摘要：
关于神经网络：1.只要训练数据足够，神经网络可以计算与任何函数足够近似的函数（注意：无法使用网络精确计算任何功能），它具备普遍性；2.这个函数必须是连续可导函数（神经网络利用现有的数据找出输入输出之间的近似权值关系，即最小化损失的一组参数值，然后利用这样的权值关系进行仿真）；3.神经网络应用：计算机 阅读全文
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1.了解卷积神经网络的发展历程：1962年提出Hubel-Wiesel模型，其中涉及简单细胞对应卷积层，复杂细胞对应池化层；1984年出现神经认知机（卷积神经网络的雏形）；1989年Lecun提出多层卷积神经网络LeNet用于手写数字识别，1994年诞生LeNet5；此后二十年不断进行深层结构优化与 阅读全文
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with tf.device("gpu:1"): 该语句用来指派特定的CPU或GPU执行操作； 变量是为了维护图执行过程中的状态信息；当训练模型时，用变量来存储和更新参数，变量包含张量存放于内存的缓冲区，建模时需要被明确的初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘中；模型训练和分析时变量可被加载；变量的 阅读全文
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Tensorflow一般经过三阶段的模式函数操作： 模型 inference()阶段：尽可能构建好图表（graph），满足促使神经网络向前反馈并做出相应的预测要求； 策略 loss()阶段：往inference图表中添加生成损失（loss）所需要的操作（ops），如交叉熵损失，正则化损失； 算法 t 阅读全文
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关于MixNet:1.NAS:神经架构搜索，从定义一组神经网络可能会用到的“建筑模块”开始，NAS算法用一个RNN做控制器，从这些模块中挑选，然后将它们放在一起，创造某种端到端的架构（好坏取决于选择的模块和它们之间构建的连接）；接着训练这个网络，让其收敛，得到验证集上的准确率，通过策略梯度更新控制器 阅读全文
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1.基于既保持神经网络结构的稀疏性，又充分利用密集矩阵的高计算性能，谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构； 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积，池化操作堆叠到一起（卷积，池化后的尺寸相同，通道增加，神经网络的宽度变宽），在3*3,5*5卷积操作前，3*3池化操作后添加1 阅读全文
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AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军，将卷积神经网络重新拉入大众视野；AlexNet取得较大突破（创新点）：（1）使用了relu非线性激活函数，网络训练时收敛速度更快；（2）标准归一化LRN，活跃的神经元对它周边神经元的抑制，有助于增长泛化能力；（3）Dropout函数，通过修改神经 阅读全文
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基站定位，即移动位置服务，基于基站与手机之间通信时差来计算当前的大概位置；手机开机，相隔固定的的时间会与基站进行联系，确认手机的当前状态；使用查询位置时，基站会与所查询的手机进行通信，然后根据信号的反馈时时间进行计算当前大概位置； GSM系统按大到小分别为：msc-bsc-bts-cell-carr 阅读全文
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S3：simple storage service 简单存储服务全球存储区域网络SAN ；表现为一个很大的硬盘，可以在其中存储和检索数字资产；对象存储在存储段中；对象即文件，存储段即文件夹或目录，对象和存储段可通过URL查找；存储段只能是顶级的，不能像嵌套硬盘中的文件夹一样进行嵌套；存储段名称是Am 阅读全文
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python中的read(),readline(),readlines() 1.read（） read()每次读取整个文件，将文件内容放到一个字符串变量中，返回类型是String. 2.readline（）readline() 每次返回一行，字符串变量。 3.readlines（） readline 阅读全文
摘要：
MCC＝移百动国家号码，由3位数字组成，唯一地识别移动用户所属的国家。我国为460。MNC＝移动网号，由两位数字组成，用于识别移动用户所归属的移动网。邮电部门度GSM PLMN网为00，“中国联通公司”GSM PLMN网为01 阅读全文