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2401_84003733
程序员深度学习人工智能
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- 3.关于Detr
安逸sgr
Transformer计算机视觉目标检测transformer
关于Detr模型架构总体架构classTransformer(nn.Module):def__init__(self,d_model=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation="relu",normalize_before=False,retur
- Java 发送邮件
哈哈哈116
QQ邮箱java
importcom.sun.mail.util.MailSSLSocketFactory;importjakarta.activation.DataHandler;importjakarta.activation.FileDataSource;importjakarta.mail.*;importjakarta.mail.internet.InternetAddress;importjakarta
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- 小白学大模型——Qwen2理论篇
fan_fan_feng
大模型人工智能自然语言处理
一、Qwen2架构图二、Qwen2技术修改点TransformerArchitecturewithSwiGLUactivation:不多说,最主流的transformer架构,不变。但是,SwiGLU激活函数是GLU变体,可以让模型学习表达更加复杂的模式。QKVbias:在Transformer模型中,Q、K、V分别代表查询(Query)、键(Key)和值(Value)。这些向量是通过输入向量与对
- YOLOv9网络框架
小远披荆斩棘
YOLOv8v9v10等实验与论文总结YOLO
#YOLOv9#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#activation:nn.LeakyReLU(0.1)#activation:nn.ReLU()#anchorsanchors:3#YOLOv9backbonebac
- Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例
零 度°
pythonpythonkeras
Keras是一个高级的神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行,以支持快速的实验和模型构建。Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎,适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员。常用函数及其参数Dense()全连接层,用于构建神经网络中的线性部分。units:层中的神经元数量。activation:激活函数,默认为’relu’。use_bias:
- 深度学习学习经验——深度学习名词字典
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习人工智能
深度学习名词字典1.张量(Tensor)2.神经网络(NeuralNetwork)3.损失函数(LossFunction)4.优化器(Optimizer)5.激活函数(ActivationFunction)6.前向传播(ForwardPropagation)7.反向传播(BackwardPropagation)8.批量(Batch)9.欠拟合(Underfitting)10.过拟合(Overfit
- windows C++-windows C++/CX简介(六)
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windowsC++/C++和WRL技术c++windows
Widget工厂从何而来?为了能够构造Widget对象,我们构建了一个WidgetFactory,因此为了能够构造WidgetFactory对象,我们将构建一个WidgetFactoryFactory。然后,为了能够构造那些……哈!开玩笑的。每个可激活的运行时类都在一个模块(DLL)中定义。定义一个或多个可激活的运行时类的每个模块都必须导出一个名为DllGetActivationFactory的入
- keras.optimizers优化器中文文档
地上悬河
python开发语言后端
优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
- 2018-04-02 tensorflow Classification
DIO哒
使用tensorflow进行分类任务这个就还是和之前的回归用的一样的建立一个层的函数定义了权重,偏差以及计算方法defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None,):#addonemorelayerandreturntheoutputofthislayerWeights=tf.Variable(tf.random_norma
- 【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿:2024年的关键突破与趋势
浅夏的猫
随笔热门话题java大数据人工智能深度学习ai
文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络(NeuralNetworks)1.2前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)1.3反向传播算法(Backpropagation)1.4激活函数(ActivationFunction)1.5深度神经网络(DeepNeuralNetworks)1.7优化算法1.8正则化1.9批量训练(BatchTraining)02深度学
- 神经网络和TensorFlow
异同
逻辑斯蒂分类模型几个关键值加权输入f(x)=(w1x1+w2x2+...+wnn)+b或扩展为f(x)=(w0x0+w2x2+...+wnn),其中w0=b,x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数,一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid(x)=1/(1+e^-x)性质输出在0-1之间在-6至
- ACE中的主动对象模式(Active Object Pattern)
ciahi
object
被动对象就是一般情况下在那儿放着不会动,等待着别的执行线程调用,然后才会执行。主动对象一般自己包含执行线程,可以主动的执行代码。1.主动对象是基于ACE_Task类的,它提供执行线程的。2.当某些要执行的代码想被执行时,要放入某个队列,然后执行线程发现队列不空时就从这个队列里面取出这个队列中的对象,然后执行。这个队列就是ACE_Activation_Queue。3.放在ACE_Activation
- Java实现发送邮件(可配置)
如沐春风_da89
学过Java基础的应该知道Java里有邮件这一块,不熟悉的话可以简单复习一下本文把发送邮件做为可配置可配置文件,这样方便以后维护一、Maven依赖包(发送邮件所依赖的jar包)javax.mailmail1.4javax.activationactivation1.1.1二、设置可配置文件新建mailConfig.properties文件mailConfig目录结构.png代码如下##开启debu
- 神经网络中的前向传播(Forward Propagation)和后向传播(Backward Propagation)
山泼黛
神经网络人工智能python
有时候会搞混这两个概念。什么是前向传播?不是只有后向传播吗?后向传播好像是用来更新模型参数的,前向传播是什么东西?带着疑问再次梳理一遍:前向传播前向传播是神经网络进行预测的过程。在这个过程中,输入数据沿着神经网络从输入层经过隐藏层(如果有的话)最终到输出层流动。在每一层,数据会与层内的权重(parameters)进行计算(如加权和),并通过激活函数(activationfunction)进行非线性
- 序贯Sequential模型
光光小丸子
通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy'
- 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3(CNN相关补充,附详细举例代码1)
是lethe先生
深度学习分类cnn
【1】激活函数(ActivationFunction):在深度学习(CNN)中,激活函数用于引入非线性性质,帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。(1)ReLU激活函数:ReLU函数将负输入值变为零,保留正输入值不变。公式为(2)Sigmoid激活函数:Sigmoid函数将任意实数映射到0到1之间。公式为(3)Tanh激活函数:Tanh函数将任意实数映射到-
- jrebel activation
e43ef8a56980
http://jrebel.autoseasy.cn/jrebel/b136b653-31f0-44ca-bbef-2eb5e58daf2bactivatedonmymac
- 未能从程序集“System.ServiceModel, Version=3.0.0.0, Culture=neutral……”中加载类型的问题解决
有事找叮当
之前部署完成的网站今天却无法打开,浏览器报出错误:未能从程序集“System.ServiceModel,Version=3.0.0.0,Culture=neutral,PublicKeyToken=b77a5c561934e089”中加载类型“System.ServiceModel.Activation.HttpModule”。根据提示分析应该是前几天安装了高版本的.netframework导致了
- Week9 — 遗传DNA甲基化在早期胚胎发育中对染色质开放性的调控机制研究
六六_ryx
第9周2018—7.16-7.21原文链接:InheritedDNAmethylationprimestheestablishmentofaccessiblechromatinduringgenomeactivationdoi:10.1101/gr.228833.1172018年5月发表于GenomeRes.概括提出问题:动物受精后表观修饰会从配子全部或部分遗传给后代,这个过程需要正确的转录调控,
- 神经网络激活函数以及各自优缺点
lixinpeng16
深度学习神经网络人工智能
1.什么是激活函数?所谓激活函数(ActivationFunction),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图,在神经元中,输入(inputs)通过加权,求和后,还被作用在一个函数上,这个函数就是激活函数。2.为什么要用激活函数?如果不用
- 神经网络激活函数的选择
Peyzhang
神经网络深度学习
激活函数(Activationfunctions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。简单的说激活函数就是将函数的输出映射到我们希望的范围,而不只是线性的输出。这里我们讲下面几种常见激活函数,Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU,图像如下:Sigmoid函数在逻辑回归中常用Sigmoid作为激活函数定义
- 2、卷积和ReLU激活函数
AI算法蒋同学
计算机视觉计算机视觉人工智能
python了解集合网络如何创建具有卷积层的特性。文章目录简介特征提取(FeatureExtraction)卷积过滤(FilterwithConvolution)Weights(权重)激活(Activations)用ReLU检测示例-应用卷积和ReLU结论In[1]:importnumpyasnpfromitertoolsimportproductdefshow_kernel(kernel,lab
- 一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络
@Duang~
机器学习tensorflow人工智能python
importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout(0.5))model.add(laye
- ML:2-2-3 多分类2
skylar0
分类数据挖掘人工智能
文章目录1.softmax的改进实现2.多个输出的分类multi-labelclassification1.softmax的改进实现在logisticregression里面,计算loss的两种方法里,直接把a放进式子的计算更加的精确。那么在代码里的实现:将outputlayer的activation改成linear,再明确logstic里填写z。最后,代码的计算会变得更精确,虽然看起来麻烦一点。
- Inflammasome Activation Triggers Caspase-1- Mediated Cleavage of cGAS to Regulate Responses to DNA...
backup备份
文献摘要:病毒感染会诱发宿主的天然免疫应答,产生各种细胞因子,例如IFN-I,激活炎性小体,触发感染细胞的程序性死亡。严格调控炎性细胞因子的产生对于控制感染的同时又不损伤宿主,有着重要的意义。作者研究了利用DNA病毒感染ASC-/-与Casp-/巨噬细胞,发现这两个分子的缺陷会导致IFN的产生增加,但RNA病毒的感染却未有此表型。针对这种表型的机制研究结果表明,一旦经典(canonical)炎性小
- React集成react-activation,实现页面缓存
TPCheng
reactumireact.js缓存javascript
安装yarnaddreact-activationdemo1import{KeepAlive,useActivate,AliveScope}from'react-activation';functionCounter(){const[count,setCount]=useState(0)return(count:{count}setCount((count)=>count+1)}>add)}fun
- react利用react-activation实现子路由缓存
QingHan_wow
react.js缓存javascript
1.下载依赖yarnaddreact-activation2.父路由里的代码importReact,{FunctionComponent,cloneElement}from'react'importStylesfrom'./layout.less'import{IRouteComponentProps}from'umi'import{Switch,Route}from'react-router';
- react-activation实现缓存,且部分页面刷新缓存,清除缓存
manda Liu
react.js缓存前端
1.安装依赖npmi-Sreact-activation2.使用AliveScope包裹根组件import{AliveScope}from"react-activation"}/>3.缓存组价或者路由缓存组件import{KeepAlive}from"react-activation"exportdefault()=>{const[isShow,setIsShow]=useState(true)r
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1