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学界 | 胶囊网络是如何克服卷积神经网络的这些缺点的?

胶囊网络(CapsNet)是一种新的热门的神经网络架构。它可能对深度学习带来深远的影响,特别是对计算机视觉领域。等一下!计算机视觉不是差不多已经被解决了吗?我们不是已经看到了多种卷积神经网络(CNN)的神奇案例?它们不是已经在计算机视觉任务(例如分类、定位、物体检测、语义分割或实例分割,见图1)上实现超越人类的水平了吗? 图1 一些主要的计算机视觉任务。当前,每种任务都需要一个不一样的CNN架构。比如分类里的ResNet,物体检测里的YOLO,实例分割里的Mask R-CNN等。图片由Aurélien Géron提供。 恩,是的。我们已经见到了很多神奇的CNN,但是, 它们需要非常多的图片进行训练(或重复使用了已用海量数据训练过的神经网络的一部分)。 而CapsNet使用少得多的训练数据就能泛化。 CNN们并不能很好地应对模糊性,但Cap

领域驱动模型(DDD)

本文作者是组内同事 杜宁,目前负责美团外卖活动管理模块业务。 什么是领域驱动模型? 2004年Eric Evans 发表《领域驱动设计——软件核心复杂性应对之道》(Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software),简称Evans DDD,领域驱动设计思想进入软件开发者的视野。领域驱动设计分为两个阶段: 1、以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的通用语言作为相互交流的工具,在交流的过程中发现领域概念,然后将这些概念设计成一个领域模型; 2、由领域模型驱动软件设计,用代码来实现该领域模型; 简单地说,软件开发不是一蹴而就的事情,我们不可能在不了解产品(或行业领域)的前提下进行软件开发,在开发前,通常需要进行大量的业务知识梳理,而后到达软件设计的层面,最后才是开发。而在业务知识梳理的过程中,我们必然会形成某个领域知识,根据领域知识来一步步驱动软件设计,就是领域驱动设计的基本概念。而领域驱动设计的核心就在于建立正确的领域驱动模型。 image.png 传统软件开发与贫血模型 传统的开发思想 传统开发四层...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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