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数分课的一些拓展。
逐点收敛： 一个函数列\(\{f_n(x)\}\)逐点收敛到\(f(x)\)如果\(\forall x\in D,\epsilon>0,\exist N,n>N,|f_n(x)-f(x)|<\epsilon\). 一致收敛： 一个函数列\(\{f_n(x)\}\)一致收敛到\(f(x)\)如果\(\forall \epsilon>0,\exist N,\forall x\in D,n>N,|f_n(x)-f(x)|<\IPFS——一个逐点分布的文件系统，会给互联网带来颠覆性的改变？
今年早些时候，Internet Archive发布了一系列分布式web解决方案。新网络将变得更快、更安全、更可靠和更耐用。我们对此充满热情，并将立即开始探索网络未来的旅程。 由于与协议实验室的合作，新基建已成为IPFS在生产中使用的主力军。目前，新基建的所有网站都可以通过全球任何IPFS节点轻量化网络MobileNet解析
论文题目：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.04861 论文研究目标 提出了一种深度模型加速的算法，可以在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量。为移动和嵌入式视觉应用ShuffleNet: 一个极端高效的移动端卷积神经网络
码字不易，欢迎点赞。文章同步发布在公众号：CV前沿 在上一篇文章中，我们已经介绍了一种针对移动端和嵌入式设备的卷积神经网络—-MobileNet。今天我们要介绍的是旷视科技在2017年12月份提出的更加高效的移动端卷积神经网络—-ShuffleNet。 在ShuffleNet网络中使用了两个创新的操