卷積java實(shí)現(xiàn)SEARCH AGGREGATION
回答:我們通?？吹降木矸e過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實(shí)是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長(zhǎng)3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實(shí)際上，卷積過濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因?yàn)榫矸e過濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來，效果大概就...
zhangke3016
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回答:如果說實(shí)現(xiàn)，那基本上都能實(shí)現(xiàn)，但術(shù)業(yè)有專攻，PHP就適合做做簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁型業(yè)務(wù)系統(tǒng)，你非要讓它去做其他的事情，成本代價(jià)太高。
molyzzx
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回答:公司做了自己的分庫分表組件，下面就自己的經(jīng)驗(yàn)來看下分庫分表的優(yōu)點(diǎn)和碰到的問題！何為分庫分表？采取一定的策略將大量的表數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫，表中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的均衡存儲(chǔ)！分庫分表的背景:隨著信息數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng)，單點(diǎn)數(shù)據(jù)庫會(huì)有宕機(jī)，或者單庫單表性能低下，查詢和存儲(chǔ)效率低的問題，使用分庫分表實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)，性能更好，適合現(xiàn)在數(shù)據(jù)量多，用戶需求高的特點(diǎn)！分庫分表的優(yōu)點(diǎn):數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫中，單表數(shù)據(jù)量...
BicycleWarrior
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回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對(duì)sql語句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到Java程序內(nèi)存，其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作，數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，有一定的延遲，所以相對(duì)來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然，這個(gè)只是大體示意圖，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同，有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。
stefanieliang
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理淺析 ?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional?Neural?Network，CNN）最初是為解決圖像識(shí)別等問題設(shè)計(jì)的，當(dāng)然其現(xiàn)在的應(yīng)用不僅限于圖像和視頻，也可用于時(shí)間序列信號(hào)，比如音頻信號(hào)、文本數(shù)據(jù)等。在早期的圖像識(shí)別研...
... FCNN (Fully Convolutional Neural Network) ，這是一種特別的 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），其特點(diǎn)是對(duì)于輸入圖片的每一個(gè)像素點(diǎn)，都對(duì)應(yīng)著一個(gè)輸出（相對(duì)的，普通的 CNN 網(wǎng)絡(luò)則是每一張輸入圖片對(duì)應(yīng)著一個(gè)輸出）。因此，我們可以標(biāo)記一批...
...析醫(yī)學(xué)影像和視頻是一個(gè)新的研究方向。通過已訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能很快地搭建并訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。 二、用 Python 進(jìn)行圖像處理的基礎(chǔ) 用于圖像處理的庫有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比較主流，基于C/C++，...
...爾茲曼機(jī)、深度信念網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、深度玻爾茲曼機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Hebel 是一個(gè)在 Python 中用于帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的庫，它通過 PyCUDA 使用帶有 CUDA 的 GPU 加速。它可實(shí)現(xiàn)大多數(shù)目前最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提供了多種...
...，沒有符號(hào)循環(huán)，這樣使得一些計(jì)算變得困難；沒有三維卷積，因此無法做視頻識(shí)別；即便已經(jīng)比原有版本（0.5）快了58倍，但執(zhí)行性能仍然不及它的競(jìng)爭(zhēng)者。CaffeCaffe是賈揚(yáng)清的作品，目前，賈揚(yáng)清是Facebook AI平臺(tái)的Lead。始于201...
...爾茲曼機(jī)、深度信念網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、深度玻爾茲曼機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Hebel 是一個(gè)在 Python 中用于帶有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的庫，它通過 PyCUDA 使用帶有 CUDA 的 GPU 加速。它可實(shí)現(xiàn)大多數(shù)目前最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提供了多種...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等多個(gè)領(lǐng)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(jié)構(gòu)（Convolution）及優(yōu)勢(shì)。為了簡(jiǎn)單起見，本文僅探討二維卷...
...架構(gòu)打造的深度學(xué)習(xí)框架。DL4J神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受限玻爾茲曼機(jī)卷積網(wǎng)絡(luò) （圖像）遞歸網(wǎng)絡(luò)/LSTMs（時(shí)間序列和傳感器數(shù)據(jù)）遞歸自動(dòng)編碼器深度置信網(wǎng)絡(luò)深度自動(dòng)編碼器（問－答／數(shù)據(jù)壓縮）遞歸神經(jīng)傳感器網(wǎng)絡(luò)（場(chǎng)景、分析）堆疊式...
1.原始版本最早的卷積方式還沒有任何騷套路，那就也沒什么好說的了。見下圖，原始的conv操作可以看做一個(gè)2D版本的無隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。附上一個(gè)卷積詳細(xì)流程：【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎樣實(shí)現(xiàn)卷積的？ - CSDN博客代表模型：LeNe...
近日南洋理工大學(xué)研究者發(fā)布了一篇描述卷積網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理的論文，該論文從數(shù)學(xué)的角度闡述整個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算與傳播過程。該論文對(duì)理解卷積網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)本質(zhì)非常有幫助，有助于讀者「徒手」（不使用卷積API）實(shí)現(xiàn)卷積網(wǎng)...
...白后，我們接下來看看他的變種，也是本系列的主角——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network/CNN）。以往全連接層組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)很氣人的缺點(diǎn)就是對(duì)付大圖像效果不好：圖像尺寸一大，因?yàn)闄?quán)重（形狀上的）大小與圖...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
趙連江
趙春朋
