摘要： 有一副8*8的图，进行1*1的卷积 如果是单通道：则1*1的卷积只是将矩阵乘上一个数字，没啥作用 但如果是3通道，卷积核也变成3通道，则可以提取不同通道的特征（赋予不同的权重），再加一个Bias 典型的应用场景，有一张图，经过卷积后有28*28*64 64个信道，我们可以通过卷积压缩长和宽，但是如何 阅读全文

摘要： 1、 全连接层的坏处就在于其会破坏图像的空间结构，因此人们便开始用卷积层来“代替”全连接层，通常采用1×1的卷积核，这种不包含全连接的CNN成为全卷积神经网络（FCN），FCN最初是用于图像分割任务，之后开始在计算机视觉领域的各种问题上得到应用，事实上，Faster R-CNN中用来生成候选窗口的C 阅读全文

摘要： 1、如果batch太小，训练的时候不易收敛，loss容易震荡, 2、可以设置某几层freeze，不进行参数的更新 for layer in model.layers: layer.trainable = Flase 3、 阅读全文

摘要： https://keras.io/applications/ 阅读全文

摘要： 1. redis加锁分类 redis能用的的加锁命令分表是INCR、SETNX、SET 2. 第一种锁命令INCR 这种加锁的思路是， key 不存在，那么 key 的值会先被初始化为 0 ，然后再执行 INCR 操作进行加一。然后其它用户在执行 INCR 操作进行加一时，如果返回的数大于 1 ，说 阅读全文

摘要： 1、 当使用import的时候，python默认只在当前目录下搜索，但是如果工程比较大的时候，全部放在根目录下会很乱 所以可以创建一个文件夹，添加空文件__init__.py 这样python会把这个文件夹当成一个包来对待，就可以import 即from models.keras_ssd300 im 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要： 1、先验框的数量 我们都知道SSD默认框从6层卷积层输出的特征图中产生，分别为conv4_3、fc7、conv6_2、conv7_2、conv8_2、conv9_2。这6个特征层产生的特征图的大小分别为38*38、19*19、10*10、5*5、3*3、1*1。每个n*n大小的特征图中有n*n个中心 阅读全文

摘要： 2级销售：①能让客户产生对你及你公司的信任；②能够通过客户反应（语言或非语言），捕捉成交机会；③能够给出让客户尽快合作的理由。 上面第①点靠真诚交流、靠物料准备（例如客户鉴证视频），第②项靠练习和一点点天赋，第③项靠策略准备。我专门说说第3项。 上个月，有一个创始人来找我，我很熟悉他们的产品价值很高 阅读全文

摘要： 管理标准化—销售费用能否换为提成？| SaaS创业路线图（44） 吴昊@SaaS · 2019-05-05 销售管理标准化工作存在于每个管理细节上，销售费用管理就是其中一项。一个好的机制胜过一万遍日常管理。 管理标准化—销售费用能否换为提成？| SaaS创业路线图（44） 吴昊@SaaS · 201 阅读全文