今天是什么日子起床：就寝：天气：心情：ing哦咯lol信托top民用，going你心口你仔细诺记走咯咯了一口哦呀，嘿嘿您lol你民生走咯咯女窒息坡起找我，给你胡明明哦你好我我强迫跟你姓哦呀，光明你跟你一诺联系你默契一楼诺亚信

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今天是2020年11月9号，马上双十一就要到来了，大家的剁手节，又是买买的节日，现在已经是晚上十一点二十，还有半个小时又是新的一天了。来到学校也即将整整一个月了，和室友们相处也还行，没有出现矛盾，一切都在好好度过中。在过去的一个月里花了不是钱，虽然仅仅只是生活在一个刚刚步入三线城市的小城市，在学校的生活花销还是挺大的。两千块钱真的花的很快，真的应该改改自己花钱大手大脚的习惯了，不能再这样了。也在一

Hello，欢迎来到【每个人的养心殿】~七天的国庆长假即将开始，你准备如何度过呢？这个问题，我每天早上醒来都会问自己：“Hi，新的一天开始了，你准备如何度过这独一无二的一天呢？”然后快速在心里过一下一天的安排，把必须做的几件重要的事情“打”上标记，然后就活力满满的投入到一天的工作生活学习中去。我会追求每一天的意义感，会刻意做时间管理和精力管理。每晚爬上床回想一天的状态，基本上没有浪费的时间，满满当

vue路由跳转错误：Error:Redirectedwhengoingfrom"/login"to"/home"viaanavigationguard.嗯这是一个非智力性错误image.pngimage.png守卫路由无法先拿到token，直接进行了/login的跳转，image.png先进行了页面的跳转，因此因此守卫路由中断当前的导航（本次跳转），抛出异常，无法进入首页，第二次登陆能够登入首页是

演讲者：SarahDonnelly·LawyerWestpac'sSarahDonnellywantstoencouragemoreopenconversationsaboutwhyandhowanindividualmightcontinuetoworkwhileundergoingtreatmentforseriousillnesses.WhenlawyerSarahDonnellywasdi

python3-rosdep2:Depends:python3-catkin-pkgbutitisnotgoingtobeinstalled今天在Ubuntu18.04中安装ros莫名其妙的出现了上述问题，以前安装一直都是通过sudoaptinstallpython3-rosdep2或者sudoaptinstallpython2-rosdep2就可以的。但是今天却两个都不行，在使用python3时

总结：分为四个部分进行展开，一、积极一类的形容词：nice,wonderful,kind,lovely,easy-going,happy,intelligent,二、消极一类的形容词：notverynice

图片发自App我们似乎总会在某一年，爆发性地长大，爆发性地觉悟，爆发性地知道某个真相，让原本没什么意义的时间的刻度，成了一道分界线。图片发自App去年是和Stella跨的年，派对结束时，她让我们写下新年的愿望，然后交给她保存。她会在2018年1.1打开愿望盒并微信我们，看我们有没有完成新年的愿望。很庆幸我完成了在2017写下的所有愿望。新的一年也会给自己定个目标，然后全力以赴完成。图片发自App翻

ClickhereforlisteningtothepieceplayedbyLiuSuItwaswrittenbyZhangLiangoftheHanDynasty.WhentakingrefugeatXiaPiafterhisassassinationeffortsfailed,hemetHuangShigongonabridgeandretrievedHuang’sshoesthatarep

今天遇到了这个路由问题，不解决也不影响功能，只是控制台有这个报错，但是看着还是很不舒服，百度良久，总结无外乎两点1.给路由降级、2复制一段代码到rouoter的index下，可是我都试了后报错还在，最后用下面方法解决的，特此记录下VUE路由全局守卫报错这个的意思是在router包升级后login页面在跳转的时候抛出了一个promise异常没有接收它所以报了这个错误原代码tthis.$router.

今天看到一个消息，简史三部曲作者尤瓦尔.赫拉利发了一篇文章，说的是对乌克兰之事的看法。我觉得说得挺好，可是还是觉得没有说到位，还需要通过他的看法再进行一次解读。当然，可不能像很多人那样站队，直接评判什么对错，和诸如和平之类的措辞，这毫无意义。先看看赫拉利博士的看法，原文如下：我对这篇文章的解读是：赫拉利博士欣赏“相声演员”Trump、“大妈”Merkel、Bush和雅顿这样的头，并期待他们在未来的

1、直接使用infer--no-xcpretty--keep-going--xcodebuild-workspacexxxx.xcworkspace-schemexxxx-configurationDebug-sdkiphonesimulator2

ByAnyaKamenetz图片发自App"IwantTheThreeBears!"Thesedaysparents,caregiversandteachershavelotsofoptionswhenitcomestofulfillingthatrequest.Youcanreadapicturebook,putonacartoon,playanaudiobook,orevenaskAlexa.

开始写（作）了，感觉一点儿也不嗨，不像那些用这个forrecreationalpurpose的……们（本来想写朋友们，但是确实不是朋友），我还是明显能感觉到这个能帮助我functionnormany。因为attentionisthebeginningofdevotion加强专注力，没有错。而且不是driventodrinking好，我瑶（要）开动了，dealall不对，dearall，打算写成是像

GitHub上的说明使用infer过程中遇到的问题及解决方案问题1问题描述#直接分析我这里没有成功inferrun--skip-analysis-in-pathPods--no-xcpretty--keep-going

读完了这本日野原重明先生以语录的形式在人间留下的最后一本书，原重明先生于2017年去世，享年105岁，正如樊登所说，百岁老人发自肺腑的每一句话都是生命酿造出来的原浆，不需要讲道理，只要乖乖听着就好了。去年听过这本书后，就一直觉得这是一本好书，一本可以珍藏的书，故把这本书作为2019年的开年阅读，原重明先生在书中表示，对于读到这本书的每一个人来说，这是他和我们进行的一次对话。105年的人生中，先生依

一直想凭借着一个特殊的日子“抒发”一下这段时期的感受同时又不显得特别不“违和”“嗯，今天终于来了。”我首先有一件非常非常值得说的事：从开学以来我已经不止一次听到一个让我感觉到一丝忧伤的问题：“你和天儿姐分了是吗？”我惊讶于他们居然问得这么直白……虽然我表面上“不动声色”但实际上我的心灵受到了沉重一击这让人会有什么感觉？就感觉咱俩的事跟个神话故事一样人都不大信似的“……当然没有。”“哦。”对话就这么

本课的重点句型是学习谈论自己将要去哪里，因此，我首先搜集国内外的一些风景名胜，开拓学生的视野，并用句型“Whereareyougoing?”与学生一起讨论他们的假期计划，诱导学生说出“I’mgoingtogo…”这个句型，巧妙地突破重难点句型。学生虽然知道begoingto后面要接动词原形，但说的时候又会不自主地加上-ing,所以必须反复强调后面接动词原形。本堂课的内容明朗简洁，仅有几个十分简单的

情不知所起，一往而深。在没有期待不敢期待的日子，才发觉过去稀疏平常的点点滴滴，哪怕是安静地静坐，争吵，发呆……瞬间成了催泪的回忆。生命无常，生活瞬息万变，不知道未来会发生什么，也知道当下并非永恒，就像谁也没想到2020年成了疫情元年，疫情毫不留情地在此划开一道无法跨越的鸿沟，再也回不去了。还好，在此之前，我知道这些美好定会流逝，与其担心未来的不确定甚至是渺茫，选择珍惜当时的光阴，一起说笑，做想做的

今天收到了果果老师给我寄的奖品，是我坚持日更90天的奖励——一个笔记本和一支笔。笔记本的颜色是我喜欢的灰蓝色，低调而不张扬。这真的算是今天的一个小惊喜了。虽然礼物不贵重，但是这份心意极其珍贵。笔记本上有这样一句话：keepongoing，nevergiveup，感觉像是对我这90天来坚持的见证。我真的觉得果果老师特别有心。当时只是想挑战一下自己，也想克服一下自己“三分钟热度”的毛病。在果果老师和谢

解决方式：1.对vue-router降低版本到3.0.7，手动修改就行了21388354-0ae67c66cee522bf.png21388354-8992e94846dfe588.png修改完之后记得删除原来的node_modules文件，再使用npmi或yarninstall生成新node_modules文件2.第一种不行的小伙伴可以使用第二种是重写router.push()方法,直接复制下面

《我这样活到105岁》——日野原崇明本书用采访的方式，留下了日野原崇明先生他人生最后一本著作。日野原崇明写过200多部著作，写作演讲，跟人对话，他用语言，探索着生命，文章文字朴实，一问一答的方式，更像近距离的坐在一起，安静的听105岁老人关于人生关于生命的思考，本书面市时先生已过世了，在文中生怕自己没忍住的悲切，还好作者把控的很好，读到最后先生喃喃自语的部分时，还是忍不住的掉下眼泪…，喜欢那句“k

Keepongoing——《活好》听后感在听书之前，不知道大家有没有像我一样脑海中浮现出那句话“我听过许多道理，却依然过不好这一生”。也许“生而为何”是大多数人都会自问的一个问题，也是我常常思考的一个问题，听了这本书，对我的触动很大。里面很多内容是我以前没有认真思考过的，或者是因为惧怕而回避思考的。第一件就是关于死亡，这其实是我挺惧怕思考，也十分刻意回避的话题。以前惧怕死亡是觉得人死如灯灭，生不带

GoingDeeperwithConvolutionsAbstractWeproposeadeepconvolutionalneuralnetworkarchitecturecodenamedInceptionthatachievesthenewstateoftheartforclassificationanddetectionintheImageNetLarge-ScaleVisualRecog

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutions摘要我们在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络结构，并在分类和

总结类文章机器学习算法地图On-going机器学习算法svm损失函数SVM和RVM对比SVM的两个参数C和gamma√通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost深度学习/神经网络深度学习防止过拟合的方法深入理解

软件可靠性工程国际会议(InternationalSymposiumonSoftwareReliabilityEngineering,ISSRE)专注于评估、预测和改善软件产品可靠性、安全性，包括前沿理论方法与创新技术工具，是软件可靠性工程领域的旗舰国际会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的B类国际会议AbstractFaults是破坏云系统高可用性的主要原因，甚至导致停机成本高昂。随着云的规模

目录0.论文链接1.概述2.inception3.GoogleNet参考链接@0.论文链接1.概述  GoogLeNet是谷歌团队提出的一种大体保持计算资源不变的前提下，通过精妙的设计来增加网络的深度和宽度，基于Hebbian法则和多尺度处理来进行设计，在ILSVRC2014中获得了分类和检测第一的好成绩。  通过实验，可以发现神经网络的效果可以通过网络更深、更宽来提升。但也有两个很明显的问题：过

论文阅读：Goingdeeperwithconvolutions这是关于ILSVRC2014的优胜者GoogleNet的论文，论文详细地讲解了这个模型的核心模块**”Inception"**结构是如何提出的，实际上对于作者说的”稀疏性“,实在是没有理解。由此先写下自己理解的部分。1、摘要作者提出了一种”Inception“的结构来提升深度卷积神经网络的性能，并在ILSVRC2014中获得了成功。该

本文用于记录自己的学习过程，以及以前重点总结，若有错误，希望指出。对卷积更深入的认识0.摘要部分：Inception结构的主要特点在网络内部提高计算机资源的利用率。在增加网络宽度和深度的同时，保持网络的预计的计算资源消耗不变，即控制运算成本。为了优化结构，架构是基于Hebbianprinciple和multi-scaleprocessing的。GoogleNet中运用了这个结构。Inception

1.按论文章节回顾具体内容Abstract  我们提出了一种名为Inception的深度卷积网络结构，它在ILSVRC14的分类和检测任务上达到了SOTA的效果。这个网络的特征是他提升了网络内部计算资源的利用率。通过精细的设计，我们在提升了网络的宽度和深度的同时保持了计算量不变。为了提升网络输出的质量，网络结构的决策是基于Hebbian原则和多尺度处理的直观性。在我们提交的ILSVRC14中，有一

GoogleNet模型随着神经网络层数的加深，有不可避免的带来过拟合和计算量增大的困扰，谷歌团队为了减少计算量和避免过拟合，提出了Inception模型，也叫作GoogLeNet。并在2014年，ImageNet挑战赛(ILSVRC14)中，GoogLeNet获得了第一名。GoogLeNet模型结构的特点是网络层数更深了。随着谷歌团队的研究，Inception历经了V1、V2、V3、V4等多个版本

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf文章目录0摘要1介绍2相关工作3动机和高层次的考虑4架构细节5GoogleNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战的设置和结果7ILSVRC2014检测挑战的设置和结果9结论0摘要我们提出了一个代号为Inception的深度卷积神经网络架构，负责在ImageNet2014年大型视觉识别挑战(ILSVRC14)

参考链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1338331https://zhuanlan.zhihu.com/p/42124583https://blog.csdn.net/sunlianglong/article/details/79956734https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50

参考来源：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/40759903https://www.cnblogs.com/jie-dcai/p/5727122.htmlhttp://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/51052847http://blog.csdn.net/mounty_fsc/arti

摘要：文章提出了深层卷积网络的基础结构--Inception，提高了网络计算资源的利用率，提出了模型的典型实例--GoogLeNet(具有22层)。1.引言：一系列新的想法、算法、网络结构使图像识别和目标检测有了很大的进步。GoogLeNet比克里热夫斯基Krizhevsky等人两年前的获奖架构参数更少，同时也更准确得多。目标检测方面的进步并不是仅仅来自使用深度网络或更大的模型，而是来自深度架构和

本文声称是第一个神经网络联合模型，同时抽取实体，关系以及关系类型。在解析句子中每一个词时，同时输出实体标签和关系标签。另外在特征部分只使用了word_embedding,没有用POS和dependencytree等其他特征本文的网络架构是一个输入层，两个输出层（一个输出层用来输出实体标签，一个输出层用来输出关系标签）在说明文中模型之前，先了解下entitylabel的形式，实体是由一个或多个tok

论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P17-1085.pdf发表会议：ACL2017文章目录背景主要工作思考参考背景作者在2016年发表的论文：”InvestigatingLSTMsforJointExtractionofOpinionEntitiesandRelations“联合抽取了opinion实体和关系，但是并没有抽取出关系的类型。这篇论文也是实体和

]==2:importTkinterfromTkinterimport*else:importtkinterasTkinterfromtkinterimport*importrandomdata=[]going

1.WordstressWordswithstressonthethirdsyllablefromtheend:bi-O-gra-phyge-O-gra-phypho-TO-gra-phyWordswithstressonthepenultimatesyllable(4-syllablewords):al-pha-BET-icbi-o-GRAPH-icge-o-GRAPH-icpho-to-GRA

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43622216/article/details/123591425GoingDeeperWithDirectly-TrainedLargerSpikingNeuralNetworks说明相关信息主要贡献启发AbstractIntroductionRelatedWorkSNN学习算法：深度神经网络（DNN）中的梯度消失或爆炸：正则化：Ma

U^2-Net:GoingdeeperwithnestedU-structureforsalientobjectdetectionAbstract本文提出一种简洁高效的目标显著性检测框架——U2Net。U2Net包含两层嵌套的UNet结构，具有以下优点：
（1）在本文提出的残差U形模块（RSU)中通过不同尺寸感受野的混合可以有效捕获不同尺度的上下文信息；
（2）RSU模块中的池化操作在不显著增加计

文章目录论文阅读模型图示代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢P导GoingDeeperwithConvolutions网络中的亮点:引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息)每个分支得到的特征矩阵宽和高必须相同(padding、stride)，之后延深度拼接每个Inception的输入长宽和输出长宽也是一致的1、basedontheHebbianprincip

启发主义——深入神经网络（Inceptionism:GoingDeeperintoNeuralNetworks）传统的深度学习方法常用于根据数据标签学习分类、识别物体，或是学习数据或隐层的分布从而生成新的数据。而2015年提出的启发神经网络合成它想合成的图像，则开启了一种新的研究角度。之后开源的Deepdream则更是掀起了新的浪潮。下面我们翻译一下这篇论文。人工神经网络已经在图像分类和语音识别方

图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[GoogLeNet纯中英文对照版]GoingDeeperwithConvolutions走向更深的卷积神经网络ChristianSzegedyGoogleInc.（谷歌）WeiLiuUniversityofNorthCarolina,ChapelHill（北卡罗来纳大学教堂山分校）Yangq

原文：https://dzone.com/articles/the-6-web-dev-trends-youre-going-to-see-more-of-in每到年底，人们总喜欢展望下一年，Web开发领域也不例外

【名字】1.标题中deep的双关含义：（1）以“Inceptionmodule”的形式引入的一种新层次的组织方式，境界更深（2）网络深度（depth）更深2.GoogLeNet名字起源：向LeNet致敬3.Inception名字起源：（1）《NetworkinNetwork》（2）Weneedtogodeeper（internetmeme）【作者】1.一作：ChristianSzegedy（谷歌资

一、论文翻译论文：GoingdeeperwithconvolutionsGoogleInceptionNet首次出现在ILSVRC2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大优势取得了第一名。它最大的特点就是控制了计算量和参数量的同时，获得了非常好的分类性能——top-5错误率6.67%。InceptionV1有22层深，比AlexNet的8层或者VGGNet的19层还要更深。但其大小却比Al

Abstract：*作者提出了一个深度卷积神经网络结构用于ILSVRC2014，网络结构的主要特征是提升了网络内部的计算资源。十分小心地提升了网络的深度和宽度并且使计算的预期结果不变。网络结构设计基于Hebbian原则和多尺度的直觉处理。该网络被命名为GoogLenet并在分类和检测中评价其性能。1、introduction：GoogLeNet比AlexNet少12倍的参数然而准确率却更高。在目标