google tv

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Go

专用

使用浏览网站

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种菜Web 图3:具备oogle TV Revue 是将不用键盘,操作Google TV 是用户获得无缝览器,通过输站等。

为了实现这的Web 浏览器图3是Googl 菜单。包括用b 网站的“Mos Google TV 的备多种功能。可V 用户体不具备互联网作Google TV 具是一个极有野缝体验。此次输入关键词来这些功能,Go 器“Chrome”以le TV 的主画用来保存用户stVisited”等。的主画面与功能可搜索视频内容体验:缺网连接功能的具备的各种功野心的项目。次追加的功能来搜索各种内oogle TV 软件及多种电视画面。为了能喜欢的频道。

容,或者访问放缺乏一致的电视变成新功能。

其目标是融包括,可在观容。不仅是件平台在原本功能。

让用户快速访及Web 网站的放入收藏夹中的致性的U

新一代网络电融合家电领域观看视频时以电视节目,还本面向智能手访问希望看到的“Bookmark 的视频发送服务UI 电视的STB 。域的电视与IT 以半透明状态还能搜索互联手机开发的An 到的内容,主ks”,以及用务,以及浏览W 可利用带触摸T 领域中的互态在屏幕上显联网上的视频ndroid 中,追主画面左侧设来保存常用频Web 网站。

摸板的联网,显示Web 频及Web 追加了谷设置了各频道及

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为标此次笔者评现了最初的目合于一个设备有很多有待改显示密码会导要提供出色使用体验。Re 细介绍了初始设置步骤进行过也有几处让ount )”,而虑,但使用电何防止因不显标准设置。

评价了从Goog 目标。也就是备,并显示在改善之处,这导致输入错误色的UX ,重要evue 的OOBE 始设置的各个行到了哪一步让人不太满意Revue 却采用电视的场所是

显示密码而造gle TV 初始设是说,实现了在电视屏幕上这也是事实。误

要的是“开箱体E 较高。为了个步骤。可显步一目了然。图4:输入“示选项

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体验(Out o 了使不熟悉网示“目前正在设置完毕后,输入密码时没谷歌账号”。此

项。这样可能会图5:不显示需信,有时要让用余时间的话,显

如,Google 密码文本的标空间。如果从误更为重要。各种内容过程、Web 网站访过,由于Rev f Box Experi 网络电视的用在进行12步中,还会播放视没有用来显示字此时,密码以“会导致输入错误需要用户等待的用户等待。此时显得不够周到

TV 一开始便标准设置(图从用户的便利。密码的显示。程中的UX 。得访问及执行应vue 尚处于产ience :OOBE 户也能了解产中的第2步”等视频介绍其主字符的选项购买“*”显示未提供误。

的时间, 初始设时,只显示“Ple 便要求输入“谷图4)。估计这利性角度考虑示被设成了选得出的结论是应用程序等多产品初期阶段E )”,也就是产品,Revue 进度情况,使主要功能。 买后进行安装时供用来确认输入设置时需要与服ease Wait”,而谷歌账号(G 这是出于安全虑,与安全性选配项,其实是Revue 多种功能段,因此是最初e 用图像使用户时,要求

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对于个人电脑进行初始设置如果非要让的话,用户会乏一致性的UI 下面介绍一菜单等设置在比如,在

Go

据输入时没有应该具备可供户等待过长

始设置结束后软件升级至最后,Google TV 进行任何操作一个小时。

家电产品的基脑而言理所当置的过程中,让用户等待的会感到不安或I 一下画面UI 及在了不当之处oogle TV

平台有设置“重新输供用户轻松从后会自动与网最新版本,但V 会自动播放作。由于没有基本特点是用当然,但作为在后台进行的话,也应该或焦急。

及带触摸板的处的情况。

台中按下键盘输入”按钮也让头输入或返回网络连接,然但必须等待20放视频介绍G 时间显示,因户购买后可马电视却会降低升级。

显示这一步骤

图6:Netflix

为视频不够细

键盘的操作性

盘上的“搜索

让人感到不满回上一页的U 然后突然开始0多分钟才能Google TV 的主因此用户无法马上获得满足低用户的期望骤需要多长时图标有大有小

x 的图标非常小频发送服务,图细致

性。总体而言”按钮后,浏满。在出现输UI 。

始系统升级(能完成大容量主要功能。在法知道视频播足感。此类系望值。作为解时间,便于用小,而You-Tube 图标大小应该一言,整体上缺浏览器会启动输入错误或想(图5)。其目量文件的下载在播放视频的播放5分钟就系统升级及重解决方法,应用户掌握情况e 的图标很大。一致。这方面考缺乏一致性,。尽管该功能想要更改目的是为并重启的过程结束,重启等动应该在用况。不这这些均考虑得还

可以看能是

Revue的最大特点之一,但按键很小,而且设置在键盘端部。“菜单按钮”也存在相同的情况。菜单按钮较小,而且位于最下端。这些特殊按钮应当增加尺寸,设置在显眼位置。

UI让人不满意的另一个地方是,界面缺乏一致性。首先是图标的大小,比如“Netflix”图标比较小,而“YouTube”的图标却很大(图6)。不知道是什么原因。

“OK”按钮的功能分配也缺乏一致性。Google TV与其他电视UI一样,利用上下左右及OK 键来控制全部主要操作。但在Google TV的UI下有时能用“OK”键选择画面上的项目,有时却什么也无法启动。

美国Google

美国人教你这样用Google,你真的会变特工!!!(看了才感叹原来这么多年的GOOGLE 是白用了~这就是百度永远无法超越G的原因吧~) 来源:白一白的日志 大前提:英文Google→https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 第一篇 在搜索框上输入:“indexof/”inurl:lib 再按搜索你将进入许多图书馆,并且一定能下载自己喜欢的书籍。 在搜索框上输入:“indexof/”cnki 再按搜索你就可以找到许多图书馆的CNKI、VIP、超星等入口! 在搜索框上输入:“indexof/”ppt 再按搜索你就可以突破网站入口下载powerpint作品! 在搜索框上输入:“indexof/”mp3 再按搜索你就可以突破网站入口下载mp3、rm等影视作品! 在搜索框上输入:“indexof/”swf 再按搜索你就可以突破网站入口下载flash作品! 在搜索框上输入:“indexof/”要下载的软件名 再按搜索你就可以突破网站入口下载软件! 注意引号应是英文的! 再透露一下,如果你输入: “indexof/”AVI 另补上第二篇 用GOOgle看世界!!!只要你在GOOGLE里输入特殊的关键字,就可以搜到数千个摄象头的IP 地址!通过他你就可以看到其所摄的实时影象!! 在google里输入

inurl:"viewerframe?mode=" 随便打开一个,然后按提示装一个插件,就可以看到了!!! 再补上第三篇 三则黑客的Google搜索技巧简介 大家都知道,Google毫无疑问是当今世界上最强大的搜索引擎。然而,在黑客手中,它也是一个秘密武器,它能搜索到一些你意想不到的信息。赛迪编者把他们进行了简单的总结不是希望您利用他去攻击别人的网站,而是利用这些技巧去在浩如烟海的网络信息中,来个大海捞针,寻找到对您有用的信息。 如果您是一名普通网民,您可以使用黑客的技巧扩大自己的视野,提高自己的检索效率;如果您是一名网管,请您赶快看看您的网站是否做好了对下面黑客探测手段的防范措施,如果没有就赶快来个亡羊补牢,毕竟隐患胜于明火,防范胜于救灾;如果您是一名黑客,相信您早以在别的黑客站点上见过类似的方法,这篇文章对您没什么用处,这里的技巧对您是小儿科,菜鸟级!您可以节省宝贵的时间做更有意义的事情,这篇文章您不用看了,到别处去吧! 基于上面的考虑我编发了这篇文章。 搜索URL 比如我们提交这种形式:passwd.txtsite:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 看到了什么?是不是觉得太不可思议了!有很多基于CGI/PHP/ASP类型的留言板存在这种问题。有时我们得到密码甚至还是明码的!管理员或许太不负责了,或许安全防范的意识太差了,如果你是网络管理员,赶快检查一下不要让恶意攻击者捡了便宜。不要太相信DES 加密,即使我们的密码经过DES加密的密码,黑客们还是可以通过许多破解软件来搞定。 这次我们能得到包含密码的文件。“site:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,”意思是只搜索https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,的URL。https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,是一个网络服务器提供商。 同样,我们可以搜索一些顶级域名,比如:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.jp.in.gr config.txtsite:.jp admin.txtsite:.tw 搜索首页的目录 首页是非常有用的,它会提供给你许多有用的信息。

基于深度卷积神经网络的图像分类

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目:基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业:控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要:卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果,但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能,本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析,并通过大量的对比实验,得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验,本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络,并结合Batch Normalization、dropout等方法,在CIFAR-10数据集上取得了88.1%的分类精度,有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词:卷积神经网络,图像分类,Batch Normalization,Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout

GOOGLE收索(经典)

6》各国的黄页商务网,这大家又都知道。。关键是要挑精品。很多垃圾黄页,许多总结此类内容的同志。总是列举一堆,好坏都有,有的甚至都打不开网站。很费神。在这个我写几个很不错的,相信有一些大家都知道了。但方法是循环使用的,比如在黄页里找到了客户,你又可以用上几条我说的方法,把客户公司名称放到GOOGLE在搜索,又会出来惊喜。 a:http://https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.pk/ 很不错的巴基斯坦黄页,有实在客户。打开后点business catalogue,进入后就输入产品名称搜索。会出来很多客户,这些客户要耐心的一个一个去点击查询,有很多有邮箱。当然没邮箱的也可把他们公司名称输入GOOGLE在搜索。 b:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.au https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 不错的黄页 f. https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,西班牙引擎 https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,阿拉伯引擎 h.www.eniro.se 瑞典引擎 i. https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,以美国为重点辐射部分国家引擎 j. www.goldenpages.be比利时 8有的网站只有提交表单没邮箱,,没关系。只要输入https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, email. 有的就会出来,如果不行的话,就把WWW。扔掉用https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, email 搜索,因为有时很奇怪,凭我的经验没有www.搜出的东西更多。 capacitor trade email -capacitor-trade-email 这个的意思是:电容,贸易邮件,而-电容-贸易-邮件就是不包括电容,贸易,邮件,需要三者同时出现才会被搜索出来,这样结果就会很精简,一般都是相关的东西,不会出现新闻或一些你不希望搜索到的,如果你想出口到美国,你可以加一个USA ,这样就会带USA的了,需要说明的就是- 最好不要超过三个

GoogLeNet深度学习模型的Caffe复现模型

Going deeper with convolutions Christian Szegedy Google Inc. Wei Liu University of North Carolina,Chapel Hill Yangqing Jia Google Inc.Pierre Sermanet Google Inc. Scott Reed University of Michigan Dragomir Anguelov Google Inc. Dumitru Erhan Google Inc. Vincent Vanhoucke Google Inc. Andrew Rabinovich Google Inc. Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Incep-tion,which was responsible for setting the new state of the art for classi?cation and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014(ILSVRC14).The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing resources inside the network.This was achieved by a carefully crafted design that allows for increasing the depth and width of the network while keeping the computational budget constant.To optimize quality,the architectural decisions were based on the Hebbian principle and the intuition of multi-scale processing.One particular incarnation used in our submission for ILSVRC14is called GoogLeNet,a 22layers deep network,the quality of which is assessed in the context of classi?cation and detection. 1Introduction In the last three years,mainly due to the advances of deep learning,more concretely convolutional networks [10],the quality of image recognition and object detection has been progressing at a dra-matic pace.One encouraging news is that most of this progress is not just the result of more powerful hardware,larger datasets and bigger models,but mainly a consequence of new ideas,algorithms and improved network architectures.No new data sources were used,for example,by the top entries in the ILSVRC 2014competition besides the classi?cation dataset of the same competition for detec-tion purposes.Our GoogLeNet submission to ILSVRC 2014actually uses 12×fewer parameters than the winning architecture of Krizhevsky et al [9]from two years ago,while being signi?cantly more accurate.The biggest gains in object-detection have not come from the utilization of deep networks alone or bigger models,but from the synergy of deep architectures and classical computer vision,like the R-CNN algorithm by Girshick et al [6]. Another notable factor is that with the ongoing traction of mobile and embedded computing,the ef?ciency of our algorithms –especially their power and memory use –gains importance.It is noteworthy that the considerations leading to the design of the deep architecture presented in this paper included this factor rather than having a sheer ?xation on accuracy numbers.For most of the experiments,the models were designed to keep a computational budget of 1.5billion multiply-adds at inference time,so that the they do not end up to be a purely academic curiosity,but could be put to real world use,even on large datasets,at a reasonable cost. a r X i v :1409.4842v 1 [c s .C V ] 17 S e p 2014

Google_中英文版

Google Inc.is an American multinational corporation that provides Internet-related products and services, including internet search, cloud computing, software and advertising technologies. Advertising revenues from AdWords generate almost all of the company's profits. The company was founded by Larry Page and Sergey Brin while both attended Stanford University. Together, Brin and Page own about 16 percent of the company's stake. Google was first incorporated as a privately held company on September 4, 1998, and its initial public offering followed on August 19, 2004. The company's mission statement from the outset was "to organize the world's information and make it universally accessible and useful" and the company's unofficial slogan is "Don't be

google各国网址

google各国网址 [图片] google各国网址 巴西https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.br 瑞士www.google.ch 荷兰www.google.nl 澳大利亚https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.au 印度www.google.co.in 罗马尼亚www.google.ro 泰国www.google.co.th 沙特阿拉伯https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.sa 日本www.google.co.jp 马来西亚https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.my 加拿大www.google.ca 德国www.google.de 墨西哥https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.mx 美国https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 埃及https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.eg 中国大陆https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 智利www.google.cl 以色列www.google.co.il 法国www.google.fr 土耳其https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.tr 希腊www.google.gr 新加坡https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.sg 阿联酋www.google.ae 中国台湾https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 英国https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 瑞典www.google.se 波兰www.google.pl 西班牙www.google.es 阿根廷https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.ar 意大利www.google.it 中国香港https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 比利时www.google.be www.google.de 德国 www.google.fr 法国

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基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践

语音搜索、图像识别等领域,涵盖几十项产品。今天,用户在百度平台上的几乎每个服务请求,都被深度学习系统所处理。 人工智能的特征之一是学习的能力,即系统的性能是否会随 着经验数据的积累而不断提升。所以,大数据时代的到来给人工智能的发展提供前所未有的机遇。在这个时代背景下,深度学习在包括图像识别等方面所取得的突破性进展并非偶然。 在百度的实践中,我们认识到深度学习主要在以下三个方面具有巨大优势: 1.从统计和计算的角度 看,深度学习特别适合处理大 数据。在很多问题上,深度学习 是目前我们能找到的最好方法。它集中体现了当前机器学习算法的三个大趋势:用较为复杂的模型降低模型偏差(model bias),用大数据提升统计估计的准确度,用可扩展(scalable)的梯度下降 算法求解大规模优化问题。 2.深度学习不是一个黑箱 系统。它像概率模型一样,提供 一套丰富的、基于联接主义的建 模语言(建模框架)。利用这套语言系统,我们可以表达数据内在的丰富关系和结构,比如用卷积处理图像中的二维空间结构,用递归神经网络(Recurrent Neu-ral Network, RNN)处理自然语言等数据中的时序结构。 3.深度学习几乎是唯一的 端到端机器学习系统。它直接 作用于原始数据,自动逐层进行特征学习,整个过程直接优化某个目标函数。而传统机器学习往往被分解为几个不连贯的数据预处理步骤,比如人工抽取特征,这些步骤并非一致地优化某个整 体的目标函数。 让计算机识别和理解图像,是人工智能最重要的目标之一。尤其是在移动互联网时代,智能手机上的摄像头将人们日常看到 的世界捕捉下来,图像和视频数据暴增,造就了图像大数据时代。 概述:深度学习和图像识别 近年来在人工智能领域最受关注的,非深度学习莫属。自2006年吉奥夫雷·辛顿(Geoffery Hinton)等在《科学》(Science )杂 志发表那篇著名的论文[1]开始,深度学习的热潮从学术界席卷到了工业界。2012年6月,《纽约时报》披露“谷歌大脑(Google Brain)”项目,由著名的斯坦福大学机器学习教授吴恩达(Andrew Ng)和大规模计算机系统世界顶级专家杰夫·迪恩(Jeff Dean)共同主导,用1.6万个CPU 核的并行计算平台训练深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)的机器学习模型,在语音和图像识别等领域获得巨大成功。 国内方面,2013年1月,百度成立深度学习研究院,公司CEO 李彦宏担任院长。短短两年时间,深度学习技术被应用到百 度的凤巢广告系统、网页搜索、基于深度学习的图像识别进展:百度的若干实践 关键词:深度学习 图像分类 物体检测 都大龙 余轶南 罗 恒 等 百度公司

google系列产品

01.谷歌阅读器(Google Reader):网页版RSS阅读器,方便订阅,组织和分享新闻。有手机版。 02.个性化主页(iGoogle):显示Gmail,日历,天气,新闻等等,多模板。 03.谷歌相册服务(Google Picasa):提供照片的下载和编辑软件,用这个软件Email,上传,张贴照片到博客,也可以直接使用网络相册。 04.谷歌文件(Google Docs):您不再需要桌面版的Office了,这个是谷歌的在线Office,你可以创建,发布,共享和协作在线文档和幻灯。 05.谷歌记事本(Google Notebook):剪贴文本,图片和链接页面,可以保存,检索或共享。 06.谷歌桌面(Google Desktop):桌面搜索,可以搜索你电脑里的电子邮件,计算机文件,音乐,照片,聊天和Web历史记录,和iGoogle类似,也安装小工具。 07.谷歌搭车(Google Ride Finde)r:交通搭乘查询服务,通过这个搜索工具,利用GPS 数据钩,通过Google地图,在14个美国城市连接出租车,轿车和公共汽车的搭车搜索。 08.谷歌公交(Google Transit):使用Google地图,告诉谷歌你在哪,要到哪,谷歌帮助你安排公共交通线路方案。 09.谷歌火星(Google Mars):和谷歌地球类似,只是这个是火星而已。 10.谷歌天空(Google Sky):在不夜城也可以看星星,你可以通过虚拟的太空望远镜,看行星,恒星,星系,卫星等等。 11.谷歌地球(Google Earth):下载一个吧,你就什么都知道了。 12.谷歌3D建模(Google SketchUp):简单而有效的3D工具,Mac和PC都可以使用,建筑师,土木工程师,设计师,甚至是游戏开发商的方便工具。允许用户上传他们的模型到谷歌地球。 13.谷歌支付(Google Checkout):谷歌的支付宝,目前中国没有开通。 14.谷歌网络加速器(Google Web Accelerator):类似于CDN的加速服务,利用谷歌在全球的服务器,缓存网站,让你访问速度倍增。 15.FeedBurner:转烧你的Feed,便于订阅,不怕当机。 16.搜索历史(Google Web History):记录你的网页浏览记录,以供你搜索。 17.谷歌Base:可以存储文字,图片文件和网页的数据库,搜索结果显示在网页搜索,谷歌地图和产品搜索。 18.自定义搜索引擎(Google Co-Op):完善和分类搜索查询,创建定制的搜索引擎,搜寻专门信息。 Engine)::谷歌的云计算服务,相当于一种虚拟服务器,19.谷歌应用引擎(Google App Engine) 目前仅仅支持Python。 20.谷歌网站优化器(Google Website Optimizer):检查您的网站,测试网站内容,帮助您创建最有效和最有利可图的广告,创造友好的界面,增加转换率。 21.谷歌浏览器同步(Google Browser Sync):通过互联网,同步FireFox的密码,书签,历史,标签,窗口到另外的电脑。 22.谷歌点击电话(Google Click-to-Call):这个是一个搜索结果页的广告系统,你可以免费打电话个做广告的公司,至少是谷歌付钱。你输入i的电话号码,你就可以和广告商通话。 23.谷歌页面生成器(Google Page Creator):简单的个人网页,提供简单的网页编辑器,100M空间,多种模板,有点象傻瓜建站。 24.Orkut社区:很红的巴西和印度社区,美国不流行。 25.Android手机操作系统:基于Linux的手机操作系统。 26.发短信到收集(Google Send to Phone):通过FireFox插件发短信给自己。

世界各国google网址大全

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Towards Good Practices for very deep Two-stream convnets

a r X i v :1507.02159v 1 [c s .C V ] 8 J u l 2015 Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Limin Wang 1 Yuanjun Xiong 1Zhe Wang 2Yu Qiao 2 1 Department of Information Engineering,The Chinese University of Hong Kong,Hong Kong 2 Shenzhen key lab of Comp.Vis.&Pat.Rec.,Shenzhen Institutes of Advanced Technology,CAS,China {07wanglimin,bitxiong,buptwangzhe2012}@https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,,yu.qiao@https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, Abstract Deep convolutional networks have achieved great suc-cess for object recognition in still images.However,for ac-tion recognition in videos,the improvement of deep convo-lutional networks is not so evident.We argue that there are two reasons that could probably explain this result.First the current network architectures (e.g.Two-stream ConvNets [12])are relatively shallow compared with those very deep models in image domain (e.g.VGGNet [13],GoogLeNet [15]),and therefore their modeling capacity is constrained by their depth.Second,probably more importantly,the training dataset of action recognition is extremely small compared with the ImageNet dataset,and thus it will be easy to over-?t on the training dataset. To address these issues,this report presents very deep two-stream ConvNets for action recognition,by adapting recent very deep architectures into video domain.How-ever,this extension is not easy as the size of action recog-nition is quite small.We design several good practices for the training of very deep two-stream ConvNets,namely (i)pre-training for both spatial and temporal nets,(ii)smaller learning rates,(iii)more data augmentation techniques,(iv)high drop out ratio.Meanwhile,we extend the Caffe tool-box into Multi-GPU implementation with high computa-tional ef?ciency and low memory consumption.We verify the performance of very deep two-stream ConvNets on the dataset of UCF101and it achieves the recognition accuracy of 91.4%. 1.Introduction Human action recognition has become an important problem in computer vision and received a lot of research interests in this community [12,16,19].The problem of action recognition is challenging due to the large intra-class variations,low video resolution,high dimension of video data,and so on. The past several years have witnessed great progress on action recognition from short clips [8,9,12,16,17,18,19]. These research works can be roughly categorized into two types.The ?rst type of algorithm focuses on the hand-crafted local features and Bag of Visual Words (BoVWs)representation.The most successful example is to extract improved trajectory features [16]and employ Fisher vector representation [11].The second type of algorithm utilizes deep convolutional networks (ConvNets)to learn video rep-resentation from raw data (e.g.RGB images or optical ?ow ?elds)and train recognition system in an end-to-end man-ner.The most competitive deep model is the two-stream ConvNets [12]. However,unlike image classi?cation [7],deep ConvNets did not yield signi?cant improvement over these traditional methods.We argue that there are two possible reasons to explain this phenomenon.First,the concept of action is more complex than object and it is relevant to other high-level vision concepts,such as interacting object,scene con-text,human pose.Intuitively,the more complicated prob-lem will need the model of higher complexity.However,the current two-stream ConvNets are relatively shallow (5convolutional layers and 3fully-connected layers)com-pared with those successful models in image classi?cation [13,15].Second,the dataset of action recognition is ex-tremely small compared the ImageNet dataset [1].For ex-ample,the UCF101dataset [14]only contains 13,320clips.However,these deep ConvNets always require a huge num-ber of training samples to tune the network weights.In order to address these issues,this report presents very deep two-stream ConvNets for action recognition.Very deep two-stream ConvNets contain high modeling capacity and are capable of handling the large complexity of action classes.However,due to the second problem above,train-ing very deep models in such a small dataset is much chal-lenging due to the over-?tting problem.We propose several good practices to make the training of very deep two-stream ConvNets stable and reduce the effect of over-?tting.By carefully training our proposed very deep ConvNets on the action dataset,we are able to achieve the state-of-the-art performance on the dataset of UCF101.Meanwhile,we ex-tend the Caffe toolbox [4]into multi-GPU implementation 1

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随便打开一个,然后按提示装一个插件,就可以看到了!!! 再补上第三篇 三则黑客的Google搜索技巧简介 大家都知道,Google毫无疑问是当今世界上最强大的搜索引擎。然而,在黑客手中,它也是一个秘密武器,它能搜索到一些你意想不到的信息。赛迪编者把他们进行了简单的总结不是希望您利用他去攻击别人的网站,而是利用这些技巧去在浩如烟海的网络信息中,来个大海捞针,寻找到对您有用的信息。 如果您是一名普通网民,您可以使用黑客的技巧扩大自己的视野,提高自己的检索效率;如果您是一名网管,请您赶快看看您的网站是否做好了对下面黑客探测手段的防范措施,如果没有就赶快来个亡羊补牢,毕竟隐患胜于明火,防范胜于救灾;如果您是一名黑客,相信您早以在别的黑客站点上见过类似的方法,这篇文章对您没什么用处,这里的技巧对您是小儿科,菜鸟级!您可以节省宝贵的时间做更有意义的事情,这篇文章您不用看了,到别处去吧! 基于上面的考虑我编发了这篇文章。 搜索URL 比如我们提交这种形式:passwd.txtsite:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html, 看到了什么?是不是觉得太不可思议了!有很多基于CGI/PHP/ASP类型的留言板存在这种问题。有时我们得到密码甚至还是明码的!管理员或许太不负责了,或许安全防范的意识太差了,如果你是网络管理员,赶快检查一下不要让恶意攻击者捡了便宜。不要太相信DE S加密,即使我们的密码经过DES加密的密码,黑客们还是可以通过许多破解软件来搞定。 这次我们能得到包含密码的文件。“site:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,”意思是只搜索https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,的URL。https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,是一个网络服务器提供商。 同样,我们可以搜索一些顶级域名,比如:https://www.360docs.net/doc/ed4939659.html,.jp.in.gr config.txtsite:.jp admin.txtsite:.tw 搜索首页的目录 首页是非常有用的,它会提供给你许多有用的信息。 我们提交如下的形式:

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Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点 上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出现,最大亮点是提出了Batch Normalization方法,它起到以下作用: 使用较大的学习率而不用特别关心诸如梯度爆炸或消失等优化问题; 降低了模型效果对初始权重的依赖; 可以加速收敛,一定程度上可以不使用Dropout这种降低收敛速度的方法,但却起到了正则化作用提高了模型泛化性; 即使不使用ReLU也能缓解激活函数饱和问题; 能够学习到从当前层到下一层的分布缩放( scaling (方差),shift (期望))系数。 在机器学习中,我们通常会做一种假设:训练样本独立同分布(iid)且训练样本与测试样本分布一致,如果真实数据符合这个假设则模型效果可能会不错,反之亦然,这个在学术上叫Covariate Shift,所以从样本(外部)的角度说,对于神经网络也是一样的道理。从结构(内部)的角度说,由于神经网络由多层组成,样本在层与层之间边提特征边往前传播,如果每层的输入分布不一致,那么势必造成要么模型效果不好,要么学习速度较慢,学术上这个叫InternalCovariate Shift。 假设:y为样本标注,X={x1,x2,x3,......}为样本x 通过神经网络若干层后每层的输入; 理论上:p(x,y)的联合概率分布应该与集合X中任意一层输入的联合概率分布一致,如:p(x,y)=p(x1,y); 但是:p(x,y)=p(y|x)?p(x),其中条件概率p(y|x)是一致的,即p(y|x)=p(y|x1)=p(y|x1)=......,但由于神经网络每一层对输入分布的改变,导致边缘概率是不一致的,即p(x)≠p(x1)≠

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