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原创详解GCN原理-公式推导

GNN surveyconvolution如何graph domain 上做convolution 是最近最热门的研究方向。总的来说有两种卷积的方法： Spectral and non-spectral (spatial)spectral Network通过对图的拉普拉斯矩阵做特征分解，将它定义在傅里叶 domain上。在深入解释之前，先看一些有关图的定义，以下都是针对无向图所做的说明对于图GGG,可以用它其中的节点VVV 和边EEE来对他进行定义。矩阵AAA是图的邻接矩阵，反应了节点

2020-06-12 22:47:50 6457 4

原创 DenseNet

DenseNet还是想主要解决梯度消失的问题，虽然这个问题在之前的模型中，例如resnet给出了解决办法。之前的模型都有一个共同的特点：都在新层和旧层之间创造了捷径。Densenet沿用了这种方法，选择将所有的层都链接在一起，保证最大信息在层与层之间进行流动。与ResNet不同的是，densenet 并没有将特征进行相加得到新的特征，而是将每一层传进来的特征进行拼接操作。所以第L层将会有L个inputs，包含着前面所有卷积块的特征图。需要更少的参数，不用去学习冗余的特征图 feature-map

2020-06-09 13:46:39 298

原创 GoogLeNet-Good LeNet 致敬LeNET

GoogLeNet-Good LeNet 致敬LeNET直到论文看了一大半，才发现这个名字其实不是GoogleNet。。。Inception architectureMain idea is based on finding out how an optimal local structure in a convolutional vision network can be approximated and covered by readily available dense components.

2020-05-31 22:49:51 424

原创 VGGNET：探索卷积神经网络的深度

VGGNET：探索卷积神经网络的深度比较典型的是下面的D-VGG16和E-VGG19模型Architecture![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020053009525617.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1NwZXJOaWppYQ==,size_16,color_FFFFF

2020-05-30 09:53:26 640

原创 pytorch中torchvision的介绍

pytorch中torchvision.transforms的介绍1. torchvision.transforms这就是一个对数据做预处理的工具包，可以对图像的数据做转换和裁剪大小等。torchvision.transforms.Compose(arg):其中arg是一个list类型，其中包含着所有你要对这个数据做的操作。trans=[]将数据转换成tensor类型trans.append(transforms.ToTensor())修剪图片大小Resize（num）这个通常在to

2020-05-28 10:58:33 497

100个网页实例框架

适合刚入门的新手做网页。有很多实例可以用。html、php等语言做网页。。

2018-06-27

编译原理：正规式判断字符串是否匹配

编译原理的课程设计。dfascan.cpp:输入一个正规式，并输入一个字符串，判断输入的字符串是否符合此正规式的语法规则。其他两个文件，是关于llr和slr文法的设计的

2017-12-20

Python核心编程（第2版） [Core PYTHON Programming]

本书是Python开发者的完全指南——针对 Python 2.5全面升级 ·学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯； ·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解； ·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件； ·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件； ·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能，或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力； ·学习Python中有关数据库的API，以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统，包括MySQL、Postgres和 SQLite。本书是Python开发者的完全指南——针对 Python 2.5全面升级 ·学习专业的Python风格、最佳实践和好的编程习惯； ·加强对Python对象、内存模型和Python面向对象特性的深入理解； ·构建更有效的Web、CGI、互联网、网络和其他客户端/服务器架构应用程序及软件； ·学习如何使用Python中的Tkinter和其他工具来开发自己的GUI应用程序及软件； ·通过用C等语言编写扩展来提升Python应用程序的性能，或者通过使用多线程增强I/0相关的应用程序的能力； ·学习Python中有关数据库的API，以及如何在Python中使用各种不同的数据库系统，包括MySQL、Postgres和 SQLite。

2017-09-01

python cookbook 中文版

这本书不是一本典型的O’Reilly风格的书，而是一本集合了多个作者的手稿的作品。实际上，这也是一种将开源开发的方式应用到书籍出版业的尝试。Python社区有超过300个成员在本书中贡献了他们的心得和资料。在这里，我们作为编辑，想给你——本书的读者，介绍一些重要的背景资料，这些背景资料是关于此书是如何编著出来，以及这个过程和涉及的人，并提出一些关于这种崭新的风格的思考