池化

有了InheritableThreadLocal为啥还需要TransmittableThreadLocal？

典型回答InheritableThreadLocal是用于主子线程之间参数传递的，但是，这种方式有一个问题，那就是必须要是在主线程中手动创建的子线程才可以，而现在池化技术非常普遍了，很多时候线程都是通过线程池进行创建和复用的
阿瑞的博客·2023-10-27 17:47

美国云服务器中的存储虚拟化到底是什么?

通过虚拟化存储，您可以从控制台对其进行管理，并利用将资源池化在一起来创建可扩展的存储解决方
恒创科技HK·2023-10-27 15:14

Go和C++通用性能优化黑魔法——PGO！

导读我们在进行性能优化的时候，往往会应用各种花式的优化手段：优化算法复杂度（从O(N)优化到O(logN)），优化锁的粒度或者无锁化，应用各种池化技术：内存池、连接池、线程池、协程池等。
腾讯云开发者·2023-10-27 15:42

全卷积网络和卷积网络区别

结构设计：CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征图的空间尺寸，全连接层用于进行分类或回归。FCN主要由卷积层和反卷积层组成。卷积层用于提取特征，反卷积层
NewDay_·2023-10-27 09:37

PyTorch卷积神经网络各层实现与介绍

本文将讲解，PyTorch卷积神经网络各层实现与介绍，包括：基本骨架–nn.Module的使用、卷积操作、卷积层、池化层、激活函数、全连接层的介绍。
北山啦·2023-10-27 09:12

卷积神经网络基础note

主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。补充内容：卷积是什么不管是什么算法，当牵扯到数学层面的时候，都不太好理解(￣m￣），但是理解之后都会更清楚整个过程。
AI_er·2023-10-27 08:18

【JAVA】：万字长篇带你了解JAVA并发编程【二】

目录【JAVA】：万字长篇带你了解JAVA并发编程【二】3.线程池池化技术线程池的概念与作用什么是线程池？
无难事者若执·2023-10-27 03:30

Druid连接池源码解析（9）pool包小结

1pool包pool包是Druid连接池的核心包之一，主要实现了数据库连接池化的功能；连接池的产生的缘由，我自己拍脑门想了一下大概是这样的：数据库连接的创建和销毁太消耗资源了，于是有了长链接维护一个长链接在并发的时候肯定是不够用的
错乱的三元运算·2023-10-26 12:13

Go语言 sync.Pool 应用详解

sync.Pool除了最常见的池化提升性能的思路，最重要的是减少GC。常用于一些对象实例创建昂贵的场景。注意，Pool是Goroutine并发安全的。
老理说的好·2023-10-26 08:42

Go 并发编程 — 深入浅出 sync.Pool，最全的使用姿势，最深刻的原理

第一眼看到Pool这个名字，就让人想到池子，元素池化是常用的性能优化的手段（性能优化的几把斧头：并发，预处理，缓存）。
lngwu·2023-10-26 08:07

Golang中sync.Pool详解及使用方法

常用池化技术来提高程序的性能，例如连接池、线程池等。sync.Pool是并发安全的，可以在多个goroutine中并发调用sync.Pool存取对象。
路多辛·2023-10-26 08:07

Java 线程池原理及最佳实践（面试必问）

概述1.1线程池是什么线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL。创建线程本身开销大，反复创建并销毁，过多的占用内存。
在的XF·2023-10-26 04:05

为了进阿里需要做哪些准备（个人项目篇）

5、应对高并发的读请求6、应对高并发的写请求7、如何保证数据一致性8、可靠性如何保障**9、秒杀系统瓶颈-日志10、池化技术三、即时通信1、单聊消息
程序员应该如何思维·2023-10-26 03:24

什么是卷积神经网络？解决了什么问题？

它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。解决了什么问题？卷积神经网络最初是为了解决图像识别问题而开发的，因为传统的机器学习算法在处理图像时需要手工提取特征，这样做非常耗时且效果不佳。
逍遥壮士·2023-10-25 17:38

深度学习断层实战（二）——CNN神经网络模型建立（附程序）

01卷积神经网络断层识别原理CNN可以看成是一个特殊的深度神经网络，最大的特点是在输入与输出层之间的隐藏层中，增加了卷积层和池化层。这样就减少了层与层之间神经元的相互连接，降低了计算
科技州与数据州·2023-10-25 16:18

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络

Tensorflow：介绍常见激活函数和池化，并用Tensorflow搭建前向神经网络一、常见激活函数和池化1激活函数激活函数通常用于卷积层和全连接层的末端，为神经网络提供非线性变化。
努力不秃头的小仙主·2023-10-25 11:19

python毕业设计 深度学习动物识别系统 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升
kooerr·2023-10-25 08:46

FusionCompute

ITaaS–自助化服务灵活性云计算特征：1、按需的自助服务2、广泛的网络连接3、资源池化4、可伸缩弹性5、可计量服务公有云：服务平台由运营商进行提供，阿里云、华为云以及三大运营商私有云：服务器及其他设备在
weixin_40991361·2023-10-25 06:21

Python 深度学习入门之CNN

CNN前言一、CNN简介1、简介2、结构二、CNN简介1、输出层2、卷积层3、池化层4、全连接层5、输出层前言1024快乐！1024快乐！今天开新坑，学点深度学习相关的，说下比较火的CNN。
bug别找我·2023-10-25 04:55

使用qemu模拟CXL.mem设备

整个机架甚至跨机架的超级资源池化成为可能，云计算也将进入一个新的时代。
winux·2023-10-25 01:47

CXL内存池化应用模型

1.静态扩展vs池化所谓的静态扩展是在计算服务器启动器就配置好连接，服务器启动后就看到板载内存、扩展内存，而且都不再发生变化。我认为静态的内存扩展价值不大。相比主板板载内
winux·2023-10-25 01:16

数据库连接池、线程池等管理的关键点，你知道吗？

在Java应用开发中经常会用到连接池、线程池等池化技术。
Java机械师·2023-10-24 21:10

【机器学习合集】标准化与池化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录标准化与池化1.标准化/归一化1.1归一化归一化的作用1.2标准化批标准化方法BatchNormailzation标准化方法的对比自动学习标准化方法2.池化2.1池化的作用2.2常见的池化方法2.3
slience_me·2023-10-24 20:03

多线程基础（九）Executors线程池

线程池是一种利用池化技术思想来实现的线程管理技术，主要是为了复用线程、便利地管理线程和任务、并将线程的创建和任务的执行解耦开来。
明湖起风了·2023-10-24 17:00

【实战项目】高并发内存池（上）

文章目录一、项目简介1、1项目介绍1、2开发环境和使用的技术二、什么是内存池2、1池化技术2、2内存池2、3内存池解决的问题三、定长内存池3、1malloc3、2定长内存池的设计3、2、1直接向堆申请空间
Ggggggtm·2023-10-24 03:35

(一)深度学习系列之LeNet-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别

Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition一.网络结构介绍LetNet-5是在1998年提出的一个比较简单的神经网络，但是其包含深度学习的基本模块：卷积层、池化层以及全连接层
老邱生·2023-10-24 02:00

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。二、各层参数详解2.1INPUT层-输入层数据input层，输入图像的尺寸为：32*32大小的一维一通道图片。
摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

数据库连接池、线程池等管理的关键点，你知道吗？

在Java应用开发中经常会用到连接池、线程池等池化技术。
码农单克·2023-10-23 18:55

数据库连接池有什么用？它有哪些关键参数？

首先，数据库连接池是一种池化技术，池化技术的核心思想是实现资源的复用，避免资源重复创建销毁的开销。
无语堵上西楼·2023-10-23 18:50

LeNet

每个卷积层在卷积之后都会接一个ReLU激活函数，并且紧随其后进行最大池化操作。全连接层包含500个神经元，使用ReLU作为激活函数。
zhuayun·2023-10-23 15:38

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

成功使用Dropout机制使用了重叠的最大池化（MaxPooling）。
努力当总裁·2023-10-23 15:02

CNN-卷积操作pytorch实现

三、创建两套卷积核以及定义池化层，dropout层classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#
学AI的同学·2023-10-23 15:32

经典卷积神经网络 - LeNet

LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。其中，每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数，用于提取输入图像的特征。
code_weic·2023-10-23 14:10

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)详解

谨防原文失效：https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/1180003911、函数语法格式和作用作用:自适应平均池化，指定输出（H，W）函数语言格式
梦在黎明破晓时啊·2023-10-23 13:31

设计模式——享元模式（Flyweight Pattern）

享元模式一般和单例模式配合使用，将享元工厂声明为一个单例类来池化享元对象。//享元工厂：类似于线程池统一管理对象public
Lucifer Zhao·2023-10-23 04:07

【多模态论文阅读】Multi-modal Factorized Bilinear Pooling with Co-Attention Learning for Visual Question Ans

一、亮点对于多模态特征融合，本文开发了一种多模态因子双线性（MFB）池化方法来有效地组合多模态特征；对于细粒度的图像和问题表示，开发了一种“共同注意”机制，使用端到端的深度网络架构来共同学习图像和问题的注意力
CC‘s World·2023-10-23 04:14

学习VGG笔记

VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成大道至简，通篇使用3*3大小的小卷积核相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。
小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

java连接数据库学生管理系统——分层实现

运行打开sqlsever3.TCP/IP要开启4.分为：视图层、控制层、业务层、Dao层下图为dbutils的jar包：简化JDBC的开发sqljdbc：连接数据库的连接工具common-pooljar:池化资源对象
IT小奶盖·2023-10-23 00:36

JUC学习笔记（四）—线程池

线程池【死磕Java并发】—–J.U.C之线程池：ThreadPoolExecutor池化技术的好处1、降低资源消耗：可以重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
Monica2333·2023-10-22 21:32

记录一下一些卷积模块

(●'◡'●)分组卷积膨胀卷积深度可分离卷积池化层归一化混合膨胀卷积很久之前记录的。不知道来源，侵权联系可删。
鱼小丸·2023-10-22 19:13

深度学习---卷积神经网络

CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中
lichunericli·2023-10-22 11:50

TensorRT学习笔记--常用卷积、激活、池化和FC层算子API

目录1--Tensor算子API1-1--卷积算子1-2--激活算子1-3--池化算子1-4--FC层算子2--代码实例3--编译运行1--Tensor算子APITensorRT提供了卷积层、激活函数和池化层三种最常用算子的
晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

pytorch 入门（二）

Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层
大地之灯·2023-10-21 21:52

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。
Hello NiKo·2023-10-21 20:38

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2.学习中的疑问Q:使用MaxPool2D池化时
阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

Pytorch深度学习 - 学习笔记

2.TensorBoard3.Transforms常见的transform4.torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用
code_weic·2023-10-21 00:56

【数之道 08】走进“卷积神经网络“，了解图像识别背后的原理

卷积神经网络CNN模型的架构Cnn的流程第一步提取图片特征提取特征的计算规则第二步最大池化第三步扁平化处理第四步数据条录入全连接隐藏层b站视频CNN模型的架构图片由像素点组成，最终成像效果由背后像素的颜色数值所决定的有这样的一个
醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding
怎么全是重名·2023-10-20 20:22

GoogleNet论文精读

Goingdepperwithconvolutions论文下载地址：https://github.com/jixiuy/paper引言第一段：背景+成绩1*1的卷积在channel上升维和降维，channel融合，计算方法上等价于FNNGAP（全局平均池化
小蒋的技术栈记录·2023-10-20 13:39

tcmalloc（google开源项目核心部分模拟实现）

TcMalloc项目实现--高并发内存池（google开源项目核心部分模拟实现）一.项目介绍二.什么是内存池2.1池化技术2.2内存池2.3内存池三.定长内存池四.整体框架设计ThreadCacheCentralCachePageCache
ANTHON523·2023-10-19 19:05
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