深度学习经典模型RESNET解析 1. 理论基础 1. 残差学习概念 深度神经网络相当于函数的拟合过程（复合函数）。如果层数足够深，CNN可以拟合任何一个函数。 如果当网络的层数越来越深的时候，由于网络的退化现象（不妨假设拟合的是H(x)），难以训练出来。 那么可以改为训练\(F(x ...

请先看这两个中文博客中对于obj的介绍： 读取Obj格式的模型文件(Dx10) C++读入obj格式模型文件 更为详细的英文资料(用google或者aol搜索 "obj format"即可得到)： http://en.wikipedia.org/wiki ...

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 1.2 ...

摘要：本文以实际案例的形式分析了两种异步模型，并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类。 本文分享自华为云社区《【精通高并发系列】两种异步模型与深度解析Future接口（一）！》，作者：冰 河 。 本文以实际案例的形式分析了两种异步模型，并从源码角度深度解析 ...

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN 原文地址：http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客，详细地讲解了CNN的基础结构与核心 ...

扫描下方“AI大道理”，选择“关注”公众号 上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的，需要引入语言模型来约束识别 ...

golanggoroutine协程池Groutine Pool高并发 并发（并行），一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一，也是被开发者关注最多的话题；Go语言作为一个出道 ...

Go netpoll I/O 多路复用构建原生网络模型之源码深度解析(转载) 导言 Go 基于 I/O multiplexing 和 goroutine 构建了一个简洁而高性能的原生网络模型(基于 Go 的I/O 多路复用 netpoll)，提供 ...