本文将分享一个高可用的池化 Thrift Client 及其源码实现，它采用链式调用API，简单易用；池化连接对象，高效管理连接的生命周期；实现异常服务自动隔离与恢复，多种可配置的负载均衡策略和服务级别，并自动根据服务级别进行服务降级处理，让你可以专注于业务逻辑的实现，提升工作效率和服务的质量。 ...
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2017-01-16 09:04:38
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对象池实现分析 什么是对象池技术？对象池应用在哪些地方？ 对象池其实就是缓存一些对象从而避免大量创建同一个类型的对象，类似线程池的概念。对象池缓存了一些已经创建好的对象，避免需要时才创建对象，同时限制了实例的个数。池化技术最终要的就是重复的使用池内已经创建的对象。从上面的内容就可以看出对象池适用于以 ...
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2017-01-14 23:19:53
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对象池其实就是缓存一些对象从而避免大量创建同一个类型的对象，类似线程池的概念。对象池缓存了一些已经创建好的对象，避免需要时才创建对象，同时限制了实例的个数。池化技术最终要的就是重复的使用池内已经创建的对象。从上面的内容就可以看出对象池适用于以下几个场景： 1. 创建对象的开销大 2. 会创建大量... ...
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2017-01-14 19:01:36
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CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤。 ...
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2017-01-14 18:48:04
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卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要 ...
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2016-12-01 01:56:07
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最近经常有人问我在Java中使用堆外（off heap）内存的好处与用途何在。我想其他面临几样选择的人应该也会对这个答案感兴趣吧。 堆外内存其实并无特别之处。线程栈，应用程序代码，NIO缓存用的都是堆外内存。事实上在C或者C++中，你只能使用未托管内存，因为它们默认是没有托管堆（managed he ...
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2016-11-22 13:02:10
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1.经典神经网络有:2012年提出的AlexNet和2014年提出的VGGNet,结构图分别如下： 2.分类与回归： （1）分类(classfication)：就是经过经过一系列的卷积层和池化层之后，再经过全连接层得到样本属于每个类的得分，再用比如softmax分类其对其进行分类； （2）回归（re ...
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2016-11-21 19:13:42
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在学习r-cnn系列时，一直看到SPP-net的身影，许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案。 论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自：http://blog.csdn.n ...
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2016-11-16 22:12:13
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卷积和池化都是针对大规模图像数据进行处理，提高运算效率 1.Convolution 在大图片中截取小图片patch，对每个patch提取特征，卷积后得到convolved feature. 隐藏层的每个节点对应一个特征值 large images xlarge small patches xsmal ...
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2016-10-13 19:31:02
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WorkerThread有工作来就处理，没工作就等待。相当于生产者消费者中缓存和消费者部分，其中消费者部分采用池化策略。适用环境线程池。样例略阶段总结从之前的模式来看，面对的场景可以说是生产-共享资源-请求抛弃策略-消费问题，只不过每个模式在不同阶段采用的处理方式不同。共..
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2016-10-08 21:26:12
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