小白篇之直播编码器NDI输入转HDMI输出第一步：登录设备第二步： NDI解码设置第三步：设置HDMI输出 今天接到一个客户的需求，要求用ENC编码器从NDI输入信号，然后转HDMI输出，对于这个需求该编码器当然是可以实现的，看了说明书都应该会配置，但为了小白客户，我还是决定在这里把具体配置流程给贴出来，这要大家都可以很EASY，很EASY了。第一步：登录设备 编码器默认登陆 账号： admin
以12Net为例,参考其他mtcnn的用例,思考如何训练:多增加负样本以提高对错误的排除能力mutly如何使用hard_example为何如此慢如何优化.提高对错误分类的排除能力:如 这样一张照片:我使用训练出来的模型,即使采用0.8的prob阈值,得到的候选框也有664个 如果使用别人训练好的12-net的取0.4的阈值大概得到 724个候选框左右两个男的都没框进来,这幅图上效果不如我训练出来的
FCN（Fully Convolutional Networks，全卷积网络）是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络非常的简单有效inference time是推理时间FCN对图像进行像素级的分类，与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层＋softmax输出）不同，FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积(这样就可以接受任意尺寸的输入图像)，这样就可以获得一
在一些企业机构当中，存在部分DNS请求会被网关直接修改。造成无法访问的情况。而传统的socks代理也只能针对IP层面进行代理，当需要访问的地址以域名的形式存在的时候，DNS解析都是系统自动完成的，并不会走之前设置的socks代理，造成解析出来的IP错误，根本就轮不到使用之前用的代理。因为早期DNS协议设计的时候并没有考虑安全和加密，造成默认的UDP DNS请求全都是明文传输的，所以在传输过程中非常
Q:DNN内容是怎么生成的，网页是存在数据库里的还是本地目录里
A:DNN的内容都是通过各种模块录入，网页内容是存储在数据库里的，没有静态化。
Q:如果网页是存在数据库里的，那访问网站的人多时会很慢吗？
A:会慢一点，这是DNN的一个弱点。
Q:能用DNN做类似新浪的门户网站不？
A:可以，当然，不会像新浪那么成熟。使用文章模块就可以实现。
Q:DNN汉化
# 深度卷积神经网络（DnCNN）在图像去噪中的应用
深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DnCNN）是一种强大的图像去噪算法。它通过学习噪声数据和干净数据之间的映射关系，实现对噪声图像的去噪处理。本文将简要介绍DnCNN的原理，并展示如何使用Python实现DnCNN去噪。
## DnCNN原理
DnCNN的核心思想是利用深度卷积神经网络
两军交战，粮草先行一、依赖环境1、先查看是否有java环境： rpm -qa | grep java如果没有java环境的话，接着就去查找java-1.8.0的可以使用的安装包：yum list | grep java-1.8.0-openjdk安装java-1.8.0-openjdk所有的文件：yum -y install java-1.8.0-openjdk*为什么要用yum装，因为可以省去配
nc是netcat的简写，有着网络界的瑞士军刀美誉。因为它短小精悍、功能实用，被设计为一个简单、可靠的网络工具。nc命令的作用（1）实现任意TCP/UDP端口的侦听，nc可以作为server以TCP或UDP方式侦听指定端口（2）端口的扫描，nc可以作为client发起TCP或UDP连接（3）主机之间传输文件（4）主机之间网络测速 nc命令的参数1)
Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架；（一）神经元计算模型（感知机模型）1.计算公式：2.常见响应函数(非线性函数)：（1）logistic/sigmoid function：（2）tanh function：（3）step/binary function：（4）rectifier function：其中analytic function是rectifier f
Hintion老爷子在06年的science上的论文里阐述了 RBMs 可以堆叠起来并且通过逐层贪婪的方式来训练，这种网络被称作Deep Belife Networks(DBN)，DBN是一种可以学习训练数据的高层特征表示的网络，DBN是一种生成模型，可见变量 与 个隐层的联合分布：这里 x = h0，为RBM在第 k 层的隐层单元条件下的可见单元的条件分布，&n
知识蒸馏的诞生背景近年来，深度神经网络（DNN）在工业界和学术界都取得了巨大成功，尤其是在计算机视觉任务方面。深度学习的成功很大程度上归功于其具有数十亿参数的用于编码数据的可扩展性架构，其训练目标是在已有的训练数据集上建模输入和输出之间的关系，其性能高度依赖于网络的复杂程度以及标注训练数据的数量和质量。相比于计算机视觉领域的传统算法，大多数基于 DNN 的模型都因为过参数化而具备强大的泛化能力。这
深入浅出理解卷积Convolutional原理和深度学习过程CNN神经网络机理 2维卷积是相当简单的操作：从卷积核（1通道时即为典型滤波器）开始，这是一个小的权值矩阵。这个卷积核在2维输入数据上滑动，对当前输入的部分元素进行矩阵乘法，然后将结果汇为单个输出像素。卷积核重复这个计算转换过程遍历（神经感知）了整张图片，把一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和（权
I = imread('board.tif');
I = imcrop(I,[2 50 255 255]);
% [xmin ymin width height],这里的大小需要减1，因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height
imshow(I)
title('Original Image')
PSF = fspecial('gaussian',5,5);
b
一、如何查看图像的modefrom PIL import Image
img = Image.open("new_lena.png")
print(img.mode)二、图像的mode种类共九种，分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F1. 模式“1”为二值图像非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白2.模式L”为灰色图像每个像素用8个bit表
文章目录AlexNetVGGGoogLeNetResNetResNeXtMobileNetMobileNet V1MobileNet V2MobileNet V3ShuffleNetShuffleNet V1ShuffleNet V2EfficientNetEfficientNet V1EfficientNet V2 AlexNet1、GPU加速、ReLu、LRN（局部响应归一化）、FC前两层D
学习了这么久的机器学习，现在，终于开始接触深度学习了，前几天学习了Tensorflow的基本用法，现在准备学习下深度学习的相关算法。由于CNN是深度学习的必学知识，所以，下面将介绍下CNN。按照国际惯例，先来个基础介绍。一、深度学习首先，先明白什么是深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，从大类上可以归入神经网络，不过在具体实现上有许多变化。深度学习是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像
论文信息： 论文代码：https://github.com/cszn/DnCNN Abstract 提出网络：DnCNNs 关键技术： Residual learning and batch normalization 残差学习和批归一化 解决问题： Gaussian denoising （nonblind and blind） &
最近回到slam方向了，所以有时间整理一下最近的收获。 最复杂也是最简单的模块----滤波引入那么滤波是什么呢？ 滤波就是由于观测observation（OB）天生具备的误差和噪声。当有多个信号源观测相同事物时他们的观测值可能是不同的。就像一千个人同时看维纳斯并表述维纳斯所在的位置和姿态。那么这一千个人的表述可能大同小异，但是你无法准确获知维纳斯的真实位置和姿态。那么通过这一千个表述，我们可以对他
概述TDNN（Time Delay Neural Network，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（Statistics Pooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phoneme recognition using time-delay neural networks
x-vector出自X-Vect
一.前提及方案操作版本:社区版 Hadoop-1.0.3，其他版本不保证之前HBase没有考虑压缩，经过一段时间的研究和测试，打算在HBase中全面采用snappy压缩库。但是在节点上配置snappy时，发现其要求glibc版本在2.5+，而当前系统CentOS-4.8的glibc是2.3.4，CentOS-4.8不支持独立升级glibc到2.5+，所以只能整个集群升级系统到CentOS5。逐台升
