layer

本文是在VC6.0的环境下，运用MFC实现的OpenGL最基本框架，需要简单了解MFC编程（会在VC6.0里创建MFC单文档应用程序就行），甚至不必了解OpenGL的知识。以下是具体的步骤。 1 、创建 MFC 单文档应用程序 2 、添加 lib Project->Setting->Link 添加 " *.lib " opengl32.lib glu32.lib glut32.lib glaux.lib 以上的 lib文件需要存在于 VC6.0安装好的目录下的 lib文件夹底下，例如： C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\VC98\Lib 如果一些lib文件没有，可以去网上搜下，自己下载。 3 、在 stdafx.h 中添加 OpenGL 头文件 // OpenGL Headers #include <gl\gl.h> // OpenGL32库的头文件 #include <gl\glu.h> // GLu32库的头文件 #include <gl\glut.h> // OpenGL实用库的头文件 #include <gl\glaux.h> // GLaux库的头文件 以上的头文件需要存在于 VC6.0安装好的目录下的 Include下的 GL文件夹下，例如： C:\Program Files\Microsoft Visual Studio

[TOC] Outline Matmul Neural Network Deep Learning Multi-Layer Recap out = f(X@W + b) out = relut(X@W + b) Neural Network h = relut(X@W + b) $h_0 = relu(X@W_1 + b_1)$ # Input $h_1 = relu(h_0@W_2 + b_2)$ # Hidden $out = relu(h_1@W_3 + b_3)$ # Output Neural Network in the 1980s 3~5 layers Here comes Deep Learning Deep Learning now $n \approx {1200},layers$ Heros 推动深度学习发展的功臣： BigDATA ReLU Dropout BatchNorm ResNet Xavier Initialization Caffe/TensorFlow/PyTorch ... Fully connected layer import tensorflow as tf x = tf.random.normal([4, 784]) net = tf.keras.layers.Dense(512) out = net(x) out.shape

GoJS 是一款功能强大，快速且轻量级的流程图控件，可帮助你在JavaScript 和HTML5 Canvas程序中创建流程图，且极大地简化您的JavaScript / Canvas 程序。 点击下载GoJS最新版 相关内容推荐 流程图控件GoJS教程：内置GraphObject类各指数介绍(一) 流程图控件GoJS教程：内置GraphObject类各指数介绍(二) fromMaxLinks : number 获取或设置此端口可能发出的最大链接数。LinkingBaseTool.isValidFrom使用此属性。 该值必须为非负数。默认值为无穷大。 除非整个Node都充当单个端口，否则必须在portId不为null的GraphObject上设置此属性，在这种情况下，应在Node上设置此属性。 fromShortLength : number 获取或设置来自该端口的链接的末段停止到实际端口的距离。正值受fromEndSegmentLength或Link.fromEndSegmentLength限制。负值会导致链接扩展到端口。默认值为零。 当您具有粗链接和尖的箭头时，此属性很有用。通常，链接Shape一直延伸到箭头的末端。如果链接“形状”较宽，则会在箭头后面看到其边缘。通过将此属性设置为较小的正值，链接形状可以在箭头的主体内结束，而仅箭头的点在链接的末端可见。

代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus）： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713081.html 损失函数定义（均方误差、交叉熵损失）： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713198.html 优化器的实现（SGD、Nesterov、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12713594.html 本节将根据代码继续学习卷积层的反向传播过程。 这里就只贴出Conv2D前向传播和反向传播的代码了： def forward_pass(self, X, training= True): batch_size, channels, height, width = X.shape self.layer_input = X # Turn

1.下载ArcGIS API（编辑时最新版本为4.11） 下载地址 2.部署IIS 把下载的arcgis api 4.x 离线包解压拷贝到 C:\inetpub\wwwroot 目录下 配置 init.js 文件，修改里面的路径 C:\inetpub\wwwroot\arcgis_js_api\library\4.10\init.js ； init.js 文件里面，搜索 [HOSTNAME_AND_PATH_TO_JSAPI] ，然后替换成本机的部署路径 例如我的： http://localhost/arcgis_js_api/library/4.11/dojo 3.检测是否部署成功 编辑一个简单的例子检测是否部署成功。 1 <! DOCTYPE html > 2 < html > 3 < head > 4 < meta charset ="utf-8" /> 5 < meta 6 name ="viewport" 7 content ="initial-scale=1,maximum-scale=1,user-scalable=no" 8 /> 9 < title > Sketch in 3D - 4.11 已经完成 </ title > 10 11 < link rel ="stylesheet" href ="http://localhost/arcgis_js_api

1. 开放系统互联模型（OSI） 2. 开放系统互联模型每层详解 Layer1 ：物理层 它定义了设备与物理 传输介质 （例如， 电缆 ， 光纤电缆 或射频链路）之间的关系。这包括针对无线设备的连接设备和频率（ 5 GHz 或 2.4 GHz 等）的 引脚 ， 电压 ，线路 阻抗 ，电缆 规格 ，信号时序和类似特性的布局。它负责在物理介质中传输和接收非结构化原始数据。 比特率 控制是在物理层完成的。它可以将传输模式定义为 单工 ， 半双工 和 全双工 。它将 网络拓扑 定义为 总线 ， 网格 或 环 是最常见的一些。 物理层是一些低级网络设备，例如一些 集线器 ，布线和 中继器 。物理层从不关心上层协议，这一层硬件的例子是网络适配器，中继器，网络集线器，调制解调器和光纤媒体转换器。 Layer2 ：数据链路层 数 据 链路层 提供 节点到节点的数据传送 两个直接连接的节点之间的链路。它检测并可能纠正物理层中可能发生的错误。它定义了建立和终止两个物理连接设备之间连接的协议。它还定义了它们之间的 流量控制 协议 服务： 1. 将网络数据包封装成帧 2. 帧同步 ：基于时间，字节计数（很少使用），含字节填充的分界符法，含位填充的分界符法，物理层编码违例法（最后两种常用） 3. 逻辑链路控制 (LLC) 子层 o 差错控制 · 差错检测： 帧损坏（原理：利用冗余信息检错）—— >

近期流行的生成模型 本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。 1. Generative Adversarial Nets 生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如cGAN, DCGAN, WGAN,WGAN-GP,LSGAN,BEGAN,infoGAN,seqGAN,cycle-GAN,star-GAN等等，每一个出来都是一个新闻。 GANs的火热最直接的原因，其原理直观，可解释。生成模型的目的常常是为得到数据X的分布p(X)。而常常我们对数据的分布一无所知，甚至很多数据分布是没有解析式的。GANs来求解p(X)时，走了一条不同寻常的路。GANs采用对抗的方式来学习，或者说是模仿(mimic)的方式来学习。GANs有个生成器(G)，它的目的是生成可以以假乱真的数据，为了更好的训练G，GANs引入一个判别器(D)，它的工作是当一个样本经过它之后，它能判别出样本是真实的数据样本还是生成器生成的样本，即它输入一个值来代表样本为真的程度。正如原文的例子一样，G相当于一个假币制造者，而D 是警察。就在这个互相对抗中，G生成的样本越来越像直实数据

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前不久徐飞写了一篇很好的文章： Web 应用的组件化开发 。本文尝试从历史发展角度，说说各种研发模式的优劣。 一、简单明快的早期时代 可称之为 Web 1.0 时代，非常适合创业型小项目，不分前后端，经常 3-5 人搞定所有开发。页面由 JSP、PHP 等工程师在服务端生成，浏览器负责展现。基本上是服务端给什么浏览器就展现什么，展现的控制在 Web Server 层。 这种模式的好处是：简单明快，本地起一个 Tomcat 或 Apache 就能开发，调试什么的都还好，只要业务不太复杂。 然而业务总会变复杂，这是好事情，否则很可能就意味着创业失败了。业务的复杂会让 Service 越来越多，参与开发的人员也很可能从几个人快速扩招到几十人。在这种情况下，会遇到一些典型问题： 1、**Service 越来越多，调用关系变复杂，前端搭建本地环境不再是一件简单的事。**考虑团队协作，往往会考虑搭建集中式的开发服务器来解决。这种解决方案对编译型的后端开发来说也许还好，但对前端开发来说并不友好。天哪，我只是想调整下按钮样式，却要本地开发、代码上传、验证生效等好几个步骤。也许习惯了也还好，但开发服务器总是不那么稳定，出问题时往往需要依赖后端开发搞定。看似仅仅是前端开发难以本地化，但这对研发效率的影响其实蛮大。 2、**JSP 等代码的可维护性越来越差。**JSP 非常强大，可以内嵌 Java 代码

https://www.csee.umbc.edu/~hpirsiav/papers/cascade_cvpr17.pdf Weakly Supervised Cascaded Convolutional Networks, Ali Diba, Vivek Sharma, Ali Pazandeh, Hamed Pirsiavash and Luc Van Gool 亮点 通过多任务叠加（分类，分割）提高了多物体弱监督检测的正确率 通过利用segmentation筛选纯净的proposals，得到了更鲁棒的结果 为弱监督分割任务设计比较鲁棒的loss 只考虑全局的分类结果和置信度对高的部分 通过loss的weights关注到最需要关注的部分 相关工作 One of the most common approaches [7] consists of the following steps: generates object proposals, extracts features from the proposals, applies multiple instance learning (MIL) to the features and finds the box labels from the weak bag (image) labels. 弱监督物体检测难点: