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【用于记录，随时更新】Conda是一个非常强大的包管理系统，支持Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN。所谓包管理，就是执行不同程序的时候依赖的环境不同，但是这些环境之间可能产生不兼容、冲突等问题。Conda支持在同一台服务器上为一个用户开辟若干个独立的环境，在不同的环境中，包的版本可能是不一样的。命...
2019-04-19 16:45:48
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原创 感知机原理与python实现
感知机原理原理线性可分给定一个二类数据集的标签为正负1，如果存在某个超平面SSS：wx+b=0wx + b = 0wx+b=0将所有正负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对y=+1y = +1y=+1的实例有：wx+b>0wx + b > 0wx+b>0；即对y=−1y = -1y=−1的实例有：wx+b&a
2018-12-10 00:45:59
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原创 Euphrates: Algorithm-SoC Co-Design for Low-Power Mobile Continuous Vision
（这篇博客不设计文中的硬件部分）这篇文章同样也讲述了如何在live video中应用motion estimation的算法，通过应用上下帧之间的相似信息来加速detection并且维持较高的accuracy。文中列了一张不同的object detection算法的效率和准确率的比较的图。在通常的live video的处理当中，大致的一个模块分布如下图所示：其中的imge ...
2018-09-18 15:19:23
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原创 EVA2: Exploiting Temporal Redundancy in Live Computer Vision
这篇文章提出了一种叫做activation motion compensation（AMC）的算法，类似于motion estimation的方式，运用上下帧之间的相似度来减少一些重复的计算，或者说是估计发生移动的物体的位置。这篇文章不仅提出了软件层的算法，同时也co-design了一个能够有效运行该算法的硬件，但是这篇博客只讨论AMC算法。说到底，该算法就是两个主要思想的结合体：1. 利...
2018-09-17 20:24:29
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原创 YOLO合集：You Only Look Once
YOLO现在有三个版本，每个版本相对于之前都有很大的进步，现总结如下。YOLO论文"YouOnlyLookOnce: Unified,Real-TimeObjectDetection"：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper...
2018-09-16 15:25:06
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原创 XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
这篇文章提出了两个二进制类的网络模型，一个叫做Binary-Weighted-Networks，一个叫做XNOR-Net。其中BWN只有filter是二进制的表达，而XNOR-Net在input和filter上都是二进制的表达。其中指出二进制的表达XNOR-Nets在执行卷积运算时能够提升58×的速度，而可以节省32×的内存空间，这为XNOR-Nets在CPU上运行提供了可能性。Binary-...
2018-09-13 16:20:39
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原创 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
本文提出了MobileNets的模型，有助于减少inference的时间，使得其可以在移动端开展运行。最重要的算法为depthwise separable convolutions，是将传统的卷积算法分解为了两步，可以减少卷积的时间复杂度和实际的运行时间。同时为了在移动端更加灵活地应用，文章提出了两个全局的超参数用来权衡latency和accuracy。相比于其他的将CNN移植到移动端的方法，...
2018-09-09 21:18:47
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原创 VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
这篇文章重点分析了CNN深度对于其performance的影响，并且提出3×3的filter size可以大幅提升原先的CNN performance。同时，这篇文章提出了VGG的网络架构，获得了ImageNet Challenge 2014的冠军，同时该架构在其他数据集上的泛化能力也很强。1 ConNet Configuration2 Classfication framework...
2018-09-09 20:15:38
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原创 OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
这篇文章将classfication，localization和detection三种任务同时用一个CNN网络进行实现。并且提出了一个十分厉害的feature extractor：Overfeat。在ImageNet数据集中，物体在图片中呈现的位置大致是在图片的中间，而且占据了图片很大的地方，但是感兴趣的物体分布却非常的不同。常用的解决方案有3种：1. 将CNN用在图片的不同位置，或者使用多尺...
2018-09-09 16:35:32
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原创 Ternary weight networks
这篇文章开发了一种新型的网络结构——ternary nearal networks(TWNs)。该网络所有的权值被限制在1，0，-1之中，只需要2-bit来存储权值信息。TWNs和全精度的网络之间的欧氏距离确保是最小的，为了高效地实现这一点，文章中使用了一个threshold-based function来近似。在性能方面，TWNs比起binary precision有更强大的描述性；同时和全...
2018-09-06 15:11:32
698
原创 Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference
摘要作者提出了一种只使用整数运算的quantization方式，比起float point运算效率更高。同时提出了一种相应的训练方式来保证quantization之后的准确率。这篇文章的方法提升了accuracy和on-device latency之间的trade off，并且可以在MobileNets上使用。1 introduction作者总结了目前有效将庞大的神经网络应用在资源更为...
2018-09-05 16:40:55
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原创 Accelerating deep convolutional networks using low-precision and sparsity
（这篇blog不涉及文中所探讨的dLAC设计的内容）这篇文章旨在不影响其准确率的情况下提高deep CNN的计算效率。作者采用了两种方法：1.使用2-bit代替原来的full precision进行训练和inference；2.跳过过于zero value的计算。1 low-precision deep CNN作者使用了先前研究者提出的ternary network的框架，使用2-bi...
2018-09-02 23:40:11
320
原创 Visualizing and Understanding Convolutional Networks
这篇文章基于AlexNet，对CNN中每层的作用进行了可视化的分析，提出了新颖的可视化工具，让开发者能够清晰地知道每一层提取到的feature，并且有助于研发出performance更好的CNN框架。同时，作者也对基于ImageNet进行训练的AlexNet其他训练集的泛化能力进行了测试。AlexNet：https://blog.csdn.net/holmosaint/article/deta...
2018-09-02 15:04:29
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原创 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
这篇文章提出了很多卷积神经网络的先驱——AlexNet。和其他的很多前馈神经网络相比，由于CNN的卷积层不是全相联的，所以CNN的参数会少很多，而且训练起来会更加地容易。作者在训练AlexNet的时候，为了加快速度，使用了两块GTX 580 3GB GPU，并且对网络的结构进行了一定的改造以更好地适应GPU的性质。1 总体框架AlexNet的网络基本结构为：输入层——5层卷积层...
2018-08-30 15:27:52
1254
原创 Learning representations by back-propagating errors
这篇文章清晰地阐释了backpropagation的过程。backpropagation的精髓就在于chain rule。同时利用神经网络的结构，使得gradient descent的过程就如同反向的神经网络一般。假设我们有如下一个神经网络其中最终的loss function被定义为gradient descent所做的事情就是不断调整W的取值，使得最终的los...
2018-08-29 22:23:21
5503
原创 西瓜书习题3.3
3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集 3.0α 上的结果. 数据集密度 甜度 好or 坏 0.676 0.460 1 0.774 0.376 1 0.634 0.264 1 0.608 0.318 1 0.556 0.215 1 0.403 0.237 1 0.481...
2018-08-20 21:50:39
2316
原创 POJ3579 median 二分法
算法思想： 一共有n*(n-1)/2种不同的配对，一一枚举的时间复杂度为O(n^2)，显然无法在1s内给出答案。在此使用二分法，先将数组排序，然后我们可以确定最大的距离为Xn-X1，那么我们只需要在0~|Xn-X1|，这些数之间寻找中位数即可。 一共需要两次二分。第一次二分，是用来寻找（猜测）可能的中位数的大小，当我们选择了一个pivot值，我们需要计算有多少组配对的距离是小于这个pi...
2018-03-18 16:55:23
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原创 POJ3714 raid 平面上距离最小的点对
算法思路： 采取分治的策略，根据所有点的横坐标将点集分为左右两个部分，原问题的解被拆分成了三个部分：左边最小的距离、右边最小的距离和跨过中轴线的最小距离。左右两边的最小距离可以简单地通过递归的方法来完成，最为关键和巧妙的方法在于如何处理跨过中轴线的两点之间的距离。 在计算跨过中轴线的两点之间距离的时候，我们已经得到了中轴线两侧的最短距离δ和γ，假设δ是更小的，那么我们只需要检查...
2018-03-18 10:57:59
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原创 OpenJudge 3531 判断整除
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 一个给定的正整数序列，在每个数之前都插入+号或-号后计算它们的和。比如序列：1、2、4共有8种可能的序列： (+1) + (+2) + (+4) = 7 (+1) + (+2) + (-4) = -1 (+1) + (-2) + (+4) = 3 (+1) + (-2) + (-4) = -5 (-1) + (+2) + (
2017-06-21 12:51:39
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原创 OpenJudge 2989 糖果
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 由于在维护世界和平的事务中做出巨大贡献，Dzx被赠予糖果公司2010年5月23日当天无限量糖果免费优惠券。在这一天，Dzx可以从糖果公司的N件产品中任意选择若干件带回家享用。糖果公司的N件产品每件都包含数量不同的糖果。Dzx希望他选择的产品包含的糖果总数是K的整数倍，这样他才能平均地将糖果分给帮助他维护世界和平的伙伴们。当然，在满足这
2017-06-21 11:27:19
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原创 POJ3311 Hie with the Pie
这道题目是一道典型的动规题目。首先动规方程比较容易写出来：ans(i,V)=min{ans(i,V),ans(k,V/{k})+road(i,k)}，其中V是还没有抵达的城市的集合，road(i,k)记录的城市i到城市k的时间。 这道题目需要注意的是每一座城市可以跑无数次，这样我们在事先就必须要找出城市i到城市j的最短时间min_road(i,j)，以及从i到j的路径，于是想到使用floyd算法。
2017-05-27 13:46:52
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原创 POJ3249 Test for Job
今天写了4h的test for job，之所以用了这么长时间是因为一开始的方法出现了问题。 这道题目如果按照一般的动规思想，会想到从下往上的解决方法，也就是从目标城市网上搜索ans[i-1]=max(ans[i-1],ans[i]+value[i-1])的方式进行动规，但是这种方法会有特别极端的情况导致计算量激增。如下图所示。 如果从下往上搜索，很明显，这一条曲曲折折的线条被重复计算了5次，如果
2017-05-26 21:54:25
348
空空如也
POJ2127 编程问题求解
2017-06-20
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