原创 Tensorflow工具箱(一) ops

爲了更加方便地進行深度學習開發,我們將一些常用的操作,比如“卷積-標準化-激活函數”這樣的層級結構寫成一個函數調用,更加方便我們進行開發。 TenorTool:我設計的Tensorflow工具箱 1 Ck Ck是“convol

原创 Tensorflow工具箱(二)optimizer

爲了更加方便地進行深度學習開發,我們將一些常用的操作,比如常用的優化器函數,編寫成模塊,更加方便我們進行開發。 TenorTool:我設計的Tensorflow工具箱 1 Adam優化器 Adam_optimizer(loss

原创 圖像清晰度評價指標(Python)

最近在畢業設計中涉及了有關消除圖像清晰度的實驗,需要一些指標來進行實驗結果的評估。剛好網上有個總結的非常好的博客(見參考文獻[1]),但沒有實現方法。因此,我將在我的博客中用Python實現。 評估方法實現 所有函數的具體說明都在

原创 GAN學習之路(四):馬爾可夫判別器(PatchGAN)

概念 馬爾可夫判別器是判別模型的一種。 基於CNN的分類模型有很多種,很多網絡都是在最後引入了一個全連接層,然後將判別的結果輸出(輸出結點)。 馬爾可夫判別器則是不一樣,直觀來看,它完全由卷積層構成,最後輸出的是一個n*n的矩陣,最後

原创 研究生院校推薦——復旦大學工研院

概述 過去的一年幾乎都在準備考研,現在差不多勉強上岸,寫一點經驗和教訓。 我最初的目標院校是上海交大電院計算機,最後上岸是復旦大學工研院計算機。 今年的上交計算機專碩分數線是325,復旦工研院學碩分數線是340,題目都一樣,其實相差不

原创 復旦大學研究生機試(2019)

1. 計算機學院 今年的題目可以說是挺難的,第一題雖然像是送分題,實際上也不是很簡單。第二題第三題是動態規劃問題,而且復旦據說會卡大數,今年150人考生據說只有一個AC,大部分人只做出第一題,個別零分。 1.1 相隔天數 題目: 輸入

原创 復旦大學研究生機試題目解析(2018年份遞減)

1. 工研院(2018) 1.1 集合交併 題目: 第一題,輸入兩個集合,分別求其交集和並集中元素的個數,每個集合中可能存在相同的元素,而最終的交集和並集中應該不存在。 例如: 輸入: 4 5 3 4 7 3 4 6 3 2 6 輸出

原创 研究生機試C++算法中常用函數

string string.find(string a, pos) a是子字符串,pos是查找開始的位置,不填的話默認爲0,這裏要注意,如果不存在要找到東西,則返回的是string.npos; string.length() 返回s

原创 TensorFlow 常見函數

1 tf.reduce_mean f.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 實際就是直接求

原创 GAN學習之路(三):tensorflow-CycleGAN代碼詳解

代碼地址:https://github.com/gongpx20069/CycleGAN-TensorFlow 這是Van Huy巨佬的代碼,做一個學習巨佬CycleGAN代碼的小筆記。CycleGAN的一個巨大的優點就是不需要X和

原创 GAN學習之路(一)

GAN基本概念 1,GAN:生成式對抗網絡,在2014年提出的一種無監督深度學習模型。 2,GAN模型組成: 生成模型G(Generative Model)和判別模型D(Discriminative Model) 由該圖可以知道很多

原创 GAN學習之路(二):遷移式模型

遷移變換 以CycleGAN爲例,遷移就是從一個域遷移到另一個域。比如:斑馬到馬; 與CycleGAN很有關係的兩個兄弟DualGAN和DiscoGAN; CycleGAN的歷史淵源 階段一:cGAN,條件是標註信息; 階段二:p

原创 舊手機改裝服務器——Android上的Linux(linux deploy)

關於舊手機和Linux deploy 我在大一買的舊手機——紅米note1移動增強版本,終於光榮退役了。手機雖然很老,但2G的內存和還能正常使用的CPU,當然不能100塊錢回收便宜了淘寶,所以我就開始了改造紅米note舊手機計劃。 至

原创 四元式的翻譯以及寄存器分配

四元式的翻譯以及寄存器分配 1.四元式的翻譯 1. (Program,Pro_id,,) MAIN SEGMENT: ASSUME CS:MAIN,DS:MAIN,ES:MAIN 2. (sys,_,_,_) 終止程

原创 LR分析法

LR分析法 1.LR分析法介紹 L:left,對輸入從左向右掃描; R:right,反向構造一個最右推導序列 LR(k):需要向前查看k個輸入符號的LR分析;一般k=0或k=1; 2.基本原理 移進狀態:S->·bBB; 待約狀態: