池化技术 程序的运行，本质：占有系统的资源！优化资源的使用 池化技术：事先准备好一些资源，有人要用，就过来取，用完之后还给我。 线程池的好处 降低资源消耗 提高响应的速度 方便管理 线程可复用，可以控制最大并发数，管理线程 线程池：三大方法 package pers.vincent.matrix.s ...
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编程语言 时间：
2020-08-07 12:30:32
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#云计算基础一、云计算的优势：1、按需自助服务2、广泛的网络接入3、资源池化4、快速弹性伸缩4、可计量服务二、云计算的定义：云计算是一种模型，它可以实现随时随地、便捷的、随需应变的从可配置计算资源共享池中获取所需的资源（例如：网络、服务器、存储、应用、及服务），资源能够快速供应并释放，使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度三、什么是云计算通俗的讲，云，是网络、互联网的一种比喻说法，及
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2020-08-02 10:15:14
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CVPR 2020 Motivation 1. 以前的分割网络都是只关注像素级别的预测，忽略了像素分组。但本文认为语义分割可以分为explicit pixel-wise prediction and implicit pixel grouping. 。为了解决像素分组的问题，论文引入了SA mode ...
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2020-07-24 22:04:31
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前景回顾第一节从零开始手写mybatis（一）MVP版本中我们实现了一个最基本的可以运行的mybatis。第二节从零开始手写mybatis（二）mybatisinterceptor插件机制详解本节我们一起来看一下如何实现一个数据库连接池。为什么需要连接池？数据库连接的创建是非常耗时的一个操作，在高并发的场景，如果每次对于数据库的访问都重新创建的话，成本太高。于是就有了“池化”这种解决方案。这种方案
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数据库 时间：
2020-07-19 11:56:42
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关于MixNet:1.NAS:神经架构搜索，从定义一组神经网络可能会用到的“建筑模块”开始，NAS算法用一个RNN做控制器，从这些模块中挑选，然后将它们放在一起，创造某种端到端的架构（好坏取决于选择的模块和它们之间构建的连接）；接着训练这个网络，让其收敛，得到验证集上的准确率，通过策略梯度更新控制器 ...
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2020-07-14 21:52:12
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1.了解卷积神经网络的发展历程：1962年提出Hubel-Wiesel模型，其中涉及简单细胞对应卷积层，复杂细胞对应池化层；1984年出现神经认知机（卷积神经网络的雏形）；1989年Lecun提出多层卷积神经网络LeNet用于手写数字识别，1994年诞生LeNet5；此后二十年不断进行深层结构优化与 ...
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2020-07-14 21:45:45
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1.基于既保持神经网络结构的稀疏性，又充分利用密集矩阵的高计算性能，谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构； 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积，池化操作堆叠到一起（卷积，池化后的尺寸相同，通道增加，神经网络的宽度变宽），在3*3,5*5卷积操作前，3*3池化操作后添加1 ...
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2020-07-14 20:10:17
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线程池是为了避免线程频繁的创建和销毁带来的性能消耗，而建立的一种池化技术，它是把已创建的线程放入“池”中，当有任务来临时就可以重用已有的线程，无需等待创建的过程，这样就可以有效提高程序的响应速度。但如果要说线程池的话一定离不开 ThreadPoolExecutor。线程池不允许使用 Executor ...
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2020-07-04 22:23:53
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卷积 1、卷积操作 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： 2、池化操作 设输入图像尺寸为WxW，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，池化后输出图像大小： 原文：https://blog.csdn.net/qq_32172681 ...
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2020-07-04 15:20:50
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一、简单回顾DARTS 在介绍gumbel softmax之前，我们需要首先介绍一下什么是可微NAS。 可微NAS(Differentiable Neural Architecture Search, DNAS)是指以可微的方式搜索网络结构，比较经典的算法是DARTS，其算法示意图如下： 上图表示的 ...
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2020-07-03 00:43:56
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