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关于把“场景”应用在需求分析中的思考

小王前一晚睡得很好，他精神抖擞地迈下F2层最后一个台阶，不慌不忙地站在10号线站台安全门的一侧。在等待地铁到站的1分钟内，他盘算着今天的工作任务。

卤素灯·2023-02-01 00:48

【千峰】网络安全学习笔记

OSL参考模型（3）TCP/IP（五层）协议簇2.数据传输过程OSI模型vsTCP/IP模型二物理层（physciallayer）1.网线/光纤/空气2.比特bit3.信号：4网线/双绞线：三数据链路程（2层

chenjyboke·2023-01-31 07:59

为什么我说，数据库优化并不是DBA一个人的事？

系统的架构设计也就2层，一个人要做到全栈，并不是特别难的事情。放在现在这个时间点，数据库优化再由DBA一个人担任，可能就不合适了。原因会有这些：数据库是开发的盲区前端的框

dbLenis·2023-01-31 04:03

交换机四种组网方式，你都清楚吗

对于这种小型网络，我们的组网方案为：在此方案中，把各个办公室划分为独立的vlan并设置一个单独的子网，使用2层交换机来进行接入层，使用中型3层交换机作为核心交换设备来在各个子网间进行数据转发，防火墙运行转换后

dbc5acce1f9f·2023-01-30 19:44

《人种好习惯置换坏习惯的能量网络》

小私聊5内容摘要：（门儿）《人种好习惯置换坏习惯的能量网络》1.意想不到今天整个蚁阵的好习惯的联通的私聊，竟然是一接通与啾啾腾讯会议，啾啾会亲自在12层直播，关于能量好习惯核裂变背后的破译、发现、揭秘2

天空之城正阳门·2023-01-30 17:33

感知机与多层感知机&用与门（AND gate）、非门（NAND gate）、或门（OR）、异或门（XOR）

•使用2层感知机可以表示异或门。•单层感知机只能表示线性空间，而多层感知机可以表示非线性空间。•多层感知机（在理论上）可以表示计算机。

Catherine-HFUT·2023-01-30 13:16

症状空间 | 野进，探索新的观看角度

///////展览开幕：2019年8月25号18:30项目发起：白夜项目召集：白夜、鲁潇、王可尧摄影：李鑫、陈华、王可尧地点：西安高新区唐兴路待贤坊东南角银河大厦（T11南边12层楼）参展艺术家：白夜，

下日土巴人·2023-01-29 02:09

一品世家等维保报告

育龙佳苑（5号楼-2层排烟

赵午戌·2023-01-29 01:24

读书笔记：神经网络的学习 train_neuralnet.py ← 斋藤康毅

因此，本文先构建了一个2层神经网络。

hnjzsyjyj·2023-01-29 00:34

UINavigationController-03出栈操作

popToRootViewControllerAnimated:返回根控制器popToViewController:animated:返回到指定的子控制器通过示例,来熟悉出栈的几个方法分析层级:"红色(第1层)-->黄色(第2层

js_huh·2023-01-28 21:13

【1班5组】+Day2《真正有效的写作训练法》

作业如下】我的房间我的小屋第一次背景离乡，远离父母亲人的照顾来到南方的城市发展，租住了一个不足四十平米的小公寓，一个小单间，房子不大，但是五脏六腑俱全，有厨房和卫生间，米黄色的花纹墙布，有一个立式的12层隔断的书架

颐儿福·2023-01-27 15:53

人间烟火

搬进新小区后，凉衣注意到，楼层的电梯每天早晨都是左边停在10层，右边停在2层，每天晚上下班回来，又总是，左边电梯停在1层，右边停在5层。好像约好了似的。凉衣会浮想联翩。

小白下摆·2023-01-27 14:04

怎么理解想法跟感受的区别呢？

一个是头脑与思维，另一个是身体与情绪，还有潜意识还有一种精神分析的理论，大家相比都比较熟悉，那就是意识和潜意识，我认为身体就可以通向潜意识，而意识就是防御还有一些理论把自我分为三层：1.第1层自我是头脑和意识，第2层自我是身体和

胡一凡_非暴教练·2023-01-27 09:04

跳跃表的原理及实现

跳跃表理解：跳跃表首先是一种有序的单链表，然后选用随机算法，选取有序单链表的节点，组成L2层次单链表，依次类推，L3、L4、.....L32层，层次越深，节点越少，在查询时逐层查找，因元素更少，达到了快速查找元素的作用

吕艳凯·2023-01-26 09:08

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(六)

第4章神经网络的学习4.3数值微分4.3.1导数4.3.2数值微分的例子4.3.3偏导数4.4梯度4.4.1梯度法4.4.2神经网络的梯度4.5学习算法的实现4.5.12层神经网络的类4.5.2mini-batch

weixin_43114885·2023-01-26 08:30

读书笔记：异或门的Python实现 ← 斋藤康毅

实际上，与门、或门、与非门是单层感知机，而异或门是2层感知机。

hnjzsyjyj·2023-01-26 08:24

数据分析师之必会算法—聚类方法

数据分析师之必会算法—聚类方法1.什么是聚类2.聚类分析的典型应用场景3.主要的聚类算法3.1划分方法3.2层次方法3

TIYI.DOT·2023-01-25 12:01

机器学习（6）之聚类算法（k-means\Canopy\层次聚类\谱聚类）

2.2总结3二分K-Means算法4K-Means++算法4.1K-Means||算法5Canopy算法5.1应用场景6MiniBatchK-Means算法7层次聚类方法7.1AGNES算法中簇间距离7.2层次聚类优化算法

天涯未抵·2023-01-23 07:36

k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具

流程取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy+欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类获取图片向量(代码摘自《自制AI图像搜索引擎》)privateINDArraygetImgFeature

isyoungboy·2023-01-23 07:34

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）构建深层神经网络：一步一步1-包装2-轮廓3-初始化3.1-2层神经网络练习1-初始化参数3.2-L层神经网络练习2-初始化参数4-正向传播模块4.1-线性向前练习

tqh267·2023-01-21 09:00

SDN-数据与控制分离

比如IP层转发，2层交换将数据平面和控制平面分离的优势：网络可以独立于硬件发展传统路

海睿思·2023-01-20 08:29

实验1深度学习基础实验

sklearn.neural_network下的神经网络分类器MLPClassifier；3、掌握sklearn.linear_model下的感知机分类器Perceptron；三、实验内容实验步骤请针对如下四种数据集，对比2层隐藏层下不同神经元个数

二战国科大·2023-01-18 11:10

ResNet、ResNeXt网络详解及复现

'''对应着18层和34层的残差结构既要拥有实现部分的残差功能，又要拥有虚线部分的残差功能'''classBasicBlock(nn.Module):#残差结构中主分支采用卷积核是否发生变化#18、32层的卷积核个数都是一样的

WGS.·2023-01-18 07:37

MATLAB数字图像处理练习三

二、提取小波系数先对一幅图进行小波分解；然后采用appcoef2函数提取第1层和第2层近似系数，并用图像显示；最后采detcoef2函数提取第1层和第2层水平、垂直和对角系数，并用图像显示。

疏星浅月·2023-01-17 15:28

搞懂深度学习中的 residual blocks（残差块）看这一篇文章就够了！！！

所谓的残差网络其实就是由若干残差块（residualblock）组成的网络如上图所示，现在考虑第l、l+1、l+2层。

南淮北安·2023-01-16 18:41

ResNet模型详解及代码复现

代码复现一.ResNet网络模型ResNet的提出ResNet残差网络主要是通过残差块组成的，在提出残差网络之前，网络结构无法很深，在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络达到了22层

不一样的崽·2023-01-16 17:56

吴恩达《深度学习专项》笔记+代码实战（四）：深度神经网络（全连接网络）

其实这节课并没有引入太多新的知识，只是把上节课的2层网络拓展成了L层网络。

大局观选手周弈帆·2023-01-16 13:21

读书笔记：3层神经网络的Python实现 ← 斋藤康毅

即第0层、第1层、第2层、第3层。

hnjzsyjyj·2023-01-16 08:43

神经网络介绍及其计算过程：python实现MINIST手写数字预测

如图，3层神经网络：输入层（第0层）有2个神经元，第1个隐藏层（第1层）有3个神经元，第2个隐藏层（第2层）有2个神经元，输出层（第3层）有2个神经元。上图中节点“1”表示偏置，节点a1

大前浪·2023-01-14 20:07

【学习与理解】：YOLO v1、v2、v3(未完待续……)

目录引言优点缺点V1、V2、V3的共同点YOLO算法的基本思想是YOLOv1相关链接1、核心思想2、实现方法3、网络设计4、网络训练5、网络预测6、损失函数YOLOv2相关链接1、网络设计-32层2、两大方面的改进

故沉·2023-01-14 13:57

几种预训练模型：bert-wwm,RoBERTa,RoBERTa-wwm

bert-large：24层，330M参数bert-base：12层，110M参数1.bert-wwmwwm即wholewordmasking（对全词进行mask），谷歌2019年5月31日发布，对bert

谁怕平生太急·2023-01-13 17:59

少儿Python每日一题（7）：电梯的用电量

电梯可到达最低楼层为地下3层（-3），最高为地上12层（12），中间没有0层；电梯向上运行时每上升1层消耗1单位电量，向下运行时每下降1层消耗0.3单位电量；请你通过输入的某段时间内电梯停过的楼层顺序，

凤城老人·2023-01-13 15:55

elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？

很多任务表明Transformer特征提取能力强于LSTM，elmo采用1层静态向量+2层LSTM，多层提取能力有限，而GPT和bert中的Transformer可采用多层，并行计算能力强。

sunghosts·2023-01-13 08:49

【HTML】基础知识与VSCode初步使用

所谓超文本，有2层含义∶1.它可以加入图片、声音、动画、多媒体等内容（超越了文本限制)。2.

Razors_·2023-01-13 00:35

用于数字病理学的旋转等变CNN

我们演示了2层G−CNN如何在p4中等变。显示了每层一个核的特征图，蓝色虚线箭头表示两个输入的如何对应。我们演示了2层G-CNN如何在p4中等变。

FakeOccupational·2023-01-12 08:08

GoogLeNet论文解读

GoogLeNet为22层结构。一、介绍

秋天的风儿·2023-01-11 20:27

[tensorflow学习] [CNN framework] tensorflow 实现 Google Inception net

共有22层（AlexNet8层，VGGNet19层）；参数量（500万）仅为AlexNet

不甘心的程序员·2023-01-11 20:26

层次聚类总结

学习课程（老师讲的很通俗易懂）：第八章：8.2.2层次聚类（层次聚类的类型-上）_哔哩哔哩_bilibili一层次聚类的类型：二连接法2.1简单连接法2.2完全连接法2.3平均连接法2.4质心法三ward

生信研究猿·2023-01-11 15:23

Deep Residual Learning for Image Recognition

在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的残差网络——比VGG网络深8倍，但复杂度仍然较低。这些残差网络的集合

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

PNN

的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的DNN网络结构，如下图：输出层输出层很简单，将上一层的网络输出通过一个全链接层，经过sigmoid函数转换后映射到(0,1)的区间中，得到我们的点击率的预测值：l2层根据

简单点1024·2023-01-11 09:36

Resnet到底在解决一个什么问题呢？

相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢？

mishidemudong·2023-01-11 06:47

YOLO v2网络结构分析

Better,Faster,Stronger》项目地址：http://pjreddie.com/darknet/yolo/1.Darknet-19模型结构2.YOLOv2模型结构YOLO2网络中第0-22层是

zhw864680355·2023-01-11 01:14

吴恩达深度学习第一课第四周作业（2）

深度神经网络在图像分类中的应用1-包2-加载和处理数据集3-模型架构3.1-2层神经网络3.2-L层深层神经网络3.3-一般方法4-二层神经网络练习1-两层模型4.1-培训模型五层神经网络练习2-L_layer_model5.1

tqh267·2023-01-10 19:34

python3中二维数组求最大值

JasonLiu1919·2023-01-10 10:14

轻量级卷积神经网络MobileNets详细解读

但是这些网络都在不断增加网络深度和宽度来提高网络的准确度，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。网络准确度虽然得到了极大提高，但

m0_53675977·2023-01-09 08:02

Pytorch实战 |Y5 yolo.py文件解读

/models/yolo.py本周任务：将yolov5s网络模型中的C3模块按照下图方式修改形成C2模块，并将C2模块插入第2层与第3层之间，且跑通yolov5。任务提示：提示1：需要修改.

陈大麦 .·2023-01-09 07:27

卷积计算公式神经网络,卷积神经网络卷积计算

卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图

aifans_bert·2023-01-09 00:55

ResNet

论文：DeepResidualLearningforImageRecognition从AlexNet(7层)到VGGNet(16–>19层)再到GoogLeNet(22层)，似乎是网络越深(复杂，参数多

pyStar_公众号·2023-01-08 10:32

经典算法——爬楼梯（解法归纳）（学习笔记）

当n=2时，可以走两次一层或者走一次2层。当n=3时，此时你可能在第一层或者第二层，当在第一层时相当于你在第0层准备去往第二层，当在第二层时相当于你在第0层准备去往第1层。以此类推。

Vriesianman·2023-01-07 04:26

YOLOv5白皮书-第Y5周：yolo.py文件解读

运行&打印模型查看一、课题背景和开发环境第Y5周：yolo.py文件解读语言：Python3、Pytorch本周任务：将yolov5s网络模型中的C3模块按照下图方式修改形成C2模块，并将C2模块插入第2层与第

Oaix Nay·2023-01-05 09:39

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