Concat层虽然利用到了上下文的语义信息，但仅仅是将其拼接起来，之所以能起到效果，在于它在不增加算法复杂度的情形下增加了channel数目。那有没有直接关联上下文的语义信息呢？答案是Eltwise层，被广泛使用，屡试不爽，并且我们常常拿它和Concat比较，所以我常常一起说这两个层。我们普遍认为 ...

如果说之前的Concat是将多个bottom合并成一个top的话，那么这篇博客的slice层则完全相反，是把一个bottom分解成多个top，这带来了一个问题，为什么要这么做呢？为什么要把一个低层的切分成多个高层的呢？自然有它的用途，大家想想，假如我们做的是多任务的问题，比如车牌检测、燃气表盘检测 ...

本文转载于网络，觉得写得很透彻。 dao完成连接数据库修改删除添加等的实现细节，例如sql语句是怎么写的，怎么把对象放入数据库的。service层是面向功能的，一个个功能模块比如说银行登记并完成一次存款，UI要把请求给service层，然后service曾将这一个case分解成许多步骤调用 ...

里面多了数组，所以用到了JOSNArray ...

Caffe Scale层解析 前段时间做了caffe的batchnormalization层的解析，由于整体的BN层实现在Caffe是分段实现的，因此今天抽时间总结下Scale层次，也会后续两个层做合并做下铺垫。 基本公式梳理 Scale层主要完成 \(top = alpha ...

一、应用层 它是计算机用户，以及各种应用程序和网络之间的接口，其功能是直接向用户提供服务，完成用户希望在网络上完成的各种工作。应用层为用户提供的服务和协议有：文件服务、目录服务、文件传输服务（FTP）、远程登录服务（Telnet）、电子邮件服务（E-mail）、打印服务、安全服务、网络管理服务 ...

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