深度学习 - 图像检索

一　　随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。二　　主要步骤即给定一张图片，通过卷积神经网络对图片进行特征提取得到表征图片的特征，利用度量学习方法如欧式距离对图片特征进行计算距离。三　　对图

深度学习笔记之评估方差

将数据集里的所有信息归纳到一个单独的点估计。贝叶斯方法和最大似然方法的第二个最大区别是由贝叶斯先验分布造成的。先验能够影响概率质量密度朝参数空间中偏好先验的区域偏移。实践中，先验通常表现为偏好更简单或更光滑的模型。对贝叶斯方法的批判认为先验是人为主观判断影响预测的来源。当训练数

深度学习之流形学习

中大部分区域都是无效的输入，感兴趣的输入只分布在包含少量点的子集构成的一组流形中，而学习函数中感兴趣输出的变动只位于流形中的方向，或者感兴趣的变动只发生在我们从一个流形移动到另一个流形的时候。流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的，尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离

深度学习笔记之标量、向量

说“让n ∈ N 表示元素的数目”。      向量(vector)：一个向量是一列数。这些数是有序排列的。通过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常我们赋予向量粗体的小写变量名称，比如x。向量中的元素可以通过带脚标的斜体表示。向量x 的第一个元素是x1，第二个元素是x2，

【转载】体积更小的深度模型

华为AI深度交流 ModelArts @广州

【华为AI深度交流 ModelArts @广州】︎时间：2019年5月28日（周二）晚间   ▹入场时间：18:00   ▹活动时间：18:30-20:30︎地点：报名确认后微信通知︎请携带笔记本电脑，进行现场实操◉报名方式：请提交以下信息给到 Richard林旅强（请添加微信号

【深度外文文献3】

Information Technology - Cloud Computing; Researchers from Xi’an Medical University Report Findings in Cloud Computing (Security information

深度学习之参数范数惩罚

致太大的方差。另外，正则化偏置参数可能会导致明显的欠拟合。因此，我们使用向量 w 表示所有应受范数惩罚影响的权重，而向量 θ 表示所有参数 (包括 w 和无需正则化的参数)。在神经网络的情况下，有时希望对网络的每一层使用单独的惩罚，并分配不同的 α 系数。拟合多个超参数的代价很大

《深度学习笔记》的笔记（二）

神经网络的结构从普通的全连接神经网络，发展到卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成式对抗网络和图神经网络等各种结构， 但BP算法一直是神经网络的一个经典和高效的寻优工具。附神经网络早期一些发展历程1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts于《神经元与行

深度学习之Dropout优点

话，使用Dropout时最佳验证集的误差会低很多，但这是以更大的模型和更多训练算法的迭代次数为代价换来的。对于非常大的数据集，正则化带来的泛化误差减少得很小。在这些情况下，使用Dropout和更大模型的计算代价可能超过正则化带来的好处。只有极少的训练样本可用时，Dropout不会很有效。在只有不到

深度学习之机器学习基础

深度学习是机器学习的一个特定分支。要想学好深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本章将探讨贯穿本书其余部分的一些机器学习重要原理。我们建议新手读者或是希望更全面了解的读者参考一些更全面覆盖基础知识的机器学习参考书，例如Murphy (2012) 或者Bishop (20

分享关于深度学习Python库

深度学习1. TensorFlow星标：149000，提交数：97741，贡献者：754TensorFlow是针对机器学习的端对端开源平台。它具备综合灵活的工具、库和社区资源，可以帮助研究者推动先进的机器学习技术的发展以及开发者更轻松地开发和发布由机器学习支持的应用。2. Ker

深度神经网络--反向传播

和z=k（x，y），z对s的求导过程如下：神经网络的梯度计算，就是依赖链式法则一层层反向传播的。如图3.4所示的前向神经网络，输入层有n个属性x1，x2，…，xn，中间隐藏层有p个神经元，第j个神经元为hj，j∈（0，p-1）。输出层为q维。对隐藏层的每一个神经元hj，先经过一个

深度学习算法之Tensorflow框架

Google Brain 团队开发的开源机器学习框架，于2015年首次发布。它专为构建和训练机器学习与深度学习模型（尤其是神经网络）而设计，支持从研究到生产环境的全流程开发。以下是 TensorFlow 的核心知识点和特性：1. 核心特性灵活的计算图模型：早期版本基于静态计算图（定义图后执行），2

拒绝明文电子邮件，密信MeSince自动加密每封邮件

电子邮件发展至今已经有几十年的历史，但仍然是最重要的现代互联网应用之一。在全球范围内，每小时发送的非垃圾邮件数量超过30亿封，从工作场景的使用到个人生活，电子邮件都扮演着不可或缺的角色。但是由于明文电子邮件的缺陷，电子邮件的安全性面临巨大威胁，电子邮件的安全性急需变革。电子邮件仍然

Tomcat启用HTTPS协议配置过程

协议是由 SSL+HTTP 协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，比 HTTP 协议安全。本地模拟测试开启过程HTTPS 如果生产环境应用在域名上是需要直接或间接的从 CA 申请证书，来取得浏览器的信任的。我们先在本地模拟测试一下这个过程，自己生成证书，后面介绍域名启用 HTTPS。①

ROS2/ROS1中usb_cam对比测试与Nav2在Gazebo11和webots2021a资源消耗

差异不明显，效果远好于预期，更新到最新版foxy，性能和稳定提升明显。 ros1： ros2：   全部关闭： nav2+turtlebot3+Gazebo11+rviz2   开启到关闭全程：