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我也要
权重的初始化，决定了模型训练的起点。一个良好的初始化可以加快训练过程，同时避免模型收敛至局部最小值。为了在训练过程中避免使得权重的变化总沿着同一个方向，我们尽量避免将所有权重都初始化为同一个值，如全0矩阵或全1矩阵。
往往我们使用均匀分布或者正则分布初始化权重矩阵。在使用tensorflow框架时，keras为我们提供了许多封装好的层，其中常见的有Dense全连接层，Conv2D卷积层等等。查阅文档我们发现默认的权重初始化都使用了glorot uniform :
Wij⇝U(−6n+m,6n+m) W_{ij} \rightsquigarrow U(-\sqrt{\frac{6}{n+m}} , \sqrt{\frac{6}{n+m}})Wij
Keras学习笔记(一)： Application 各model参数及应用
Kares Application应用 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune 模型的预训练权重将下载到~/.keras/models/并在载入模型时自动载入 可用的模型 应用于图像分类的模型,权重训练自ImageNet： Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 ...
【Bug已解决】Pytorch vs. Keras: Pytorch model overfits heavily 解决方案
PyTorch 模型比 Keras 模型更容易过拟合，通常是因为缺少了 Keras 默认包含的正则化机制。添加 Dropout：在全连接层之间添加，是最有效的正则化手段。使用 Weight Decay提供解耦的 L2 正则化。添加 BatchNorm不仅能加速训练，还有轻微的正则化效果。使用学习率调度或在训练后期降低学习率。标签平滑防止模型对训练数据过度自信。数据增强：Mixup、CutMix 等技术增加有效训练数据量。早停：在验证损失不再下降时停止训练，恢复最佳模型。梯度裁剪。
keras之权重初始化方式
在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer model.add(Dense(64, kernel_initializer=initializers.random_normal(stddev=0.01))) # also works; will use the default parameters. model.add(Dense(64, kernel_initial
葵花(Himawari)8/9卫星数据处理
李国春 葵花8（含葵花9，下同）是静止气象卫星，数据范围是星下点为140°E赤道上空的大圆盘。空间分辨率有500m、1km和2km三种。虽然其空间分辨率不高，但是有极高的时间分辨率，观测数据刷新仅10分钟。这对一些生态、农业和大范围自然灾害的动态检测具有非常高的应用价值。本文介绍如何使用RSD处理葵花8数据。
M1安装homebrew报错LibreSSL SSL_read: SSL_ERROR_SYSCALL, errno 54解决方法
在mac系统中，使用homebrew可以很方便的管理包。但按照官网的说明执行命令时总是报错原因是这个资源访问有问题，那么我们可以直接使用国内的镜像。给大家推荐一个中国科学技术大学的镜像站点，里面有各种资源https言归正传，开始踩坑。......
从零到一：用Verilog和Quartus构建智能交通灯系统的实战指南
本文详细介绍了如何使用Verilog和Quartus Prime从零开始构建智能交通灯系统。通过分步指导，包括状态机设计、时序控制、数码管显示等核心模块实现，并结合ModelSim仿真验证，帮助FPGA初学者掌握数字电路设计的关键技术。文章还提供了实际部署到FPGA开发板的调试技巧和进阶优化方案。
新手3dslicer手动肝脏切割及体积测量（详细图文）
刚接手软件的时候，我一直想用自动分割工具，试验了Med sam，依赖安装不了；试验了英伟达的AI，NvidiaAIAssis，传服务器根本没反应，所有只有用了手动切割。不要求所有层面勾画，但是最好是典型层面都勾画一下，特别是有毗邻脏器密度相近的层面。点击3D后可能三维窗口未显示，可以调整一下窗口大小，有可能显示在我们看见的范围之外。早就准备更新这篇了，由于懒癌发作，一直早葛优躺，今天刚好有点时间，就简单写下来。
Cadence OrCAD Capture 原理图中创建差分对约束的两种常用方法
本文介绍在原理图设计阶段，添加差分对的方法。
在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch
文章目录在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch结论参考资料解释相关命令版本关系版本选择总结：实验 在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch 结论 使用conda虚拟环境 使用conda命令安装 最重要的是版本关系（python、cuda、cudnn、pytor或者tensorflow框架）的对应。 参考资料 tensorflow2.x安装 理清GPU、
DP83869HM的LWIP性能测试
E:/Xilinx/Vitis/2021.1/data/embeddedsw/ThirdParty/sw_services/lwip211_v2_0/src/contrib/ports/xilinx/netif/xemacpsif_physpeed.c文件中的。然后phy_setup_emacps中调用get_IEEE_phy_speed函数，根据PHY的ID判断出Marvell或TI或Realtek的PHY，调用对应的网速自动协商函数get_TI_phy_speed，该函数中的部分配置需要注释。
基于DFT的滤波系列：加窗滤波的 Matlab 实现
在实际应用中，你可以尝试不同类型的窗函数（如汉宁窗、汉明窗等）以及不同的滤波参数来获得所需的滤波效果。此外，还可以进一步了解 DFT 和窗函数的原理，以及其他数字信号处理技术的应用。加窗滤波是一种常用的数字信号处理技术，它通过在频域上应用窗函数来改善信号的频谱特性。我们通过定义输入信号、应用窗函数、进行 DFT 和逆 DFT，实现了滤波过程，并通过绘图进行了可视化。在频域上进行加窗滤波的关键是将窗函数应用于 DFT 的结果。首先，我们需要定义一个输入信号，这里我们使用一个简单的正弦波作为示例。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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