tensorflow中batch normalization的用法
网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客，发现写的都不是很好，在此总结下： 1.原理 公式如下： y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入，y是输出，μ是 ...
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tensorflow使用多个gpu训练
关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料，比较官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py ...
[微信] 微信商户号 资金解决方案 自动提现 关闭
关键字：微信商户号 资金解决方案 自动提现 关闭 说起来真坑爹，有些客户能看到自动提现，有些客户看不到自动提现，找了很久，才找到问题所在。 请看： https://cloud.tencent ...
Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图
Histogram of Oriented Gridients，缩写为HOG，是目前计算机视觉、模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征。这个特征名字起的也很直白，就是说先计算图片某一区域中不同 ...
pyqt5在textBrowser添加文本并自动滑动到底
pyqt5在textBrowser添加文本并自动滑动到底 说明： 信号与槽的连接： 槽函数： ...
PSO算法的改进（参数）
## 基本PSO的改进 虽然粒子群在求解优化函数时，表现了较好的寻优能力；通过迭代寻优计算，能够迅速找到近似解；但基本的PSO容易陷入局部最优，导致结果误差较大。 两个方面：1.将各种先进理论引入到PSO算法，研究各种改进和PSO算法；（混沌技术，神经网络技术，自适应技术）2.将PSO ...
linux内存源码分析 - 内存回收(整体流程)
本文为原创，转载请注明：http://www.cnblogs.com/tolimit/ 概述 当linux系统内存压力就大时，就会对系统的每个压力大的zone进程内存回收，内存回收 ...
粒子群算法（PSO）算法解析（简略版）
粒子群算法（PSO） 1.粒子群算法（PSO）是一种基于群体的随机优化技术； 初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解。 PSO算法流程如图所示（此图是从PPT做好，复制过来的，有些模糊） ...
linux内核源码分析 - nvme设备的初始化
本文为原创，转载请注明：http://www.cnblogs.com/tolimit/ 本文基于3.18.3内核的分析,nvme设备为pcie接口的ssd,其驱动名称为nvme.ko,驱 ...
Viola Jones Face Detector
Viola Jones Face Detector是Paul viola 和 Michael J Jones共同提出的一种人脸检测框架。它极大的提高了人脸检测的速度和准确率。 速度提升方面：利 ...