今天我们就先来了解一下池化技术的必要性、原理;然后使用 Apache-common-Pool2实现一个简单的数据库连接池;接着通过实验,对比简单连接池、HikariCP、Druid 等数据库连接池的性能数据,分析实现高性能数据库连接池的关键;最后分析 Pool2 的具体源代码实现。 ...
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2020-02-03 22:13:06
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Contents 图像数据集基础 全连接神经网络解决图片问题的弊端(前世) 卷积神经网络的今生 网络结构 卷积操作 池化操作 小结 图像数据集基础 数字图像划分为彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像几种。其中,像素是构成图像的基本单位,例如一张28×28像素的图片,即表示横向有28个像素点,纵向有 ...
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2020-02-02 17:54:11
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"netty内存管理思想" "PooledByteBufAllocate" "PoolChunk" "Chunk初始化" "PoolChunk分配内存" netty内存管理思想 java作为一门拥有GC机制的语言,长久以来它的使用者都不必手动管理内存,这比起c/c++是一个巨大的进步。但现在nett ...
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2020-01-31 21:15:28
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1. 池化层:由1个filter组成,对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理,压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map,而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值,通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样处理: ...
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2020-01-30 17:05:49
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1. 全连接层:主要用于分类,把分布式特征映射到样本标记空间。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连,用来把前边提取到的特征综合起来。全连接层中的权值矩阵Wi的每一行相当于一个分类模版,xi与Wi矩阵乘法,即可得到xi与每一个模板的匹配度,从中选取得分最高的匹配模板。 在 CNN 结构中,经多 ...
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2020-01-29 21:49:30
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Relu优点: 1、可以使网络训练更快。 相比于sigmoid、tanh,导数更加好求,反向传播就是不断的更新参数的过程,因为其导数不复杂形式简单。 2、增加网络的非线性。 本身为非线性函数,加入到神经网络中可以是网格拟合非线性映射。 3、防止梯度消失。 当数值过大或者过小,sigmoid,tanh ...
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2020-01-28 21:01:30
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?卷积神经网络这个词,应该在你开始学习人工智能不久后就听过了,那究竟什么叫卷积神经网络,今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考,左右两张图就是两只可爱的小狗狗,但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的,左侧图片小狗在图片的左侧,右侧图片小狗在图片的右下方,这样如果去用图片特征识别出来的结果,两张图的特征很 ...
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2020-01-22 23:38:30
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一、概述 Jasypt 这个Java类包为开发人员提供一种简单的方式来为项目增加加密功能,包括:密码Digest认证,文本和对象加密,集成 hibernate,Spring Security(Acegi)来增强密码管理。 Jasypt是一个Java库,可以使开发者不需太多操作来给Java项目添加基本 ...
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2020-01-22 19:59:43
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池化的概念是在 AlexNet 网络中提出的,之前叫做降采样; 池化到底在做什么,不多解释; 池化的作用 首先需要明确一下池化发生在哪里:卷积后经过激活函数形成了 feature map,即 Relu(wx + b) ,后面接池化层 1. 池化可以形象化的理解为降维 2. 池化避免了局部位移或者微小 ...
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2020-01-18 12:44:06
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介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比:卷积神经网络 ...
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2020-01-14 00:02:34
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