BiologicallyPlausibleSpikingNeuralNetworks作者：AboozarTaherkhani,AmmarBelatreche,YuhuaLi,GeorginaCosma,LiamP.Maguire,T.M.McGinnity译者：TianlongLee时间：2020原文链接：Areviewoflearninginbiologicallyplausiblespikin

光从字面上来理解，很容易让一些初学者先入为主的认为：SecondaryNameNode（snn）就是NameNode（nn）的热备进程。其实不是。

本文来简单聊聊相关的知识，为节省篇幅，将SecondaryNameNode简称SNN，NameNode简称NN。NN与fsimage、edits文件NN负责管理HDFS中所

HDFS1.snn流程2.Hadoopfs指令操作2.1查看文件(ls)2.2Hadoop文件下载到Hadoop2.3查看文件大小(du)2.4其他（生产中应用最多的）3.hdfs指令操作3.1安全模式

NEST平台是任意尺寸的脉冲神经网络的理想选择，例如:信息处理模型，例如在哺乳动物的视觉或听觉皮层，网络活动动力学模型，例如层状皮层网络或平衡随机网络，学习和可塑性的模型。

Hadoop一Hadoop简介HDFS优点HDFS缺点二Hadoop分布式文件系统HDFS相关介绍HDFS架构图架构模型存储模型(重点掌握)NameNode（NN）SecondaryNameNode（SNN

例如整数加群是由1作为生成元生成的集合有限群称为有限生成群置换群Snn》=3不是置换的阶为n的阶乘Sn可由所有的轮换生成轮换就是部分连续的一圈向前移一位。《《《《《《《《

1.简介2.NameNode的工作特点3.NameNode主要功能4.NameNode保存metadata信息包括5.NameNode持久化DataNode（DN）SecondaryNameNode（SNN

原文链接摘要方法一方法二实验原文链接https://arxiv.org/abs/1805.01352摘要本文提供一种有效的把ResNet转成脉冲神经网络(SNN)的方法。主要提出两个方法。

hdu5635题意：Peter有一个字符串s=s1s2...sns=s_{1}s_{2}...s_{n}令suffi=sisi+1...snn是ss第ii字符开头的后缀.Peter知道任意两个相邻的后缀的最长公共前缀

方法一：拷贝SNN数据到NN存储数据的目录中kill-9NameNode进程删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）rm-rf

maven.apache.org/download.cgi下载GRADLE：前往http://services.gradle.org/distributions/下载将两个文件解压到C:\Users\snn

问题提出：当需要存储的数据很多很大，一台机器存储不了时，需要将数据切割成块，使用多台机器分布式存储这些数据HDFS有3大主要角色：NameNode(以下简称NN)SecondaryNameNode(以下简称SNN

2.SecondaryNameNode(SNN)辅助NameNode不能把用作与NameNode，它的重要作用是定期合并编辑日志与命名空间镜像，以防止编辑日志过大。

然后/etc下面有7个文件夹，分别时rc0.d-rc6.d这6个文件中分别存有指向/etc/init.d/下面服务脚本的链接文件，这6个文件夹中存放以KNN和SNN的文件，K打头的是关机时执行的，S打头的是开机的

摘要：脉冲神经网络是什么？本位对脉冲神经网络做了简要叙述。每个对机器学习近期发展有所了解的人，都听过现在用于机器学习的第二代人工神经网络。这些神经网络通常完全连接，获取连续值，并输出连续值。

原先使用hadoop默认设置（hadoop1.2.1），secondarynamenode会正常进行备份，定时从namenode拷贝image文件到SNN。

（hadoop命令）文件名称+目录结构+文件属性】+【文件+块+机器（datanode）】DataNode（DN）：文件块+10个心跳发送一个blockreportSecondaryNameNode（SNN

fawefwffffffffffffffffffffeX22友zLY5凭sNn8拘eMG5睬zM97贝rW64簇nO41狡pBy3痈zH34挪mUe3嚎qBo6媒oUE1偈bRh8雷eGw0茨mTY1尉

namenode被格式化之后，将在HADOOP_HOME/tmp/dfs/name/current（默认）产生以下文件：参数：core-site.xml：hadoop.tmp.dir指定hadoop运行时产生文件的存储目录参数:hdfs-site.xml:dfs.namenode.name.dir指定namenode产生的文件存放的目录dfs.datanode.data.dir指定datanode

2019.12.29xilinxSDK交叉编译工具编译NEST运行在PYNQ板卡–如有错误之处，请不吝赐教！准备工作nest-simulation-2.16.0xilinxvivadoSDK2018.2（ubuntu环境）NESTCmake指定xilinxSDK中交叉编译器cmake-DCMAKE_INSTALL_PREFIX:PATH=/home/likang/nest-16.0./-DCMAK

Hadoop浅谈在了解HDFS之前必须介绍一下hadoop以及hadoop和HDFS之前的关系：Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。那么它们之间的关系可以通过下面几点了解：1、Hadoop是google的集群系统的开源实现：Google集群系统：GFS（GoogleFileS

1.初始化仓库，设置自己的仓库信息gitinit初始化仓库gitconfig--globaluser.name'snn'配置用户名gitconfig--globaluser.email'snn@163.

来源：人工智能前沿讲习一基于生物和经验的模型首先是2012年的Spaun，基于生物基础（脑图谱），类生物神经元（尖峰放电SNN）。在训练后可完成多种识别和生成和反应任务。

uci-carl.github.io/CARLsim4/index.htmlCARLsim4代码：https://github.com/UCI-CARL/CARLsim4前言CARLsim4是一个高效、易用的、基于GPU加速的大规模脉冲神经网络仿真系统

（原文地址：维基百科）简单介绍：脉冲神经网络Spikingneuralnetworks(SNNs)是第三代神经网络模型，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑当中。

接下来一段时间开启脉冲神经网络模型的探索之旅。脉冲神经网络有更强的生物学基础，尽可能地模拟生物神经元之间的连接和通信方式。其潜在能力较强，值得踏进一步探索。

脉冲神经网络Precise-Spike-Driven(PSD)SynapticPlasticity学习笔记PSD算法设计的目的是为处理和记忆时空相关的输入。

脉冲神经网络之Tempotron代码示例上一篇从原理的角度大致介绍了脉冲神经网络的神经元模型以及Tempotron监督学习方法，这一章记录了Tempotron的代码实现。

神经网络经历漫长的发展，目前总共有三代，它们分别是：第一代神经网络：McCulloch–Pitt感知机，它执行阈值运算并输出数字（1，0）。第二代神经网络：基于sigmoid单元或修正线性单元（ReLU）增加了连续非线性，使其能够计算一组连续的输出值。第二代神经网络也是目前使用的最广泛的网络算法，例如VGG16，ResNet等等的DNN都是第二代网络。第三代神经网络：‘主要使用“整合放电”（int

原文链接：点击打开链接摘要：脉冲神经网络是什么？本位对脉冲神经网络做了简要叙述。每个对机器学习近期发展有所了解的人，都听过现在用于机器学习的第二代人工神经网络。

NeurIPS2018原文链接http://papers.nips.cc/paper/7415-slayer-spike-layer-error-reassignment-in-time.pdf文章内容简述由于SNN

静息电位静息电位指细胞未收到刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差。它是一切生物点产生和变化的基础。几乎所有的动植物细胞的静息电位膜内均较膜外低，若规定膜外电位为零，则膜内电位即为负值。大多数细胞的静息电位在-10~-100mV之间。哺乳动物的神经细胞的静息电位为-70mV。极化状态细胞安静时膜两侧内负外正的状态称为膜的极化状态。当膜电位向膜内负值增大方向变化时，称为超极化；相反，膜电位向

单层神经网络（感知器）在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。我们把需要计算的层次称之为“计算层”，并把拥有一个计算层的网络称之为“单层神经网络”。感知器的训练法则对于单个感知器的权值，已经有几个常用算法，这里给出两种：感知器法则、delta法则。这两种算法可以保证收敛到可接受的假设，只

SpikeResponseModel参考：[1]AFrameworkforspikingneuronmodels:SpikeResponseModel[2]NeuronDynamics[3]SpikingNeuronModels[4]ScholarpediaLIF模型的发展，LIF是其特殊化情况WulframGerstner于[1993][http://www.scholarpedia.org/a

1、ANN与DNN背景传统的神经网络，也称为浅层神经网络SNN（shallownerualnetwork）。

SNN使用脉冲——这是一种发生在时间点上的离散事件——而非常见的连续值。每个峰值由代表生物过程的微分方程表示出来，其中最重要的是神经元的膜电位。本质上，一旦神经元达到了某一电位，脉冲就会出现，随后达

Spiking-YOLO:SpikingNeuralNetworkforEnergy-EfficientObjectDetection|AAAI2020Spiking-YOLO:脉冲神经网络高效的目标检测

[1]BRITS:BidirectionalRecurrentImputationforTimeSeriesWeiCao,DongWang,JianLi,HaoZhou,YitanLi,LeiLiTsinghuaUniversity,DukeUniversity,BytedanceAILabhttps://papers.nips.cc/paper/7911-brits-bidirectional-

Fast-Classifying,High-AccuracySpikingDeepNetworksThroughWeightandThresholdBalancing中文名：权重、阈值权衡实现快速分类且高精度的脉冲神经网络摘要例如

中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心曾毅团队充分借鉴了人类大脑在音乐信息处理方面的神经机制，构建了一个多尺度的多脑区协同的脉冲神经网络SNN(SpikingNeuralNetwork)模型，用于音

一、ANN与DNN区别1、ANN与DNN背景传统的神经网络，也称为浅层神经网络SNN（shallownerualnetwork）。

脉冲神经网络学习算法-Tempotron一.Tempotron算法论文链接SNN系列｜学习算法篇(1)Tempotron原理推荐脉冲神经网络之Tempotron（二）代码推荐今天读了一下《Thetempotron

脉冲神经网络神经元模型-IF模型（2）一原理具有固定阈值的脉冲发放神经元模型具有更高抽象层次，这类模型依赖于所有突触前神经元输入脉冲的积累，当膜电位到达一个固定的阈值时，神经元发放脉冲。

脉冲神经网络神经元模型-Izhikevich模型一原理之前的两篇博客分别介绍了HH模型和IF模型，其中HH模型过于复杂，不适合大规模仿真；IF模型过于简答，脉冲发射模式过于单一。

Spatio-TemporalBackpropagationforTrainingHigh-PerformanceSpikingNeuralNetworks一引言目前SNN研究存在的问题：SNN在时空领域具有很大的优势

脉冲神经网络神经元模型-HH模型HodgkinHuxley神经元模型及实现一原理1.电路图2.常微分方程二代码实现-python版本1.模拟离子通道2.模拟膜电位三代码实现-matlab版本四参考HodgkinHuxley

SaeedRezaKheradpisheh,Timoth´eeMasquelierandAnthonyMaida译者：TianlongLee时间：2019原文链接：DeepLearninginSpikingNeuralNetworks尽管SNN

ConversionofContinuous-ValuedDeepNetworkstoEfficientEvent-DrivenNetworksforImageClassification中文名：将连续值深度网络转换为高效的事件驱动SNN

ANNtoSNN学习算法最近集中看了几篇ANNtoSNN的学习算法，主要对里面的关键算法进行简单的总结，理解还不够透彻，欢迎私聊或者评论。论文发表年份是从上到下，最好是从上到下看，因为其他作者的论文里面会写到前人的一些贡献和启发，虽然我第一篇看的是Spiking-YOLO。第二篇的作者公开了他的代码，Diehl大佬的两篇论文都公开了代码，可以加深对论文的理解。SpikingDeepConvolut