索引的數據結構和具體存儲引擎的實現有關,mysql中使用較多的索引有hash索引,B+樹索引,innodb的索引實現為B+樹,memory存儲引擎為hash索引。 B+樹是一個平衡的多叉樹,從根節點到每個葉子節點的高度差值不超過1,而且同層級的二節點間有指針相關連接,在B+樹上的常規檢索,從根 ...
卷積神經網絡作為深度學習的典型網絡,在圖像處理和計算機視覺等多個領域都取得了很好的效果。 Paul Louis Pr ve在Medium上通過這篇文章快速地介紹了不同類型的卷積結構 Convolution 及優勢。為了簡單起見,本文僅探討二維卷積結構。 卷積 首先,定義下卷積層的結構參數。 卷積核為 步幅為 和帶有邊界擴充的二維卷積結構 卷積核大小 Kernel Size :定義了卷積操作的感受野 ...
2018-08-08 16:23 0 2465 推薦指數:
索引的數據結構和具體存儲引擎的實現有關,mysql中使用較多的索引有hash索引,B+樹索引,innodb的索引實現為B+樹,memory存儲引擎為hash索引。 B+樹是一個平衡的多叉樹,從根節點到每個葉子節點的高度差值不超過1,而且同層級的二節點間有指針相關連接,在B+樹上的常規檢索,從根 ...
位圖數據結構原理分析總結 看編程珠璣(第二版)第一章時,因對對位圖不明白是怎么運行的所以特地去百度了下,發現寫的不是很清楚,所以就參照着兩個對我幫助最大的鏈接做了下總結: https://www.iteblog.com/archives/148.html http ...
01、Open-Webkit-Sharp 默認不存在JS對話框,如果需要顯示alert box,則需要在ShowJavaScriptAlertPanel進行捕捉,然后顯示對話框; 02、Open- ...
Caffe的卷積原理 Caffe中的卷積計算是將卷積核矩陣和輸入圖像矩陣變換為兩個大的矩陣A與B,然后A與B進行矩陣相乘得到結果C(利用GPU進行矩陣相乘的高效性),三個矩陣的說明如下: (1)在矩陣A中 M為卷積核個數,K=k*k,等於卷積核大小,即第一個矩陣每行為一個 ...
卷積神經網絡其實和普通的神經網絡的區別在於它的輸入不再是一維的向量了,而是一個三維的向量,為什么是三維的呢?這是因為圖片有三個通道R,G,B。那么輸出是什么呢?輸出可以認為是一維的向量,比如說那圖片分類舉例,分為K類的話,輸出就是K維的向量。 卷積神經網絡的基本結構 ...
圖神經網絡 1、神經網絡基礎 1.1、圖數據的應用場景 重要的四個類別:同構圖、異構圖、屬性圖和非顯示圖 同構圖:節點類型和關系類型只有一種。如超鏈接關系構成的萬維網;社交網絡 異構 ...
一般的線性卷積: $f[i]=\sum_{j=0}^i a[j]*b[i-j]$ 如果將$b$數組循環復制得到$b_N$就能得到周期卷積: $f[i]=\sum_{j=0}^{N-1} a[j]*b_N[i-j]$ 而一般比較常見的循環卷積其實就是周期卷積的主值序列($[0,N-1]$項 ...
作者:@houkai本文為作者原創,轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/houkai/p/6553221.html 目錄 LeNet AlexNet ...