨率来提高模型的准确率。通常而言，提高网络的深度、宽度和分辨率来扩大模型，从而提高模型的泛化能力。但如果单一提高某个参数的...
Vxlan学习笔记——原理（转）
文章转自http://www.cnblogs.com/hbgzy/p/5279269.html 普通的VLAN数量只有4096个，无法满足大规模云计算IDC的需求，而IDC为何需求那么多VLAN呢，因为目前大部分IDC内部结构主要分为两种L2，L3。L2结构里面，所有的服务器都在一个大的局域网里面，TOR透明L2，不...
flask学习导航主页
我就学习了网易课堂的知了Flaskk。十分感谢。└—01-Flask视图和URL├—课时001.【Flask预热】课程介绍├—课时002.【Flask预热】Flask课程准备工作├—课时003.【Flask预热】URL组成部分详解├—课时004.【Flask预热】web服务器+应用服务器+web应用框架├—课时005....
机器学习降维--PCA
PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与...