原创 經典KVM詳解，太詳細太深入了
KVM 介紹（1）：簡介及安裝 http://www.cnblogs.com/sammyliu/p/4543110.html 學習 KVM 的系列文章： （1）介紹和安裝 （2）CPU 和 內存虛擬化 （3）I/O QEM
2020-07-06 15:18:31
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原创 深度學習 殘差塊
目錄 恆等殘差塊——The identity block 卷積殘差塊——The convolutional block 恆等殘差塊——The identity block The identity block是ResNets中使
2020-07-06 15:18:29
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原创 堆疊hourglass網絡
本文目錄 目錄 1. 簡介 2. stacked hourglass 3. hourglass 4. 上採樣myUpsample 5. 殘差模塊 6. conv 7. ConvBlock 1. 簡介 該論文利用多尺度特徵來識別姿態
2020-07-06 15:18:29
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原创 深度學習資料整理目錄，與大家一起討論
目錄 1. 空洞卷積作用... 6 2. Image Pyramid. 6 3. SPP（Spatial Pyramid Pooling）... 6 4. deformable convnets V1&V2
2020-06-03 01:47:00
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原创 openstack plugin 之（四）如何區分 OpenStack Neutron Extension 和 Plugin
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/zhutianshi/p/3902315.html Neutron 裏面的 extension 和 plugin 是非常相似的兩個概念，我花了好久才貌似搞懂了兩者的區別，還不一定完
2020-02-20 18:17:10
原创 NAPI之（一）——原理和實現
概述 NAPI是Linux新的網卡數據處理API，據說是由於找不到更好的名字，所以就叫NAPI(New API)，在2.5之後引入。 簡單來說，NAPI是綜合中斷方式與輪詢方式的技術。 中斷的好處是響應及時，如果數據量較小，則不會佔用
2020-02-20 18:17:08
原创 NAPI之（二）——機制分析
NAPI 的核心在於：在一個繁忙網絡，每次有網絡數據包到達時，不需要都引發中斷，因爲高頻率的中斷可能會影響系統的整體效率，假象一個場景，我們此時使用標準的 100M 網卡，可能實際達到的接收速率爲 80MBits/s，而此時數據包平均長度
2020-02-20 18:17:07
原创 openstack plugin 之（三）怎樣寫 OpenStack Neutron 的 Extension
前兩篇文章討論了怎麼寫一個 Neutron 的插件。但是最基本的插件只包括 Network， Port，和 Subnet 三種資源。如果需要引入新的資源，比如一個二層的 gateway 的話，就需要在插件的基礎上再寫一個 extensio
2020-02-20 18:17:07
原创 openstack plugin 之（一）怎樣寫 OpenStack Neutron 的 Plugin
鑑於不知道Neutron的人也不會看這篇文章，而知道的人也不用我再囉嗦Neutron是什麼東西，我決定跳過Neutron簡介，直接爆料。 首先要介紹一下我的開發環境。我沒有使用DevStack，而是直接在電腦上安裝了三個Virtual B
2020-02-20 18:17:07
原创 openstack plugin 之（二）怎樣寫 OpenStack Neutron 的 Plugin
其實上一篇博文中的內容已經涵蓋了大部分寫Neutron插件的技術問題，這裏主要還遺留了一些有關插件的具體實現的問題。 首先，Neutron對最基本的三個資源：Network, Port 和 Subnet 的基本調用都已經定義好了API接口
2020-02-20 18:17:07
原创 NAPI 之（三）——技術在 Linux 網絡驅動上的應用和完善
前言： NAPI 是 Linux 上採用的一種提高網絡處理效率的技術，它的核心概念就是不採用中斷的方式讀取數據，而代之以首先採用中斷喚醒數據接收的服務程序，然後 POLL 的方法來輪詢數據，（類似於底半（bottom-half）處理模式）
2020-02-20 18:17:07
原创 深度學習最全優化方法總結比較（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html 本文將梳理： 每個算法的梯度更新規則和缺點 爲了應對這個不足而提出的下一個算法 超參數
2019-09-09 14:10:01
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原创 Focal Loss理解
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html 1. 總述 Focal loss主要是爲了解決one-stage目標檢測中正負樣本比例嚴
2019-09-08 14:09:48
原创 smoothL1 loss不用L1 loss和L2 LOSS
爲了從兩個方面限制梯度： 當預測框與 ground truth 差別過大時，梯度值不至於過大； 當預測框與 ground truth 差別很小時，梯度值足夠小。 考察如下幾種損失函數，其中 x 爲預測框與 groud tr
2019-09-07 14:10:00
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原创 CNN中FLOPs計算
轉載地址：https://blog.csdn.net/sinat_34460960/article/details/84779219 在這之前我們先看一下CNN的前向傳播計算公式，便於理解什麼是parameters和FLOPs，這裏參
2019-04-17 14:11:35
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