All together now 现在让我们把在  InnoDB Data Locking – Part 2 “Locks”  中学习到的有关表锁和记录锁的知识结合起来，以理解以下情况： 我们看到： 第一个 SELECT * FROM t FOR SHARE; 在 5、10、42 和 supremum 伪记录上创建了 S 锁。本质上，这意味着整个轴都被锁【lock】​​覆盖了。这

GoogLeNet论文解读—Going deeper with convolutions2015 说明：本文只解读GooleNet的14年参赛的v1版本，之后的改进版本可能在日后的学习中继续更新 研究背景 更深的卷积神经网络 认识数据集：ImageNet的大规模图像识别挑战赛 LSVRC-2014：ImageNet Large Scale Visual Recoanition C

Hebbian principle（赫布理论） Cells that fire together, wire together 描述突触可塑性的原理， 即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。 简述信息 GoogLeNet相较于2012年Krizhevsky提出的网络结构，减少到了1/12的参数，并且更加精确。对于大多数实验，模型被设计为在推断时间保持1.5

胶囊网络在深度学习中是一个很有前途的概念，但到目前为止，其真正的潜力尚未得到充分发挥，它在几个关键基准数据集上均提供了低于标准的性能复杂的数据。 从成功中汲取直觉通过卷积神经网络（CNN）的深入研究，我们介绍了DeepCaps1，是一种基于新型3D卷积的深层胶囊网络架构动态路由算法。 有了DeepCaps，我们超越了胶囊网络领域的最新成果在CIFAR10，SVHN和Fashion MNIST上参数

Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking 简述： 基于孪生网络的跟踪器通常使用AlxcNet作为backbone，而没有充分利用现在深层网络的优势（比如ResNet、Inception等）。作者发现，如果直接将backbone换成ResNet、Inception等网络，随着深度的增加，效果不升反降，如下图蓝线

Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking 论文地址 代码 写在前面 又是一篇关于SiamRPN的改进，加深了网络宽度与深度，优化特征提取过程，效果很好。 Motivation 深度的网络如ResNet在其他视觉任务上都有很好的表现，然而却不能移植到目标跟踪领域中；网络太深导致最后特征的感受野太大，更加关注

这个代码非常强大，最近作者更新了模型 我也特别更新一篇博文 【最新同步更新教程链接 – 2021-9-3 】-- 敬请移步 文章目录 U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection环境搭建项目结构如下项目测试步骤（官方教程）项目测试（个人记录）总结备注2021-1-11 素描数据集补

毫无疑问，WEB3.0可能是2022年，甚至未来10年，互联网科技+商业圈最大的风口。全方位的技术升级背后，是底层商业逻辑的改写，这种转变，开始逐渐体现在欧美年轻人的择业观上。 2021年年末，美国《福布斯》发布了一份关于Web3.0如何影响该国年轻人就业选择的报告，并称Web3.0哲学的其中之一是DAO--分布式自治组织。在DAO中，工作、决策和金融交易都是分散的，由社区主导。该模

北京时间 2021 年 11 月 11 日，Deeper Network 旗舰产品 — 最新款的硬件设备 Pico 将在海外（中国大陆区以外）正式开售。在许多业内人士看来，Pico 对于 WEB3.0 世界的意义非同一般，因为他首次实现了超薄硬件设备具备企业级网络安全防护功能的突破。据海外知名众筹网站 kickstarter 数据显示，Pico 上线一小时便完成了 10 万美元的众筹额度，市场热情