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模型剪枝学习笔记 — EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning论文：https://arxiv.org/abs/2007.02491代码：https://github.com/anonymous47823493/EagleEye这篇论文一定要好好研究下，提出该剪枝方法的是暗物智能科技&中山大学，当初去面试过该公司，聊了将近一小时，大部分是关于剪枝的内容。。。。。。。可惜自己真实菜如狗。。。。。…

Dronekit代码学习（三）控制无人机前后左右升降俯仰Dronekit代码学习（三）控制无人机前后左右升降俯仰控制无人机前后左右升降俯仰代码如下：起飞5m后，右5m，前方5m，升2m，返航，关闭连接升降是反的#-*-coding:utf-8-*-”’—————————————————————————控制无人机前后左右升降俯仰…

rsyslogd-学习&使用简介【这一篇博客不是完整的解释rsyslogd的运行原理，只是一个自己查找资料的记录】rsyslog是一个syslogd的多线程增强版。现在Fedora和Ubuntu,rhel6默认的日志系统都是rsyslog了。rsyslog负责写入日志,logrotate负责备份和删除旧日志,以及更新日志文件学习资料1.官方网站官方网站：http://www.rsyslog.com/这是官

深度学习卷积神经网络——经典网络GoogLeNet(Inception V3)网络的搭建与实现一、Inception网络（google公司）——GoogLeNet网络的综述获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度（层数）或者是其宽度（层核或者神经元数），但是这里一般设计思路的情况下会出现如下的缺陷：1.参数太多，若训练数据集有限，容易过拟合；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失，难以优化模型。 解决上述两个缺点的根本

GoogLeNet论文学习笔记GoogLeNet论文学习笔记Abstract提出一种叫做inception的卷积神经网络结构，基于inception构建的22层的深度网络（GoogLeNet）刷新了ILSVRC14分类和检测任务的stateofart。这种结构的主要特点就是加大了网络的深度和宽度，并且不增加运算量，提高了计算资源的利用效率。为了优化效果，inception结构的设计基于海扁准则和多尺度处理问题的直觉。

深度学习之GoogLeNet解读提出背景相关工作基本思想及过程提出背景 始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。 为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原

深度学习（GoogLeNet）1GoogLeNet的介绍1.1GoogLeNet的简介GoogLeNet模型是由谷歌（Google）团队开发出来的卷积神经网络，它是2014年ImageNet挑战赛的冠军模型。相比于AlexNet模型，GoogLeNet模型的网络结构更深，共包括87层。尽管模型结构变得更复杂，但参数量更少了。GoogLeNet模型的参数量为5941552个，仅为AlexNet模型参数量的1/10。这主要归功于GoogLeNet创新性地采用了Inception模块。感兴趣的读者可以阅读原始顶会顶刊http://

MATLAB对Googlenet模型进行迁移学习调用MATLAB中的Googlenet工具箱进行迁移学习。%%加载数据clc;closeall;clear;Location=”;%这里输入自己的数据集unzip(‘MerchData.zip’);imds=imageDatastore(‘MerchData’,…%若使用自己的数据集则改为Location（不加单引号）…

芯片设计之流水线设计-IC学习笔记（四）pipeline流水线设计是一种典型的面积换性能的设计。一方面通过对长功能路径的合理划分，在同一时间内同时并行多个该功能请求，大大提高了某个功能的吞吐率；另一方面由于长功能路径被切割成短路径，可以达到更高的工作频率，如果不需要提高工作频率，多出来的提频空间可以用于降压降功耗。

大厂工作经验重要吗_大厂能学到技术吗很多小伙伴问我进大厂到底需要怎样的技术能力，经过几天的思考和总结，终于梳理出一份相对比较完整的技能清单，太顶了，建议收藏！！