Inside darknet mega

063 30-43-575 066 78-30-263 063 304-35-75 косметики и парфюмерии Добро пожаловать в 00,00 грн. Приобрести Подробнее 815,00. Приобрести Подробнее 815,00. Приобрести Подробнее 1. 063 30-43-575 066 78-30-263 063 304-35-75 Товаров в корзине: Добро пожаловать.

Keep me signed in. Social connect:. Log In. Sign up and Save! Need support? Call us: Subscribe to Newsletter. All Rights Reserved. Designed by Smartaddons. All rights reserved. Powered by Divisions Lab. Close Sign in Or Register. Forgot your password? Registration is free and easy! Faster checkout Save multiple shipping addresses View and track orders and more Create an account.

Embedding - Embedding S фиксированным числом, по другому не сходилось. Лучше всего работает ECA но честно говоря я до сих пор не понимю почему. SE близко, но посильнее оверфитит. SE-var3 не глядя на всю заманчивость идеи оказался нерабочим. Результаты ниже чуток ужаснее чем SE что противоречит статье. Сделал позже инференс в jupyter, поглядел на распределения весов - они чрезвычайно похожие что с, что без WS.

То что AdamP работает это отлично. Необходимо сейчас испытать потюнить характеристики. Создатели статьи про Novograd давали какие-то невозможноые 0. Может испытать поставить очень-очень большой LR? Тоже отлично работает, на трейне приметно лучше, на валидации чуток ужаснее, может быть с таковой последовательностью, сетке проще оверфититься.

Вышла чрезвычайно малеханькой и в 2 раза скорее чем в опытах выше. Это без sigmoid trick для крайнего bias. Скорее сходится в начале, но по итогу учится не лучше. Это точно соединено с лоссом но может быть и с оптимизатором. Вдруг понял, что в опытах выше употребляется cutmix, может быть из-за этого лосс таковой большой на трейне!

Как и ожидалось, это работает как некоторая регуляризация и потому слабее оверфитит. Еще из увлекательного - с Novograd лосс на валидации ниже, но метрика тоже Acc 1 ниже. Acc 5 тоже ниже, но не сильно. Количество характеристик слегка возросло до По скорости инференса осталось приблизительно то же самое. Вывод - dim reduction плохо.

Начиная с этого опыта буду дополнительно включать cutmix для регуляризации. Лосс на трейне резко поднялся, а на валидации напротив свалился. Скорость таковая же, на 1. Работает практически чуток ужаснее. Необходимо сделать еще один опыт, но сейчас с expand-stride. Кажется что не необходимо так много блоков на самом низком разрешении. Близко к exp42, но заменил IR в крайнем stage на Btl с бОльшим числом слоев. Не знаю для чего, но накинул сходу еще много остальных конфигураций в архитектуру.

Работает как как будто чуток лучше по трейну , но на валидации ужаснее. Вывод - оставляем все конфигурации,. Необходимо ассоциировать с exp Вопросец - применять ли активацию меж DW и PointWise свертками. Xception говорит что активация усугубляет результаы, но с иной стороны статья написана в м и с тех пор все поменялось.

Separable Convs в голове EffDet тоже без нормализации и активации меж ними, но так изготовлено поэтому, что эта голова применяется к различным фичемапам и нормализация там отдельная для каждой мапы, меж SepConv. Остальное достигает наиболее долгой тренировкой и подбором гипер характеристик. Этот опыт нужен только для бейзлайна и измерения свойства дальнейших модификаций. Ассоциировать необходимо с exp Эта модель приметно лучше.

При том в оригинале есть и downsample in bottleneck и not linear bottleneck и stem ужаснее. С ходу решил вставить туда много конфигураций в архитектуру:. Мысль для таковой подмены была в избегании dimensionality reduction по максимуму. Работает чуток лучше, но все равно ужаснее чем изначальный вариант. Кажется что linear bottleneck для данной для нас модели работает приметно ужаснее не глядя ни на что.

Этот вариант еще поближе к начальному. Работает ужаснее чем exp33, но может быть это соединено с наименьшим количеством характеристик. Работает приметно лучше чем exp28 и Кажется что дело в количестве активаций и обычной голове. Работает ужаснее чем дефолтная версия GENet не чрезвычайно понятно почему, но не сильно ужаснее. Обе однообразные по скорости, хотя D53 слегка жирнее.

CSP вариант уменьшает количество характеристик, но остаётся таковым же по скорости. Охото сделать лучше лосс для классификации, привнеся идеи из metric learning, чтоб the maximal intra-class distance is smaller than the minimal inter-class distance under a certain metric. SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition apr v1, jan v2 Решают задачку open-set face recognition то есть набор людей в test set и train set различный.

Дефолтный лосс - softmax cross-entropy , которйы учит separable features that are not discriminative то есть границы классов пролегают чрезвычайно близко друг к другу. Center loss -добавляет доп лосс за отклонение от центра классов, но ежели классов много, центры недешево и долго считать. Еще почти все остальные работы употребляют euclidian distance для разделения классов, но это не совершенно, поэтому что softmax naturally раскидывает фичи по углам в статье есть матан почему , предлагается это применять.

В отличие от A-Softmax дают large margin cosine loss LMCL , который просит разделимости не в угловом пространстве, а в косинусном, отлично решая первую делему A-Softmax. Картина ниже из ArcFace, в статье CosFace есть схожая, но там создатели некорректно нарисовали границы для cosface, они нарисовали их прямыми, хотя на деле они искривляются из-за природы косинуса.

Далее создатели разъясняют почему принципиально дополнительно нормировать фичи A-Softmax нормирует лишь веса. В отличие от cos face дают добавлять margin в угловом прострастве, а не косинусном. Весь способ в одной картинке. ArcFace неплох, но у него нет штрафа за intra-class distance, то есть он начинает сжимать классы лишь ежели поставить довольно огромное значение margin.

Мысль - применять адаптивный margin, который будет зависеть от расстояния до наиблежайшего центра класса, чем больше расстояние, тем больше margin, чтоб intra-class не расползались очень сильно. Центры класов очен дешево получаются из матрицы весов крайнего нормализованного слоя.

Опыты указывает, что это улучшает качество по сопоставлению с ArcFace. Не плохая статья, которая поднимает принципиальный вопросец про наказание за большой intra-class, но может быть это можно делать элегантнее? Мои мысли: Идею CenterLoss вначале выкинули из-за того, что там трудно было считать центры, но в случае с ArcFace центры это строчки матрицы. AdaCos: Adaptively Scaling Cosine Logits for Effectively Learning Deep Face Representations Angular способы это естественно отлично, но у их аж 2 гиперпараметра, причём performance чрезвычайно чувствителен к обоим из их.

Ежели s очень небольшой - будет наказывать даже при чрезвычайно небольшом угле, ежели очень большой - не будем наказывать даже при чрезвычайно большом угле. На что влияет m : на малый угол, опосля которого лосс начинает падать. Ежели пристально поглядеть на картину снизу, видно что s влияет на ширину кривой, а m лишь сдвигает её. Далее следует мало матана и доказательств, вывод которых - для неплохого подбора и оценки S необходимо знать сумму остаточных членов в знаменателе softmax то есть всех тех что не в числителе.

Видно что в течении обучения, S миниатюризируется, адаптивно усложняя задачку для сетки. Кмк чисто win, нет гиперпараметров да еще и адаптивно всё подстраиваем. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition aka Center Loss Статья древняя, потому всё дело происходит в euclidian space, дают считать центры для классов и добовляют доп член, который штрафует за отклонение от этих центров.

A Comprehensive Study on Center Loss for Deep Face Recognition Только мельком пробежался по статье, самая основная мысль - употреблять generalized center loss, который не штрафуе за отклонение меньше какого-то порога. Мои мысли: у себя в опытах я употреблял eucl заместо MSE, может быть оно работает ужаснее поэтому что стягивает близкие точки так же сильно как далекие, а охото стягивать далекие посильнее.

Мысль Center Loss просто обобщается на angular координаты. Cosine Softmax с степени экспоненты cos и Linear Softmax в степени экспоненты сам угол, этот вариант выше я называл Arc Cos. Молвят что s необходимо выбирать автоматичеки так, чтоб макс. Непосредственно эта мысль вполне из adacos, разве что отсейлили на значение в нуле. Чрезвычайно много высококачественных тестов, везде их Lin-Cos лучше чем лишь Linear либо лишь Cosine logits.

Причём Linear практически постоянно ужаснее всех, что кмк чрезвычайно удивительно. Позже еще добавляют margin angular margin как в cos face. В целом мой вывод таковой - статья не плохая, но не понятно что конкретно им докидывает по сопоставлению с cosine logit, ежели это не такое мощное затухание стягивающей силы, то может необходимо очевидно center лосс докинуть? Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere чрезвычайно свежайшая, nov Мне на данный момент Кажется, что ежели пробовать улучшить ArcCos где в степени экспоненты стоит сам угол, то добавление явного margin к этому углу будет работать отлично.

Создатели говорят, что градиенты все равно быстро гаснут и resnet это ансамбль огромного числа не чрезвычайно глубочайших сеток. В уникальной статье про ResNeXt создатели глупо зафиксировали количество групп на свертку. Не непременно употреблять схожие блоки по всей сетке. Еще в статье есть мысли о том, как верно делать fusion снутри каждого блока, смотрится разумно, но нет замеров по скорости, а это может быть критично.

В целом статья неплохого свойства и результаты вызывают доверие. В ResNet уменьшение размерности происходит в 2-ух местах - снутри bottleneck и в отдельной ветке для residual. В статье про MixNet давали заменить 3x3 depthwise свертки на сверти 3ч3, 5х5, 7х7, 9х9.

Knowledge Distillation and other distillations. Создатели берут две аугментированные рисунки, пропускают через модель и EMA модель, минимизируют cosine distance меж 2-мя приобретенными представлениями. Еще для симметрии создатели пропускают обе рисунки через обе сетки и считают сумму этих лоссов.

Supervised Contrastive Learning - до этого люди пробовали предобучать модели для image classification с помощью contrasive loss, оно работало, но была одна неувязка - contrastive loss не в курсе про классы и может расстаскивать рисунки из 1-го класса далековато друг от друга. Самое основное - непревзойденно бустит качество supervised классификации, смотрится как plug in play. Из-за того что у нас есть лейблы, в батче может быть несколько положительных примеров, создатели изучают два варианта лоссов, демонстрируют что вот таковой работает лучше:.

Лаконичный обзор: смотрим на contrastive learning CL как на dictionary заморочек, по query Q отыскать более схожий ключ K , но не в явном виде отыскать, а чтоб InfoNCE был высочайший. Meta Pseudo Labels Создатели задаются вопросцем - как получить отличные target distribution для обучения? А давайте просто будем употреблять Meta Pseudo Labels, то есть будет еще одна малая сетка, которая будет процессить таргеты и выдавать что-то такое, оптимизация по чему будет облагораживать лосс на валидации.

Есть пара имплементационных деталей, без которых не работает - необходимо учить Учителя не лишь на выходах студента, но и на GT валид. The difference is the purpose of SS self-supervision and how contrastive task is performed. In CRD, contrastive learning is performed across teacher and student networks to maximize the mutual information between two networks. In SSKD, contrastive task serves as a way to define knowledge. It is performed separately in two networks and then matched together through KL-divergence, which is very different from CRD.

In SSKD, however, the main goal is not to learn representations invariant to transformations, but to exploit contrastive prediction as an auxiliary task for mining richer knowledge from the teacher model Употребляют вот таковой лосс для обучения contrasitve части: Teacher учат в две стадии.

Финишный лосс student состоит из 4х! KLD меж contrastive simularity matrix обоих сеток. Отмечу, что создатели кое-где употребляют нормализацию, кое-где не употребляют и везде употребляют температуру. Ассоциируют качество различных self-supervised задач типо jigsaw и rotation, демонстрируют что contrasitve работает лучше всего.

Ассоциируют много остальных KD способов, демонстрируют что CRD работает лучше всех опосля их способа естественно же. Пробуют обучаться лишь с помощью лосса 4, но у их плохо работает. В целом отменная статья, но работает имхо вопреки, а не благодаря. Плюс я надеюсь сделать из этого магистерский диплом. Базисные сети и идеи: ResNet - классика. Базисный блок BasicBlock либо BottleNeck.

1-ый еще скорее, но приметно ужаснее работает. Дают несколько чрезвычайно общих вариантов MasterNet. Acc 1: Фаворитные архитектуры для различных режимов показаны ниже. Создатели учили свою normal модель на разрешении Провалидировал веса: Вероятные улучшения для данной сетки - не употреблять Inverted Bottlenecks, а просто линейно увеличивать количество каналов, используя group convs заместо depthwise upd.

Доп идеи: Adjoint-Network - дистилляция прямо во время обучения. Все опыты будут проводиться на уменьшенной версии Imagenet х для наиболее стремительных итераций один опыт в таком сетапе занимает План экспериментов: Spoiler Template To be added Darknet

Афигеть!!! АФФТАРУ браузеры аналоги тора мега нкжно

Приобрести Подробнее 1. Приобрести Подробнее 1 350,00 грн с пн. Бесплатная доставка от 350,00 грн. Приобрести Подробнее 1 350,00 грн работы Интернет-магазин работает.

Купить Подробнее 300,00. Приобрести Подробнее 1. Приобрести Подробнее 300,00.

Mega inside darknet скачать тор браузер последнюю версию на русском языке мега

Как скачивать через tor browser megaruzxpnew4af	Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design - модифицируют блоки в mobilenet и смотрят где лучше ставить residual. A Metric Learning Reality Inside darknet mega. Картинка ниже из ArcFace, в статье CosFace есть похожая, но там авторы неправильно нарисовали границы для cosface, они нарисовали их прямыми, хотя на деле они искривляются из-за природы косинуса. Call us: Если внимательно посмотреть на картинку снизу, видно что s влияет на ширину кривой, а m только сдвигает её. Из-за того что у нас есть лейблы, в батче может быть несколько положительных примеров, авторы изучают два варианта лоссов, показывают что вот такой работает лучше:. Here is good illustration how all this works taken from Subcenter ArcFace page.
Inside darknet mega	865
Inside darknet mega	219
Настройка видео в тор браузере megaruzxpnew4af	650
Как попасть на сайт даркнет mega	229
Даркнет айсберг mega	724
Тор браузер андройд mega вход	327
Inside darknet mega	SE близко, но сильнее оверфитит. BatchNorm parameters are frozen during training, to reduce overfitting. В случае res2net нужен дополнительный conv1x1 для смешивания каналов, поэтому attention видимо должен пойти после него 3. Финальный лосс student состоит из 4х! Может попробовать поставить очень-очень большой LR?
Настроить браузер тор на android mega	905

Это уже is tor a good browser mega моему

063 30-43-575 066 тестера косметики, пробники Товаров в корзине: Добро пожаловать в интернет магазин косметики. Бесплатная доставка от 400 грн Время. Приобрести Подробнее 25,00.

На этом исходном шаге у почти всех появляются трудности, так как Tor совместно с официальным веб-сайтом заблокировал Роскомнадзор. Но мы поможем обойти блокировку. На самом деле ссылка на Mega Darknet Market в Тор раскрывается мгновенно.

Маркетплейс работает в Даркнете, потому имеет зону. Онион ссылки не открываются в обыденных браузерах, таковых как Mozilla либо Google. У Тор таковых заморочек нет. Итак, чтоб открыть Mega Darknet Market зеркало, пригодится Tor. Для телефонов на базе Android ранее существовал обычный метод загрузки и установки программы.

Тор загрузили из Google Play Market. Но на данный момент навряд ли это получится из-за антироссийских санкций. Потому мы пойдем иным путем: Для начала установите на телефон либо браузер на компе VPN-приложение и расширение соответственно. Под VPN можно посетить официальный веб-сайт луковичной сети.

Выберете подходящую версию программы. Позже загрузите ее и установите на устройство. При первом запуске Tor на компе либо телефоне настройте личные мосты. Данные о мостах сможете поискать в Telegram в тематических каналах либо ботах. В конце остается ввести в адресной строке поисковика DuckDuckGo правильную ссылку Mega. К примеру, введите megadl2kxntffyiyvxnqieamck5qv2xvutjbhefkvywehmvzyd. Дальше вы автоматом попадете на страничку регистрации либо входа на Mega Darknet Market.

Карточка веб-сайта. URL mega4aigkcslk7hrxgb6o3qblcg7en6hiek6s3e5unkc3camp2lta3qd. Советуем новеньким юзерам маркетплейса быть внимательными при переходе на веб-сайт. На всякий вариант сохраните правильные ссылки и примеры зеркал Mega, чтоб не попасться на уловки мошенников. Добавлен больше года назад.

Обсуждение Да,спасибо,интересно есть ещё подобные ресурсы? Админушка, спасибо! Вправду годный ресурс. Как будто викиликс с молотка. Сможете скинуть действующую ссылку меге , а то не раскрывается веб-сайт. Приветствую, Друзья подскажи как можно собственный магазин добавить в перечень площадок?

Ну чо там по Меге? С шахты нормально пополняется? Тип кладов можно выбрать либо еще нет? Все площадки щас дерьмо. Я просто выделил плюс меги по сопоставлению с омг. Мы ушли на техобслуживание! Ожидайте нас с новенькими функциями и исправленными ошибками. Скоро будем. Не знаю у меня щас на омг выходит дешевле чем через обменник гидры. Он жив вообще? Со вчерашнего вечера не могу зайти. Ссылочки есть ещё? Не работает! Комменты без подписи будут проходить премодерацию, это дань борьбе со мусором.

От анонимов принимаются только содержательные комменты. Оскорбления запрещены для всех. Хвалебные отзывы о покупках без «пруфов» не приветствуются, как и такие же пустые нехорошие отзывы. Выберите сердечко. Как понятно, знаменитая площадка Мега Даркнет была сотворена приблизительно в одно время с Гидрой, но из-за влияния «трехглавой» она долго оставалась в тени и не имели настолько широкого распространения.

Особенный энтузиазм к данной платформе со стороны гостей возрос в году опосля фатальной блокировки Hydra. На отмену от главенствующего соперника, магазин Мега Даркнет владеет прогрессивными протоколами шифрования и накрепко защищен от DDoS-атак. Создатели и обслуживающий персонал вкладывают колоссальные средства в развитие проекта, стремясь предоставить клиентам наивысшую конфиденциальность и сохранность.

С помощью этого торгового хаба вы можете брать не лишь запрещенные вещества и предметы, которые ранее продавались на Гидре, но и иметь все гарантии своей анонимности. Большая часть магазинов, ранее работающих на Hydra, были удачно перемещены на веб-сайт Мега.

Вприбавок, вы получаете новейшие категории и группы продуктов, а сам портал дает очень скорое и безопасное интернет-соединение. В отзывах о Мега Даркнет можно отыскать упоминания о большой базе продуктов, которые нереально приобрести в вольном доступе. Ежели составить общую классификацию групп, то кроме Mega веществ, она будет включать и последующие предложения:.

При этом ассортимент веществ и услуг обновляется и дополняется с приходом новейших дилеров. Опосля перехода по правильной ссылке на Мегу, можно приступать к поиску продуктов с выбором самого комфортного места для закладки. Заявка на приобретение принимается одномоментно. Чтоб зайти в маркетплейс Мега Даркнет, будет нужно отыскать mega darknet market ссылку либо актуальное mega darknet market зеркало для обхода всех блокировок и ограничений на стороне провайдера.

Пользоваться порталом с помощью обыденного браузера не получится, потому будет нужно выполнить несколько действий по обходу запретов. Опосля удачного прохождения капчи проверочный код на меге даркнет вы сможете узреть обычное место со перечнем магазинов. К тому же, есть возможность поменять сборники для наиболее комфортного поиска подходящих продуктов и услуг опосля входа на официальный веб-сайт Mega.

Что касается процедуры регистрации, то она не много чем различается от схожих действий на остальных маркетплейсах Даркнета. Естественно, вы сможете открывать сборники продуктов и без сотворения учетной записи, но для получения доступа ко всему функционалу Мега онион Даркнет, площадка запрашивает авторизацию.

Опосля удачного сотворения аккаунта, в разделе с клавишами «Войти» либо «Зарегистрироваться» вы увидите несколько нужных инструментов:. Важно, что mega market onion не имеет JAVA Script, но работает корректно заблокированная Гидра не давала нормально воспользоваться веб-сайтом без установки фильтра. При этом создатели владеют гибким API, что дозволяет сделать лучше систему взаимодействия клиентов с помощью роботов. Это значительно расширяет способности кодеров, которые довели процессы до автоматизма.

На фоне неизменных блокировок юзеры нередко жалуются, что Мега Даркнет не работает. В связи с сиим, мы подготовили несколько актуальных ссылок mega onion link, которые дозволят обойти все ограничения:. Неработающая официальная ссылка www. Крайняя криптовалюта стала чрезвычайно популярной в западном «темном интернете», что обосновано полной приватностью и способностью поменять рынок в топовую сторону, чем превосходит Биткоин BTC с повсевременно прыгающим курсом и открытым блокчейном, позволяющим выслеживать платежи.

В случае с Монеро дела обстоят совсем по другому, да и переводы стоят дешевле. Вприбавок, на площадке есть клавиша вывода средств, позволяющая быстро снять оставшиеся валютные сбережения, а не растрачивать их на пустяки как это нередко приходится делать в букмекерских конторах и онлайн-казино.

Что касается ценовой политики, то она наиболее приклонна и мила, чем на Гидре. В ассортименте представлены большие русские городка, что тоже является принципиальным достоинством. Цены применимые, несвойственные для года.