池化

学习笔记：线程池~

序言今天呢来介绍一下线程池，池化技术相信大家已经不陌生了，它产生的主要目的就是为了提高程序的响应速度，以及对资源的复用。
guojunjiang12345·2023-09-12 19:39

PyTorch中，卷积层、池化层、转置卷积层输出特征图形状计算公式总结

在PyTorch中，卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer，例如最大池化层）、以及转置卷积层（TransposeConvolutionalLayer，也称为反卷积层或上采样层
枯木何日可逢春·2023-09-12 19:36

多线程同步：使用100个线程给一个账户金额进行每次+1操作

---使用池化技术，创建线程池。如何保证线程安全问题，同一时刻只有一个线程对账户进行+1操作？---使用Lock锁或者synchronized锁。
码到成功@·2023-09-12 12:23

基于深度学习的图像识别技术研究

它们模拟了人类视觉系统的工作原理，通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。2.迁移学习：迁移学习是一种利用已经在大型数据集上训练好的深度学习模型的技术。通过微调这些模型，可以将它们应用于特定
matlabgoodboy·2023-09-12 11:47

十 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之NiN + GoogLeNet

文章目录网络中的网络（NiN）InceptionGoogLeNet总结：网络中的网络（NiN）NiN块使用卷积层加两个1x1卷积层后者对每个像素增加了非线性性NiN使用全局平均池化层来替代VGG和AlexNet
王二小、·2023-09-12 07:31

【VL tracking】Towards Unified Token Learning for Vision-Language Tracking

例如，一些tracker是专门用于boundingbox的，它们使用区域建议网络（基于锚点的机制）和ROI池化来生成跨模态融合和对齐的建议实例。另一方面，在多任务学习中，寻找一个有利于visio
ca1m4n·2023-09-11 13:56

keras实现经典LeNet-5网络识别手写数字集MNIST

如果你觉得对你的学习有所帮助的话也欢迎给个star，谢谢~一、LeNet网络结构第一层为6个5X5卷积核，步长为1*1，不扩展边界，并输入单通道的灰度图像，输入图像尺寸为32x32；第二层为2X2的最大值池化层
Guapifang·2023-09-11 11:33

注意力机制讲解与代码解析

一、SEBlock(通道注意力机制)先在H*W维度进行压缩，全局平均池化将每个通道平均为一个值。
CVplayer111·2023-09-11 07:09

第二十八章 究竟在哪里

西昆仑与西王母之瑶池相对，瑶池化水为云，广布天地间成为一重天。《山海经·西山经》曰：“昆仑之丘，是实惟帝之下都”，意思为昆仑是天
trevorcheng·2023-09-11 00:04

openGauss学习笔记-63 openGauss 数据库管理-资源池化架构

文章目录openGauss学习笔记-63openGauss数据库管理-资源池化架构openGauss学习笔记-63openGauss数据库管理-资源池化架构本文档主要介绍资源池化架构下的一些最佳实践和使用注意事项
superman超哥·2023-09-10 16:55

SA和SSA

图片来自：深度学习卷积神经网络重要结构之通道注意力和空间注意力模块SA(SpatialAttention)模块首先对输入信息分别进行Maxpool、Avgpool操作，并按通道维度拼接池化结果，再进行1x1Conv
cocapop·2023-09-10 13:34

cs231n assignment2(2)

这一部分主要是实现卷积神经网络中的一些所需用到的layer类型：卷积层(convolution)和池化层(这里是实现max-pooling)。
没天赋的学琴·2023-09-09 23:15

12分钟从Executor自顶向下彻底搞懂线程池

分钟聊聊并发包中常用同步组件并手写一个自定义同步组件聊到并发包中常用的同步组件，并且还手把手实现了自定义的同步组件本篇文章来聊聊并发包下的另一个核心-线程池阅读本文大概12分钟通读本篇文章前先来看看几个问题，看看你是否以及理解线程池什么是池化技术
菜菜的后端私房菜·2023-09-09 21:02

八 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之卷积+填充步幅+池化

图像卷积总结二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。最简单的形式是，对二维输入数据和卷积核执行互相关操作，然后添加一个偏置。核矩阵和偏移是可学习的参数核矩阵大小是超参数填充和步幅padding和stride填充：在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。由于我们通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷积，我们可能只会丢失几个像素。但随着我们应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。解决这个问题的简单方法
王二小、·2023-09-09 13:57

点云从入门到精通技术详解100篇-三维点云数据的补全

目录前言深度学习基础2.1卷积神经网络2.1.1卷积层2.1.2池化层2.1.3激活函数
格图素书·2023-09-09 13:26

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

参考来源（这篇文章非常适合入门来看，每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d()的用法：上述示例中，输入张量input经过最大池化操作后
诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

DPU 技术发展概况系列（二）DPU的作用

DPU最直接的作用是作为CPU的卸载引擎，接管网络虚拟化、硬件资源池化等基础设施层服务，释放CPU的算力到上层应用。
yusur·2023-09-08 23:13

12分钟从Executor自顶向下彻底搞懂线程池

分钟聊聊并发包中常用同步组件并手写一个自定义同步组件聊到并发包中常用的同步组件，并且还手把手实现了自定义的同步组件本篇文章来聊聊并发包下的另一个核心-线程池阅读本文大概12分钟通读本篇文章前先来看看几个问题，看看你是否以及理解线程池什么是池化技术
·2023-09-08 23:54

通用对象池化框架Apache Commons Pool 2简析

当对象比较重量级时，频繁创建对象会带来可观的性能开销，所以在上古时代（大雾）就产生了对象池化（objectpooling）的技术。
LittleMagic·2023-09-08 15:08

线程池原理及调度过程

如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题，其实这就是一些”池化资源”技术产生的原因
aiengelangte·2023-09-08 08:13

Day_81-87 CNN卷积神经网络

目录一.CNN卷积神经网络与传统神经网络的不同1.模型图2.参数分布情况3.卷积神经网络和传统神经网络的层次结构4.传统神经网络的缺点：二.CNN的基本操作1.卷积2.池化三.CNN实现过程1.算法流程图
DARRENANJIAN·2023-09-08 00:46

Executors与线程池：如何创建正确的线程池

概述线程池的需求很普遍，从一般使用的池化角度来看：当需要资源的时候就
唉.·2023-09-07 20:55

Fast RCNN

该网络首先输入图像，图像被传递到CNN中提取特征，并返回感兴趣的区域ROI，之后再ROI上运用ROI池化层以保证每个区域的尺寸相同，最后这些区域的特征被传递到全连接层的网络中进行分类，并用Softmax
毕竟是shy哥·2023-09-07 10:46

SPPNet

简介：SPPNet[5]提出了一种空间金字塔池化层(SpatialPyramidPoolingLayer,SPP)。
毕竟是shy哥·2023-09-07 10:16

Faster RCNN

应用Rol池化层，将所有proposals修正到同样尺寸。最后，将pr
毕竟是shy哥·2023-09-07 10:13

Python多进程运行——Multiprocessing基础教程3

本文将要介绍Multiprocessing模块进程间的同步以及池化。进程间同步进程同步是一种确保两个或多个并发进程不同时执行某些特定的程序段(关键段)的一种机制。
苏小菁在编程·2023-09-07 08:23

卷积神经网络初识

目录导读【1】导论【2】卷积运算【3】非线性激活【4】池化层【5】全连接层【6】神经网络的训练与优化【1】导论卷积神经网络，也就是convolutionalneuralnetworks（简称CNN），现在已经被用来应用于各个领域
墨没默·2023-09-07 08:31

Java 线程池概念总结（thread pool）

一、池化思想的应用池化思想是一种常见软件设计和优化技术。以下是几个常见池化思想应用场景：线程池：线程池是池化思想一个典型应用。
白白白鲤鱼·2023-09-07 07:19

Java线程池8大拒绝策略，面试必问！

ThreadPoolExecutor是一个典型的缓存池化设计的产物，因为池子有大小，当池子
java进阶程序员xx·2023-09-06 18:57

python深度学习 花卉识别（整套工程）

项目所用的卷积神经网络是由两个卷积层,两个池化层,三个全连接层组成一、概述要想有一个神经网络来达到输入一张图片就能识别出这张图片的效果,就需要训练这个神经网络,训练神经网络这个过程的实质就是设置神经网络中的参数值
单片机探索者bea·2023-09-06 13:48

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

今日头条2019-01-3022:32:42局部连接+权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候，它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来，这会出现过拟合的情况。所以我们应该把神经元和神经元之间的连接的权重个数降下来，但是降下来我们又不能保证它有较强的学习能力，所以这是一个纠结的地
mm_exploration·2023-09-05 23:26

深度神经网络之BiseNet

它结合了全卷积网络和空间金字塔池化模块的优点，可以同时实现高效率和高精度的语义分割。BiseNet的核心思想是将图像分为两个部分：全局信息和局部信息。
TankOStao·2023-09-05 22:50

计算机竞赛 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps
Mr.D学长·2023-09-05 16:22

【深度学习】基于卷积神经网络的铁路信号灯识别方法

基于卷积神经网络的铁路信号灯识别方法摘要：1引言2卷积神经网络模型2.1卷积神经网络结构2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层3卷积神经网络算法实现3.1数据集制作3.2卷积神经网络的训练过程
紫钺-高山仰止·2023-09-05 11:26

CNN卷积神经网络速描（内容转载）

CNN的主要组成部分是卷积层（convolutionallayer）、池化层（poolinglayer）、ReLU
时光如刀再没理由·2023-09-05 10:43

【Linux】线程池

一、概念1.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。
小鳄鱼爱吃薯片·2023-09-05 07:52

深度学习项目三：Unet网络搭建

.修改部分的介绍2.修改后的Unet网络结构图三、代码实现修改后的Unet网络1.最小卷积组件介绍2.最小卷积组件代码实现3.整体代码实现前言针对前一个项目，搭建一个普通的浅层神经网络,主要了解卷积、池化
小啊磊_Vv·2023-09-04 10:54

不再使用步长卷积或池化：针对低分辨率图像和小物体的新的CNN构建块

在本文中，我们指出，这根源于现有CNN体系结构中常见的缺陷设计，即使用步长卷积和/或池化层，这导致精细信息的损失和学习更有效的特征表示。为此，我们提出了一种新的CNN构建
静静AI学堂·2023-09-04 10:43

Pytorch+Yolov3搭建自己的目标检测项目工程（带你从理论到实践）

darknet53yolov3采用的主干网络是darknet53，借鉴了yolov2中的网络darknet19结构，相较于后者，前者加入了大量的残差模块，并且使用了步长为2，卷积核大小为3×3卷积层Conv2D替代池化层
夏天是冰红茶·2023-09-03 18:25

愿我们势同水火

和尚：檀香焚尽轮回不生我是你穷尽一世也渡不走的魂君王：社稷颓危山河飘零我是你金戈铁马也收不回的城书生：清池化墨笔锋渐裸我是你呕心沥血也著不完的文权臣：权倾朝野功败垂成我是你机关算尽也布不下的阵将军：倥偬戎马血骨生花我是你马革裹尸也捍不住的家往昔繁华不过弹指刹那推杯换盏间已各自天涯从此山高海阔
瓴小文·2023-09-03 10:13

openGauss学习笔记-58 openGauss 高级特性-资源池化

文章目录openGauss学习笔记-58openGauss高级特性-资源池化58.1特性简介58.2架构介绍58.3功能特点58.4适用场景与限制58.5手动安装示例58.6OCKRDMA使用示例58.7OCKSCRLock
superman超哥·2023-09-03 05:34

GO如何编写一个 Worker Pool

作者：JustLorainhttps://juejin.cn/post/7244733519948333111前言池化技术是一种资源管理技术，它通过提前创建和维护一组可重用的资源实例池，以便在需要时快速分配和回收这些资源
zhangkaixuan456·2023-09-03 00:45

SENet代码及解释（pytorch）

1.SEblock搭建全局平均池化+1*1卷积核+ReLu+1*1卷积核+Sigmoidimporttorch.nnasnn#全局平均池化+1*1卷积核+ReLu+1*1卷积核+SigmoidclassSE_Block
玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-02 20:05

【项目设计】高并发内存池（Concurrent Memory Pool）

目录1️⃣项目介绍项目概述知识储备2️⃣内存池介绍池化技术内存池内存池主要解决的问题内碎片外碎片malloc3️⃣定长内存池设计4️⃣项目整体框架实现5️⃣ThreadCache设计自由链表对齐映射规则设计对齐大小计算映射桶号计算
bang___bang_·2023-09-02 16:31

【Linux】线程篇Ⅲ：线程池（代码案例）、读者写者模型

线程Ⅲ八.线程池九.读者写者模型1.读写锁的一些接口八.线程池池化技术本质就是空间换时间的技术，比如我们申请空间的时候，OS会给我们多分配一些空间，在后续我们扩展空间的时候，直接线程的去访问这些空间。
TTang-sq·2023-09-02 16:01

【人工智能】—_深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化

深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)文章目录深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)深度神经网络训练训练深度神经网络参数共享卷积神经网络（CNN）卷积多卷积核卷积全连接最大池化卷积
Runjavago·2023-09-02 11:38

工服穿戴检测联动门禁开关算法

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测boundin
燧机科技·2023-09-02 05:20

Java线程池及其实现原理

线程池概述线程池（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。
李景琰·2023-09-02 04:31

高并发内存池项目（C++实战项目）

tcmalloc源码▶项目源码高并发内存池项目源码内存池相关知识1、池化技术池化技术就是程序先向系统申请过量的资源，并将这些资源管理起来，避免频繁的申请和释放资源导致的开销。内存池可以使用池化技
linux大本营·2023-09-02 02:50

手写Mybatis：第6章-数据源池化技术实现

文章目录一、目标：数据源池化技术实现二、设计：数据源池化技术实现三、实现:数据源池化技术实现3.1工程结构3.2数据源池化技术关系图3.3无池化链接实现3.4有池化链接实现3.4.1有连接的数据源3.4.2
奋斗灵猿·2023-09-01 21:16
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