Dense

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Keras基础

人工智能人类的大脑之所以被称为智能，是因为它拥有学习和分析的能力，我们可以通过观察身边的事物来学习他们的规律，然后根据这个规律对未知结果的问题给出答案。 “对未知结果的问题给出答案”这件事按照数学思想来分类，可以分为“预测”问题和“分类”问题。在大多数情况下，生活中的

KingbaseES DENSE_RANK 函数用法

DENSE_RANK()函数用于为结果集分区内的每一行分配一个排名，排名值之间没有差距，函数为结果集的每个分区中的每一行分配一个等级。与 RANK() 函数不同的是，DENSE_RANK() 函数总是返回连续的排名值。对于每个分区，DENSE_RANK() 函数为具有相同值的行返回相同的排名。语法 DENSE_RANK()

笔记3：Tensorflow2.0实战之MNSIT数据集

最近Tensorflow相继推出了alpha和beta两个版本，这两个都属于tensorflow2.0版本；早听说新版做了很大的革新，今天就来用一下看看这里还是使用MNSIT数据集进行测试导入必要的库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, me

You are carrying out an investigation to determine how your pet Basilisk Lizard is able to "wal

You are carrying out an investigation to determine how your pet Basilisk Lizard is able to "walk" across the surface of a liquid. The two liquids you are investigating are water and oil. The water is H2O and the oil is made up of really long-cha

R语言简单自编码器AE

R语言ruta包允许以多种方式创建自动编码器的神经架构。最简单的方法是使用一个整数向量来描述编码器中每个隐藏层的单元数： library(magrittr) library(ruta) net <- c(1000, 100) net %>% as_network() %>% print() #> Network structure: #> input #> dense(1000 units)

RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild（自然场景下的单阶段密集人脸定位）

论文代码：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace. 自然场景下精确和高效的人脸定位仍是一个挑战。该文提出了一种robust的single-stage人脸检测器：RetinaFace，它利用联合的额外监督（贡献1）和自监督多任务学习（贡献2），在不同尺

Hive排序函数 row_number rank dense_rank

row_numer()：按查出的记录数前后排序，序号不重复。即第1条记录序号为1，第2条记录序号2，第3条记录序号为3（不考虑3条记录的排序字段是否重复）。 rank()：跳跃排序，排序字段值相同的序号相同。例如3条记录中前2条排序字段值相同，第3条不同，则前3条记录的排序号为1,1,3。 dense_rank()：连续

论文解读-TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self-Attention

论文解读-TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self-Attention 论文链接：TransForensics: Image Forgery Localization with Dense Self-Attention 翻译水平有限，建议看原文。摘要目前，先进的图像编辑工具和技术技能可以更真实地产生被篡改的图像，这可以很容易

《MonoRec：Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a Single Moving Camera》

参考代码：MonoRec 1. 概述介绍：这篇提出了一种纯视觉的自监督深度估计算法，它结合现有实例分割、视觉里程计等视觉相关领域中相关技术，构造出这篇提出的MonoRec单目深度估计方法（在做训练的时候也采用了双目的图像作为输入）。在自监督单目深度估计网络中，一个很大的困难便是需要区

已知数据集位姿，直接Colmap稠密重建

新建colmap项目：Pipe，将数据集的真实位姿复制到/home/xzx/code/colmap/Pipe/created/sparse 不进行稀疏重建，直接执行MVS步骤生成深度图。稀疏重建（三角剖分）对于稠密重建并不是必须的。在已知相机Pose的情况下可以直接进行稠密重建，首先在 Pipe目录下运行命令： colmap image_un

(python)GA（遗传算法）优化LSTM神经网络(亲测成功，速度慢)

1.项目概述本文采用的是python编程，使用的数据集是mnist手写数据集，该数据集主要是对0-9的手写数字体识别，虽然说图像识别方面用CNN识别率较高，但这里LSTM也可以获取较高的准确率。 2.优化参数本文优化的是LSTM的层数参数和各层神经元参数，其中包含了lstm层和Dense层，其中我们规定了

经典TOPN问题

经典TOPN问题【题目】 “成绩表”记录了学生的学号，学生选修的课程，以及对应课程的成绩。为了对学生成绩进行考核，现需要查询每门课程的前3高成绩。注意：如果出现并列第一的情况，则同为第一名。【解题思路】题目要求找出每个课程获得前三高成绩的所有学生。难点在于每个课程

torch.spmm矩阵乘法

Torch.spmm只支持 sparse 在前，dense 在后的矩阵乘法，两个sparse相乘或者dense在前的乘法不支持，当然两个dense矩阵相乘是支持的。 import torch if __name__ == '__main__': indices = torch.tensor([[0,1], [0,1]]) values = torch.tensor(

tensorflow:Entity ＜bound method Dense AssertionError: Bad argument number for Name: 3, expecting 4

1.问题现场：使用的TensorFlow1 来训练模型： WARNING:tensorflow:Entity <bound method Dense.call of <tensorflow.python.layers.core.Dense object at 0x7f320847ff90>> could not be transformed and will be executed as-is. Please report this to the AutgoGraph tea

MSSQL ROW_NUMBER和RANK和DENSE_RANK的区别

关键字说明： row_number 排序值从小到大,依次排列 dense_rank 相同数据,并列保存,不存在断值(一直连续) rank 相同数据并列保存,下一个值跳值(断续) 脚本示例： SELECT *, row_number() over(ORDER BY Salary desc) as 'row_number', dense_rank() over(order by Salary desc)

Transformer课程第31章 QA问答Transformer模型Dense Passage Retrieval (DPR)

第31章：基于dual-encoder机制的开发QA问答Transformer模型Dense Passage Retrieval (DPR)架构内幕及完整源码实现 1，基于open-domain Q&A常见实现及问题分析 2，sparse vector space问题及解决方案 3，Dense vector及dual-encoder架构设计 4，小规模数据训练任务有效性数学原理剖析 5

图像识别-MNIST分类问题

摘要本报告基于美国国家标准与技术研究院收集整理的MNIST手写数字数据集。在当前时代背景下，仍有大量手写数字需要处理，对它们的识别及分类是解决问题的关键。对此，本论文中练习并体会了MNIST数据集中手写数据的分类。论文主要内容包括：实验过程的记录，实验结果的简要分析，相关方

Vision Transformers for Dense Prediction 论文阅读

研一小菜鸡一枚，刚刚入门CV领域，最近对大火的Transformer 比较感兴趣，把刚刚阅读过的一篇论文和大家分享一下，第一次写文章，如有错误，还请指正。先放一下论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.13413v1.pdf Background 在阅读论文之前我们要先知道Dense prediction的定义 Dense Pred

Densite_RANK 函数

densite_RANK（）是一个窗口函数，它为分区或结果集中的每一行分配一个等级，等级值之间没有间隔。行的秩从行之前的不同秩值的数量增加1。首先，PARTITION BY子句将FROM子句生成的结果集划分为多个分区。稠密_RANK（）函数应用于每个分区。其次，ORDER BY子句指定每个分区中稠密_RANK（）函

【论文笔记】：Mutual Supervision for Dense Object Detection

&Title Mutual Supervision for Dense Object DetectionICCV2021代码 &Summary 作者打破了密集检测器中这两个头的训练样本相同的惯例，探索了一种新的监督范式，即相互监督(MuSu)，分别并相互分配分类和回归头的训练样本以确保这种一致性。 MuSu主要根据分类预测分数定义回归头的

【翻译】Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)

【翻译】Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet) 摘要迄今为止最高精度的对象检测器基于 R-CNN 推广的两阶段方法，其中将分类器应用于一组稀疏的候选对象位置。相比之下，应用于对可能的物体位置进行规则、密集采样的一级检测器有可能更快、更简单，但迄今为止其精度

学习记录：Leetcode178分数排名以及拓展

学习记录：Leetcode178分数排名以及拓展 178分数排名编写一个 SQL 查询来实现分数排名。如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔”。思路：名次之间不会有间隔也就是连续，并不空出所占的

tensorflow怎么获得某一层的输出值

tensorflow=2.0+ 在使用tensorflow加载模型的时候有时候需要查看这个模型某一层的输出。搭建一个简单的神经网络，识别cifar数据集：点击查看代码 model = tf.keras.models.Sequential() model.add(Flatten()) model.add(BatchNormalization()) model.add(Activation('relu')) mo

Conver a Keras model to tensorflow lite model

This is a copy from offical web site https://tensorflow.google.cn/lit/convert he following example shows how to convert a Keras model into a TensorFlow Lite model. import tensorflow as tf# Create a model using high-level tf.keras.* APIsmodel = tf.keras.mo

tf.layers.dense

https://stackoverflow.com/questions/45693020/is-tf-layers-dense-a-single-layer tf.layers.dense is only one layer with a amount of nodes. You can check on TensorFlow web site about tf.layers.dense (tf.compat.v1.layers.dense) layer1 = tf.layers.dense(input