2018-08-10 Alex Sun
InfluxDB是一个时序型数据库,主要用于存储时序型相关的数据,例如实时的温度、湿度,计算机的CPU使用率、内存使用率等。时序型数据的一些主要特点有: 写入平稳,持续写入 写入多,读取少 写入的数据几乎不会更新 数据量大,数据具有时效性 需要多精度的查询 …… 继续阅读 »
2018-06-26 Alex Sun
数据可视化 一、概述 1. 为什么要进行可视化 人肉眼对图像更敏感 将数据之间的复杂关系通过更清晰的方式展现出来 …… 2. 涉及到的领域 数学,统计 交互设计 物理(力场图) 地理(GIS) 心理学 编程 …… 继续阅读 »
2018-04-10 Alex Sun
1. 序列模型的例子 2. 符号定义 例如一个识别人名的模型,输入 $x$ 和输出 $y$ 如下表所示: $x$ Harry Potter and Hermione Granger invented a new spell $x^{\langle 1 \rangle}$ $x^{\langle 2 \rangle}$ $x^{\langle 3 \rangle}$ $x^ 继续阅读 »
2018-04-03 Alex Sun
1. 人脸验证和人脸识别 人脸验证(Face Verification):1对1问题,即输入图片,判断图片是否是正确的那个人(即已经有了一个人的信息) 人脸识别(Face Recognition):1对n问题,即输入图片,需要输出对应的那个人信息(即已经有了n个人的信息) 继续阅读 »
2018-04-03 Alex Sun
1. 风格迁移 2. 算法 具体可以参考论文 A Neural Algorithm of Artistic Style。 继续阅读 »
2018-03-25 Alex Sun
1. 目标定位 图片左上角为$(0,0)$,图片右下角为$(1,1)$ 目标中心点为$(b_x,b_y)$,宽度为$b_w$,高度为$b_h$ 继续阅读 »
2018-03-18 Alex Sun
1. 论文 V1: Going Deeper with Convolutions V2: Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift V3: Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision V4: Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 继续阅读 »
2018-03-16 Alex Sun
1. Shortcut Connection 随着网络层次的越来越深,就容易出现梯度消失或者梯度爆炸的问题,因此网络层数无法很深。残差网络(Residual Network)的出现很好的解决了这个问题。相关论文可以参考Deep Residual Learning for Image Recognition。 继续阅读 »
2018-03-15 Alex Sun
1. LeNet-5 论文参考Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition。 继续阅读 »
2018-03-13 Alex Sun
1. CNN特点 假设一批图片样本,图片尺寸都是100 × 100(单通道)。使用神经网络来进行训练,假设第一个隐藏层有2500个神经单元,则参数个数一共为 10000 × 2500 = 2500W 存在的问题: 参数数据量太多,需要大量的计算资源 图片是一个二维结构,相邻像素之间的关联较强,距离远的像素之间关联较弱,因此不必要一次性把所有像素在一起计算 继续阅读 »