Tensorflow中slice与cancat的使用
两个函数都是卷积神经网络中的常见操作，再修改tf.conrib.slim 程序时，slim 没有自带的slice操作，但是可以直接使用tf的slice操作代替。12345678t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3,
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CNN中的参数量与占用内存计算
卷积网络的参数计算，实际上就是卷积核的数量统计。这张图很好的体现了卷积网络的过程：假设input为三层，就需要三个卷积核对其分别卷积，之后将卷积结果累加得到一层特征图。如果需要得到2层特征图的结果，就需要3 （三个卷积核） 共需要六个卷积核来生成2层特征图。每个卷积核由3 3个参数组成，所以上图
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CNN中感受野的计算方法
简单的说，感受野就是当前卷积层每个像素点是从多少个input层的像素点通过不断卷积得到的。一般卷积网络越深，每个像素的感受野就越大（反卷积则相反）， 这在目标识别/检测网络设计中起到一个很重要的参考因素。
计算公式：
假设有一个55的input层通过kernel=33，padding=1，strid
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[ACM/算法]探索大海
题目：
解决方法：这道题一眼看去可能是深度/广度优先遍历，这样做时间复杂度会比较高，也可以采用并查集的思想，具体是：先把所有的大海的点当作坐标存入list-position_array中，然后将我存入classify_array，对这个position_array 进行遍历，凡是与calssify_
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[ACM/算法]五子棋
问题：
解决方法：此题尚未完全AC，但是在牛客网另一道五子棋试题中稍加修改是可以AC的，当然是由于样例没有完全分析到的原因牛客网-五子棋
这道题其实看起来是比较容易的，做起来也非麻烦的事情，就是每个点判断上下左右是否成立五子棋的标准。但是我有一个比较普适性的且容易扩展的方法来解决，就是采用卷积滤波的
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