池化層：
參數量： c2*（1+1） （即一張特徵圖共享乙個w 和b ）
flops ：c2*（1+1）*n *n
第乙個全連線層 （全連線層有m個神經元）：
參數量： （c1 *k*k +1）*m
flops: （c1 *k*k +1）*m *1 *1
第二個全連線層 （全連線層 q 個神經元） ：
參數量：（m *(1*1 +1) ) *q
flops: （m *(1*1 +1) ) *q *1 *1
普通卷積：
參數量：
flops:某個卷積層，它的flops數量為：
1.輸入feature map的格式為：m * m * c1
2.卷積核為 k * k
3.輸出feature map的格式為： n * n * c2
設分組大小為g，則：
單元名字為fire_module， 先用乙個1*1 但卷積核個數少於輸入的feature map 的進行squeeze，然後進入兩個個並行的1*1 ，3*3 的卷積，結果再concat，引數和運算量正常計算
深度可分離卷積可分為dw和pw兩部：
用到了depth-wise 卷積： （利用1*1的卷積削減引數）
相當於把分組卷積裡的每組卷積之間進行channel的shuffle，引數與計算量類似分組卷積
LVM卷搭建記錄
磁碟資訊 nvme1n1 nvme2n1 nvme3n1，大小均為4t 操作步驟 1 fdisk l 檢視硬碟資訊 2 pvs 檢視物理卷 3 pvcreate dev nvme1n1 dev nvme2n1 dev nvme3n1 建立物理卷 4 pvdisplay 輸出詳細pv資訊 5 vgcr...
精品文章記錄
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文章記錄 威脅情報
20200915 本篇文章是美團安全部分發表在安全脈搏的一篇文章，文章按照以下脈絡進行闡述。1 企業威脅定義 2 如何評估企業威脅情報質量 3 威脅情報體系構建 4 威脅情報體系運營 以上四個角度進行了闡述，在最終講解了乙個利用自然語言處理的技術來產出情報的案例。其中威脅情報的體系由資料 平台 運維...