介绍 本博文中的代码，实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5，并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。 函数式模型 官网上给出的调用一个训练好模型，并输出任意层的feature。 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(‘block4_pool’).output) 但是这有一个问题，就是新的model，如果输入inputs和训练好的model的inputs大小不同呢？比如我想建立一个输入是600x600x3的新model，但是训练好的model输入是200

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鉴于最近一段时间一直在折腾的CNN网络效果不太理想，主要目标是为了检测出图像中的一些关键点，可以参考人脸的关键点检测算法。 但是由于从数据集的制作是自己完成的，所以数据集质量可能有待商榷，训练效果不好的原因可能也是因为数据集没有制作好（标点实在是太累了）。 于是想看看自己做的数据集在进入到网络后那些中间的隐藏层到底发生了哪些变化。 今天主要是用已经训练好的mnist模型来提前测试一下，这里的mnist模型的准确度已经达到了98%左右。 使用的比较简单的一个模型： def simple_cnn(): input_data = Input(shape=(28, 28, 1)) x = Con

神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现 目录神经网络的三种可视化方法——用keras和MXNet(gluon)实现概述keras实现keras特征图可视化keras可视化滤波器(卷积核)的最大响应图keras可视化热力图MXNet(Gluon)实现Gluon可视化特征图Gluon可视化滤波器(卷积核)的最大响应图Gluon可视化热力图 keras之父弗朗西斯科肖莱在他的书中提到了CNN的三种常用可视化方法, 同样的算法原理在李宏毅深度学习教程的ExplainableML单元也有提及, 本博客分别使用keras和MXNet(gluon)框架实现了这三种可视化算法,

最新6.2版本，包含安装包和中文手册（官网只有英文版本，旧版中文够用）

HEC-RAS是美国陆军工程兵团水文研究中心研制的一维二维水动力学数值模拟软件，PPT介绍了HEC-RAS的原理、应用。

内容索引:VC/C++源码,加密解密,RAS,加密　　VC++中的RAS加密、解密算法示例，实现基本的思路，生成控制台窗口，方便你查看运行结果。程序功能较少，可能不能满足你的使用，不过重要的是共享了一种加密、解密的思路。

公司要求调研加密解密算法，该资源包含 RAS，AES，3DES，Blowfish，RC4，IDEA，DSA，Diffile-Hellman(D-H) 解密和解密的是代码，亲测可用。

C#实现： MD5加密， DES加密解密， RAS加密解密， 这是一些常用的加密解密方式，告别敏感信息泄露很有帮助。

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