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DIY Deep Learning for Vision:a Hands-On Tutorial with Caffe

Caffe用右上图的观点来解释左上图：数据存储在多边形的datablob上conv1卷积运算对datablob中的数据进行操作卷积操作的结果存储到conv1blob上右图是一个多路径的前向五环Graph，是典型的最简单Train网络，datablob所在路径为网络主路径（卷积层、FC层、Pooling层等），Labelblob所在路径提供label数据用于计算loss或在Test时计算AccuracyCaffeModel要训练一个网络，在Caffe中至少要包含2个prototxt文件：一个是描述Net结构（“Blob+Layers+数据流”构成）的文件一个是描述训练算法的Solver文件

本PPT架构1、WHY2、WHAT3、HOW（模式图）4、HOW（公式推导）回顾review回顾review1、对sparseautoencoder的回顾总结：通过相似的输入和输出，用cost函数求出中间的参数（更新到最小的cost函数的输出就是中间的参数），而更新时需要用梯度下降法，梯度下降法需要偏导，偏导需要用BP算法。2、经典sparseautoencoder的输出应该是和输入数据尺寸大小一样的，且很相近。3、然后，拿掉那个后面的输出层后，隐含层的值就是我们所需要的特征值了。4、因为模型的输出是x，可以看出，特征值输出的也是x的特征，其实这是一种无监督的学习unsupervisedlearning的一种方式，叫self-taughtlearning5、在这种无监督学习中，可以看出，每个特征值(参数）都与输入相连。

Model中DCNN是Finetune VGG-16 net，像素级连接的CRF起到平滑边缘的作用。模型很清晰，看过FCN之后再看这个就相对比较轻松了。 通过控制Input Stride实现Fine目标（Dense Extractor），而不用像FCN结合Lower Layer和上采样的方式来Fine，相对FCN减小了运算量。Author最后还是结合了Lower Layer信息，进一步提升了效果

计划甲骨文融合中间件中间件主流技术选型JavaEE SOA Web2.0业务逻辑视图数据任务完成分配任务人工工作流服务BPEL流程业务活动监视编排策略评估人工交互监视用户界面ADF Faces组件业务服务JSR-227数据绑定Web服务甲骨文融合开发体系架构数据库Schema Web Center事件规则引擎结果事实<在此处插入图片 一流的企业级开发工具JDeveloper 11g主要特点全面完整的开发生命周期支持多种技术开发标准支持行业标准跨平台（应用服务器和数据库）高效提高代码质量可视化和声明式的开发Oracle应用开发框架(OracleADF)免费支持完整的开发生命周期设计编码调优部署分析调试和测试版本控制多种开发技术集于一身

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InfiniDB的特点Infinidb的实战背景问题一个真实的血案：需求：我们在数据库mysql要做基于pv的分析。日均裸数据增量>10g初始方案：使用innodb问题：数据量增加太快,磁盘空间增加太快(40g)数据加载太慢了最最重要统计类查询太慢了，需要建太多的索引/汇总表改进方案：换成tokudb解决问题：数据压缩4倍，空间增加勉强可以接受(10g)数据加载快些了4倍左右，勉强可以接受未解决：最最重要查询太慢了，一个查询5分钟甚至更长，优化太痛苦，需要建太多的索引/汇总表问题一个真实的血案：需求：我们在数据库mysql要做基于pv的分析。

Nginx详解——介绍、模块、运维。目录基本HTTP特性处理静态文件，索引文件以及自动索引；打开文件描述符缓存；使用缓存加速反向代理；简单负载均衡以及容错；远程FastCGI，uwsgi，SCGI，和memcached服务的缓存加速支持；模块化的架构。过滤器包括gzip压缩、ranges支持、chunked响应、XSLT，SSI以及图像缩放。在SSI过滤器中，一个包含多个SSI的页面，如果经由FastCGI或反向代理处理，可被并行处理；支持SSL，TLSSNI。其他HTTP特性基于名字和IP的虚拟主机；Keep-alive和pipelined连接支持；灵活的配置；重新加载配置以及在线升级时，不需要中断正在处理的请求；

什么是Nginx？Nginx(“enginex”)是俄罗斯人IgorSysoev(塞索耶夫)编写的一款高性能的HTTP和反向代理服务器。Nginx已经在俄罗斯最大的门户网站──RamblerMedia（www.rambler.ru）上运行了3年时间，同时俄罗斯超过20%的虚拟主机平台采用Nginx作为反向代理服务器。在国内，已经有新浪博客、新浪播客、网易新闻、六间房、56.com、Discuz!、水木社区、豆瓣、YUPOO、海内、迅雷在线等多家网站使用Nginx作为Web服务器或反向代理服务器。使用Nginx做七层负载均衡的理由1、高并发连接：官方测试能够支撑5万并发连接，在实际生产环境中跑到2～3万并发连接数。2、内存消耗少：在3万并发连接下，开启的10个Nginx进程才消耗150M内存（15M*10=150M）。3、配置文件非常简单：风格跟程序一样通俗易懂。

开始动手安装服务器对象也可以等安装完后再生成登陆TOAD不用问，要先装Oracle客户端了登陆声音的开/关呱启动声音好难听，想关掉它？初识TOAD芳容菜单条工具条当前连接项目管理器查询结果SQL编辑器输出信息窗口这个绿色好面熟？我的TOAD我作主默认窗口好乱呀，我要DIY不常用的统统关掉使用SchemaBrowser浏览数据库对象对象的属性信息都在这里对象的相关操作都在这里选个自己喜欢的对象浏览模式DRDiagram帮助我熟悉数据库表关系点这儿就可以了HTMLSchemaDocGenerator生成数据库描述文档点击这里生成了JavaDoc风格的数据库描述文档打开SQLEditor编写SQL语句忘记表名？

白盒测试白盒测试白盒测试概念测试覆盖标准逻辑驱动测试基本路径测试白盒测试概念白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试，是一种测试用例设计方法，它从程序的控制结构导出测试用例。（测试用例由测试输入数据以及与之对应的输出结果组成。测试用例设计的好坏直接决定了测试的效果和结果。所以说在软件测试活动中最关键的步骤就是设计有效的测试用例。）白盒测试使用被测单元内部如何工作的信息，允许测试人员对程序内部逻辑结构及有关信息来设计和选择测试用例，对程序的逻辑路径进行测试。基于一个应用代码的内部逻辑知识，测试是基于覆盖全部代码、分支、路径、条件。

购物篮分析：引发性例子1：经常同时购买的商品可以摆近一点，以便进一步刺激这些商品一起销售。2：规划哪些附属商品可以降价销售，以便刺激主体商品的捆绑销售。哪组商品顾客可能会在一次购物时同时购买？关联规则是形如的蕴含式，（支持度）规则在事务集D中成立，支持度S是事务包含的百分比。Support（）=P（）（置信度）置信度C是D中同时包含A的事务同时也包含B的百分比。Confidence（）=P（）/P（A）（k项集）包含k个项的项集称为k项集，频繁k项集的集合记作，候选k项集的集合记作。关联分析的基本概念

概述IT基础设施（IaaS）数据库(Oracle、MySQL、MSSQLServer)/数据文件中间件（Tomcat、Weblogic、WebSphere等）JXADF基础应用平台插件容器终端用户访问（浏览器、手机端）概述概述OSGi–Open Service Gatewayinitiative开放服务网关协议，是由OSGi Allinance制定的Java动态模块化规范现在的定义是TheDynamicModuleSystemForJava，OSGi提供了这些：—明确定义了什么是模块；—明确定义了模块之间的交互方式；—支持模块化部署。—···什么是OSGi概述OSGi定义了模块化的模型Bundle，围绕bundle的生命周期搭建一个动态运行、协作模型定义了Bundle模型，提供包之间的共享、隔离机制，保障相互独立性用于控制Bundle的安全和生命周期操作，包括安装、解析、启动、运行、停止、卸载等状态定义了动态协作模型，该模型是一个发布、查找和绑定的模型。

第2章会话Bean(SessionBean)第3章实体Bean(EntityBean)第6章Web服务(WebService)*题型读程序，写结果；编程；写操作步骤。*2.1.2开发只实现Local接口的无状态SessionBean开发只有Local接口的无状态会话SessionBean，使用@Local注释声明接口是本地接口。开发只有Remote接口的无状态会话SessionBean，使用@Remote注释声明接口是远程接口。当@Local和@Remote注释都不存在时，容器会将Beanclass实现的接口默认为Local接口。如果EJB与客户端部署在同一个应用服务器，采用Local接口访问EJB优于Remote接口。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

基于Hadoop的大数据应用分析5.东软基于HADOOP的大数据应用建议内容提要1.大数据背景介绍2.HADOOP体系架构3.基于HADOOP的大数据产品分析4.基于HADOOP的大数据行业应用分析IDC定义：为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。大数据定义及特点大数据对系统的需求High performance–高并发读写的需求高并发、实时动态获取和更新数据HugeStorage–海量数据的高效率存储和访问的需求类似SNS网站，海量用户信息的高效率实时存储和查询

1.1虚拟化的基本类型无虚拟化CPU一般设为四个RingKernelMode一般跑在Ring0上UserMode一般跑在Ring3上对于一个普通的传统的Linux系统没有问题虚拟化在Guest机器和Host机器中间加一层HypervisorHost机器看它像跑在自己上面的程序Guest机器看它像自己所运行的硬件如果Host机器和Guest机器都跑相同的Linux，它们的Kernel都想运行在Ring0，可怎么办？

图的存储基本知识图论Graph Theory图的遍历深度优先遍历访问标记避免重复、时间戳(dfn)广度优先遍历循环队列、优先队列边权为01的图上双端队列拓扑排序判定有向无环图(DAG)基本知识图论GraphTheory任意两点间的最短路问题使用动态规划求解？需要定义状态、阶段、决策。以长度为阶段？经过k条边从x到y的最短路F[k,x,y]=Min{F[i,x,z]+F[k-i,z,y]}，O(N^4)倍增优化？

图的遍历深度优先遍历和广度优先遍历掌握图的深度优先和广度优先遍历的性质和方法，以及基于邻接矩阵和邻接表存储结构的递归和非递归的算法实现目录20.1概述20.2深度优先遍历20.3深度优先遍历的性质20.4广度优先遍历20.5广度优先遍历的性质20、图的遍历从这节起，我们介绍图的一些重要操作的实现，包括遍历、拓扑排序、关键路径等。另有一些重要操作，如最短路径问题、最小生成树问题，由于主要难点在于算法，所以我们安排在后面的算法设计章节中介绍。图的遍历与树的遍历一样具有十分重要的作用，图的许多其他操作（算法）都与遍历相关。