卷积神经网络是一种前馈神经网络,用于图片分类的卷积网络一般包含两部分:卷积部分和全链接部分。
卷积部分将传统的卷积操作中卷积核的值当成了训练的对象,并加入了池化层,激活层,专门用来提取图片特征。全链接部分就是普通的神经网络,前面以图片特征为输入,后面加上softmax层来输出每个类的概率。
继续阅读“卷积神经网络(分类网络)”xuenhua’s 站点
卷积神经网络是一种前馈神经网络,用于图片分类的卷积网络一般包含两部分:卷积部分和全链接部分。
卷积部分将传统的卷积操作中卷积核的值当成了训练的对象,并加入了池化层,激活层,专门用来提取图片特征。全链接部分就是普通的神经网络,前面以图片特征为输入,后面加上softmax层来输出每个类的概率。
继续阅读“卷积神经网络(分类网络)”人类大脑具有最强大的能力,今天的科技非常发达,但依旧无法模拟人类的大脑,进行任务处理。
今天的计算机,与人类相比,在某些方面具有压倒性的优势,比较运算能力和存储知识的能力,是人脑的无数倍,但是即使如此强大的计算机,却有一方面无法超越人脑,那就是人脑的创造力能力,科学家到目前为止,依旧无法解开这个人脑是如何形成这项不可思议的能力的。
在即将到来的机器人时代,人类的创造力能力,无疑是未来我们立足于机器人时代的最有力武器,那么,创造力的原理到底是什么?它是如何来的?
继续阅读“大脑神经元工作原理”在初中我们就学过很多种直线的表示
继续阅读“直线与平面的向量表示”一般式: 不能同时为零;
斜截式: ,其中 是斜率(slope),表示直线与x轴正方向夹角的正切值, 是纵截距(y-intercept,截距可以是负值),表示直线与y轴的交点的纵坐标;
点斜率: ,其中 表示直线上一点, 表示直线斜率;
截距式: ,其中 分别表示直线与x轴和y轴的截距,也就是与x轴交点的横坐标和与y轴交点的纵坐标;
两点式: ,其中 表示直线上两点坐标;
孔子和老子都是中国古代重要的思想家,他们的思想对中国乃至世界文化产生了深远的影响。但是,两人对“仁”的理解和阐述有所不同。
在孔子的思想体系中,“仁”是一个核心概念,通常被翻译为“benevolence”或“humaneness”。孔子的“仁”强调的是人与人之间的道德关系和社会责任。它包括了爱人、尊重长辈、孝顺父母等一系列伦理道德规范。孔子认为,“仁”是君子应该追求的最高品德,实现“仁”的方法在于实践“忠恕之道”,即己所不欲,勿施于人;己所欲,亦慎施于人。此外,孔子还提出了“克己复礼为仁”,意味着通过自我约束和遵循礼仪来达到仁德。
相比之下,老子的《道德经》中虽然也提到了“仁”,但其含义与孔子的理念有所区别。老子更倾向于从自然法则的角度来看待“仁”。在老子看来,“仁”是一种顺应自然、无为而治的态度。他提倡的“道法自然”意味着行为应当符合自然规律,而不是人为强加的规则。因此,老子所说的“仁”更多体现为一种宽容、慈爱的精神状态,以及对待万物的一种平和态度,它超越了人际交往中的具体道德规范,而指向了一种更高层次的生命哲学。
简而言之,孔子的“仁”侧重于社会伦理和个人修养,强调个体在社会关系中的正确行为;而老子的“仁”则更加关注自然和谐与内在精神的培养,倡导顺应自然的生活方式。两者都体现了对于美好人性的追求,但在实现路径上各有侧重。
继续阅读“老子的“仁”与孔子的“仁”有什么区别”神经网络是一组受人类大脑功能启发的算法。一般来说,当你睁开眼睛时,你看到的东西叫做数据,再由你大脑中的 Nuerons(数据处理的细胞)处理,并识别出你周围的东西,这也是神经网络的工作原理。神经网络有时被称为人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),它们不像你大脑中的神经元那样是自然的,而是人工模拟神经网络的性质和功能。
继续阅读“神经网络原理”文章背景
有人盗用企业证书进行打包,有些网页工具bundle id随便写,几分钟就可以完成打包。我们知道正常的打包需要以下几个条件
前言
本篇文章虽然是介绍iOS开发中ipa包的签名原理。但因为签名涉及到密码学中的概念。在了解签名之前,我们需要明确一些概念。密码学中,根据加解密密钥的不同,通常把加密方式分为对称密码(对称加密)和公钥密码(非对称加密)。常见加密算法有:DES、3DES、DESX、AES、RSA、ECC。其中RSA、ECC是非对称加密算法。以下是一些必要的概念。
对称密码:又叫做对称加密。加密和解密使用的是同一个密钥。
继续阅读“iOS逆向之ipa签名原理”反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。该算法会先按前向传播方式计算(并缓存)每个节点的输出值,然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数。
我们将以全连接层,激活函数采用 Sigmoid
函数,误差函数为 Softmax+MSE
损失函数的神经网络为例,推导其梯度传播方式。
Here’s to the crazy ones. The misfits.The rebels. The troublemakers.
向那些疯狂的家伙们致敬;他们特立独行;他们桀骜不驯;他们惹是生非;
继续阅读“Think Different”