eyeriss项目组的深度学习加速器的总结，里面现将卷积神经网络的软件架构，后面总结别人的加速器架构，以及eyeriss项目组用的方法，最后是可改进的地方
2024/4/20 14:22:39
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CVPR2020:组合卷积神经网络:对部分遮挡物具有天生鲁棒性的深度架构_论文阅读
2024/4/18 0:21:42
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卷积神经网络python实现。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一[1-2]。
由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-InvariantArtificial
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一[1-2]。
由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-InvariantArtificial
2024/4/12 15:49:47
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为了提高卷积神经网络（CNN）在图像隐写分析领域的分类效果，构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutionalneuralnetworks，S-CNN）进行隐写分析。
该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；
通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；
取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。
实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。
该模型采用两层卷积层和两层全连接层，减少了卷积层的层数；
通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化，避免了模型在训练过程中陷入过拟合；
取消池化层，减少嵌入信息的损失，从而提高模型的分类效果。
实验结果表明，相比传统的图像隐写分析方法，该模型减少了隐写分析步骤，并且具有较高的隐写分析准确率。
2024/3/26 7:13:29
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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