网络细节

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:43:16

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http://download.csdn.net/detail/beanjoy/4686093 以上连接中聊天工具的详细设计文档。

在Windows上安装客户端，作为接收器。在Android上安装apk，作为发射器。通过Wifi将二者连接。

此为示例代码，详细讲解请参考： http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/10470797

**浅层网络：**一般感受野较小，能够利用更多的细粒度特征信息，而且此时特征图每个像素点对应的感受野重叠区域还很小，早就保证了网络能捕获更多细节。 **深层网络：**随着下采样或卷积次数增加，感受野逐渐增加，感受野之间的重叠区域也不断增加，此时的像素点代表的信息是一个区域的信息，获取的是这块区域或相邻区域之间的特征信息，相对不够细粒度。一张图片，经过深层网络处理后图片就会模糊了，然而浅层网络处理则不会模糊。对于模糊图片，我们想看出来里面是什么，一般就是通过整体信息来推测，比如说：整体轮廓；然而对于高清图片

大家好，我是隔壁小王。 Soft-Masked-Bert是复旦大学和字节跳动联合发布的在bert基础上针对文本纠正的网络模型，这里对其细节进行一个梳理。考虑到我另外一个网络中有讲过bert的细节，因此这里姑且把bert作为一个黑盒，详细介绍下smbert相比与bert改动的部分。首先上图：别看它这个图挺唬人，其实改动非常简单，该网络主要加入的是一个错别字的检测网络部分也就是图中的Detection Nerwork。假设输入的句长是128，embedding后的维度是768，batchs

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