回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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回答:如果说实现，那基本上都能实现，但术业有专攻，PHP就适合做做简单的网页型业务系统，你非要让它去做其他的事情，成本代价太高。
molyzzx
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回答:公司做了自己的分库分表组件，下面就自己的经验来看下分库分表的优点和碰到的问题！何为分库分表？采取一定的策略将大量的表数据分布在不同的数据库，表中实现数据的均衡存储！分库分表的背景:随着信息数据的急剧增长，单点数据库会有宕机，或者单库单表性能低下，查询和存储效率低的问题，使用分库分表实现数据的分布存储，性能更好，适合现在数据量多，用户需求高的特点！分库分表的优点:数据分布在不同的数据库中，单表数据量...
BicycleWarrior
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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卷积神经网络原理浅析 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。在早期的图像识别研...
... FCNN (Fully Convolutional Neural Network) ，这是一种特别的 CNN（卷积神经网络），其特点是对于输入图片的每一个像素点，都对应着一个输出（相对的，普通的 CNN 网络则是每一张输入图片对应着一个输出）。因此，我们可以标记一批...
...析医学影像和视频是一个新的研究方向。通过已训练好的卷积神经网络，能很快地搭建并训练自己的深度学习系统。 二、用 Python 进行图像处理的基础 用于图像处理的库有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比较主流，基于C/C++，...
...尔兹曼机、深度信念网络、自编码器、深度玻尔兹曼机和卷积神经网络。Hebel 是一个在 Python 中用于带有神经网络的深度学习的库，它通过 PyCUDA 使用带有 CUDA 的 GPU 加速。它可实现大多数目前最重要的神经网络模型，提供了多种...
...，没有符号循环，这样使得一些计算变得困难；没有三维卷积，因此无法做视频识别；即便已经比原有版本（0.5）快了58倍，但执行性能仍然不及它的竞争者。CaffeCaffe是贾扬清的作品，目前，贾扬清是Facebook AI平台的Lead。始于201...
...尔兹曼机、深度信念网络、自编码器、深度玻尔兹曼机和卷积神经网络。Hebel 是一个在 Python 中用于带有神经网络的深度学习的库，它通过 PyCUDA 使用带有 CUDA 的 GPU 加速。它可实现大多数目前最重要的神经网络模型，提供了多种...
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。Paul-Louis Pröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构（Convolution）及优势。为了简单起见，本文仅探讨二维卷...
...架构打造的深度学习框架。DL4J神经网络受限玻尔兹曼机卷积网络 （图像）递归网络/LSTMs（时间序列和传感器数据）递归自动编码器深度置信网络深度自动编码器（问－答／数据压缩）递归神经传感器网络（场景、分析）堆叠式...
1.原始版本最早的卷积方式还没有任何骚套路，那就也没什么好说的了。见下图，原始的conv操作可以看做一个2D版本的无隐层神经网络。附上一个卷积详细流程：【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ - CSDN博客代表模型：LeNe...
近日南洋理工大学研究者发布了一篇描述卷积网络数学原理的论文，该论文从数学的角度阐述整个卷积网络的运算与传播过程。该论文对理解卷积网络的数学本质非常有帮助，有助于读者「徒手」（不使用卷积API）实现卷积网...
...白后，我们接下来看看他的变种，也是本系列的主角——卷积神经网络（Convolutional Neural Network/CNN）。以往全连接层组成的神经网络有一个很气人的缺点就是对付大图像效果不好：图像尺寸一大，因为权重（形状上的）大小与图...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
赵连江
赵春朋
