摘要：
Blob类是caffe中对处理和传递的实际数据的封装，是caffe中基本的数据存储单元，包括前向传播中的图像数据，反向传播中的梯度数据以及网络层间的中间数据变量（包括权值，偏置等），训练模型的参数等等，可以说在caffe中，无数据不blob。blob可以认为是按C风格...
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posted @ 2017-07-20 22:16
未雨愁眸
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摘要：
从最开始接触图像处理，到现在，也有很多年了，现在回过来看以前学的很多东西，会开始慢慢尝试理解现象背后的本质，以前只是单纯地从技术的角度去学习图像处理的很多算法，随着知识的积累，会感到很多算法的背后其实都有着看似简单却又深刻的数学与物理原理。今天简单介绍图像中常用的一个...
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posted @ 2017-07-20 21:57
未雨愁眸
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摘要：
SyncedMemory类主要负责在主机（CPU）和设备（GPU）之间管理内存分配和数据同步工作，封装了CPU和GPU之间的数据交互操作。补充一点GPU的相关知识：对CUDA架构而言，主机端的内存被分为两种，一种是可分页内存（pageable memroy）和页锁定内...
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posted @ 2017-07-20 20:11
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摘要：
用美国波士顿的房价数据来介绍如何使用LR和SGDR模型进行预测# 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据读取器。from sklearn.datasets import load_boston# 从读取房价数据存储在变量boston中。boston = ...
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posted @ 2017-07-20 16:50
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摘要：
交换积分顺序的诀窍在数形结合；1. 几句顺口溜后积先定限，限内穿条线，先交下限写，后交上限见先积 x，画横线（平行于 x 轴），右减左； 先积 y，画竖线（平行于 y 轴），上减下；2. 简单举例Examples of changing the order of ...
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posted @ 2017-07-20 15:50
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1. 伯努利分布与二项分布伯努利分布：Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−x，随机变量 x 取值为 0,1，μ 表示取值为 1 的概率；二项分布：Bin(m|N,μ)=(Nm)μm(1−μ)N−m2. Beta 分布 Beta(μ|a,b) 是对 μ 进行建模；B...
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posted @ 2017-07-20 14:38
未雨愁眸
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摘要：
集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策，大体可以分为两种：一种是利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策，典型的有随机森林分类器（Random Forest Class...
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posted @ 2017-07-20 11:34
未雨愁眸
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摘要：
1. 普通方法分别独立地找出最小值和最大值，则在 n 个元素中，各需要 n−1 次比较，共需 2n−2 次比较。如对于最小值问题：MINIMUM(A)1 MIN = A[1]2 for i = 2 to A.length3 if A[i] A[i...
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posted @ 2017-07-20 09:46
未雨愁眸
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