池化第22页

安全需求和挑战

云计算平台是在传统IT技术的基础上，增加了一个虚拟化层，并且具有了资源池化、按需分配，弹性调配，高可靠等特点。因此，传统的安全威胁种类依然存在，传统的安全防护方案依然可以发挥一定的作用。

萍水相逢_d272·2023-07-14 22:21

云计算的学习（一）

③资源池化屏蔽底层硬件差异。④快速弹性伸缩可根据需求配置云计算IT服务规格；可快速扩容。⑤可计量服务利用技术手段实现单位的统一和量值的准确测量；可以准确地为客户的业务进

C1yas0·2023-07-14 08:38

CE-Net

、方法(b)部分是shortcutmechanism空洞卷积公式化为：空洞率r对应于对输入信号进行采样的步幅密集空洞卷积模块密集空洞卷积block的说明，它包含四个分支，能够提取不同尺度的特征残差多核池化

宇来风满楼·2023-07-14 07:07

深度学习——CNN卷积神经网络

相比于传统的全连接神经网络，CNN在网络结构中引入了卷积层和池化层，从而减少了参数量，并且能够更好地处理高维

时代&信念·2023-07-13 22:14

看了线程和线程池的对比，才知道池化技术到底有多牛

情商高的人是能洞察并照顾到身边所有人的情绪，而好的文章应该是让所有人都能看懂。尼采曾经说过：人们无法理解他没有经历过的事情。因此我会试着把技术文章写的尽量具象化一些，力求让所有人都能看懂，所以在正式开始之前，我们先从两个生活事例说起。image.png唠嗑：之前一直以为尼采是中国的某位圣人，大体和庄子差不多，后来才知道原来是一位老外，惊了个呆。生活案例1早些年间，某宝双“11”突然爆火，然后无数个

Java进阶师猩猩·2023-07-13 19:18

综合实验---基于卷积神经网络的目标分类案例

文章目录一、卷积神经网络（CNN）1.1卷积1.2前馈神经网络1.3卷积神经网络（CNN）的组成输入层：卷积层（包含有卷积核、卷积层参数、激励函数）：池化层：全连接层：输出层：二、猫狗数据分类建模2.1

无视警告继续编译·2023-07-13 16:28

pytorch——官网入门demo——实现一个图像分类器

目录demo的流程1.model.py卷积Conv2d公式池化MaxPool2d特点如果输入是三维的，那么输出也是三维的Tensor的展平：view()全连接Linear2.train.py导包下载数据集

heart_6662·2023-06-23 20:39

【深度学习】6-2 卷积神经网络 - 池化层

池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如下图，将2x2的区域集约成1个元素的处理，缩小空间大小上面的例子是按步幅2进行2x2的Max池化时的处理顺序。

loyd3·2023-06-23 08:50

【深度学习】6-1 卷积神经网络 - 卷积层

不过，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。之前介绍的神

loyd3·2023-06-23 08:49

【深度学习】6-3 卷积神经网络 - 卷积层和池化层的实现

卷积层和池化层的实现如前所述，CNN中各层间传递的数据是4维数据。所谓4维数据，比如数据的形状是(10,1,28,28)，则它对应10个高为28、长为28、通道为1的数据。

loyd3·2023-06-23 08:49

高并发架构设计

通过本文你将了解：高并发架构概述高并发度量指标高并发架构设计思路高并发方案：池化技术高并发方案：缓存高并发方案：消息系列高并发方案：限流数据库高并发方案01概述高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一

南国_之恋·2023-06-23 08:37

基础学习——关于卷积层的记录

nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线文章目录系列文章目录前言一、功能层1、池化层

Chaoy6565·2023-06-22 22:44

线程池知识梳理

所以要引入“池化”概念。预先准备一些资源在池子中，有需要时就从池子中获取资源；如果资源已经被用光，再有请求过来则需要等待资源被释放后才能使用空闲的资源。达到重复利用，提高整体性能。二、线程池做了什么？

捉影T_T900·2023-06-22 14:01

神经网络：池化操作

在计算机视觉中，池化操作是一种常用的特征降维技术，它在卷积神经网络（CNN）中起着重要的作用。

Make_magic·2023-06-22 13:17

＜C++项目＞高并发内存池

什么是内存池池化技术所谓“池华技术”，就是程序先向系统申请过量的资源，内存池要解决的两个问题一）效率问题：

绅士·永·2023-06-22 12:01

神经网络全连接层

如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”（下面会讲到这个分布式特征）映射到样本标记空间的作用。

#free-fly·2023-06-22 07:13

卷积神经网络之全连接层

往期回顾：神经网络之卷积和池化(一)神经网络之卷积和池化(二)大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器(如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成

北木.·2023-06-22 07:13

改进YOLOv5：MobileNEtv2、v3篇**涨点必备 | 创新实用 | 轻量化骨干网络大一统，包含FastNet、ShuffleNet、mobileNet、Ghostnet等

------------------------------------------------#mobileNetv2classConvBNReLU(nn.Sequential):#该函数主要做卷积池化

一休哥※·2023-06-22 05:11

深度学习中的聚合是什么意思

聚合在深度学习中有多种形式，下面介绍一些常见的聚合方法：池化（Pooling）：池化是一种常见的聚合操作，它通过对输入的某个区域进行汇总或统计来减少特征的空间维度。

稻壳特筑·2023-06-21 18:18

卷积神经网络---池化层

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

拉普拉斯的小妖·2023-06-21 07:43

卷积神经网络CNN-池化层

池化层（Poolinglayer）在CNN中负责特征选择，池化层通常也叫做子采样（subsampling）或降采样（Downsampling）。

好菜一男的·2023-06-21 07:43

卷积神经网络中池化层的详细介绍

最早的卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层所构成。其中卷积层用于提取图像的特征，池化层削减特征数量，全连接层用于对特征进行非线性组合并预测类别。

万里鹏程转瞬至·2023-06-21 07:10

JAVA多线程并发编程-避坑指南

我们通常也会使用池化技术，去避免频繁创建和销毁线程。

·2023-06-21 02:31

【阅读笔记】Why Discard if You can Recycle?: A Recycling Max Pooling Module for 3D Point Cloud Analysis

：用于3D点云分析的回收最大池化模块大多数三维点云分析模型都致力于开发新的网络结构或更有效的模块来聚集局部邻域的点特征。

挥剑决浮云 -·2023-06-20 22:26

mpi实现矩阵乘法，卷积，池化（gemm,covn,pooling）

矩阵乘法：卷积：池化：Mpi基本原理：1.什么是MPIMassagePassingInterface:是消息传递函数库的标准规范，由MPI论坛开发。一种新的库描述，不是一种语言。

K3V2·2023-06-20 18:22

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（服装分类）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-06-20 02:39

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（新冠肺炎医学图像识别）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-06-20 02:38

转载：卷积神经网络结构组成与解释

原文链接：卷积神经网络结构组成卷积神经网络结构组成与解释卷积神经网络结构组成卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。

wuling129·2023-06-19 22:37

多线程、多进程、池化

多线程模块threading、多进程模块multiprocess、池化模块concurrent.futureCoreySchafer:PythonThreadingTutorial:RunCodeConcurrentlyUsingtheThreadingModule

香波地海·2023-06-19 18:17

EANet笔记

核心网络resetpa_avg_poolpa_max_pool全局平均池化importtorch.nnasnnclassGlobalPool(object):def__init__(self,cfg):

AI视觉网奇·2023-06-19 14:01

R-FCN 以及 FCN 的粗略理解

简单来说FCN其实就是一个网络，它里面全部都是卷积层和池化层。那么对于，这样子的网络可以做什么呢？

AresAnt·2023-06-19 11:53

一分钟搞懂ResNet

在ResNet中，输入图像首先经过一个卷积层和池化层，然后通过多个残差模块，最后通过全局平均池化和全连接层输出最终的分类结果。

沃洛德.辛肯·2023-06-19 08:08

复习并发编程的基础知识之线程池

线程池是一种池化技术，线程池、字符串常量池和数据库链接池都属于池化技术。使用线程池的好处：1.提高了线程的利用率（想一想，我们不可能每打一个电话，就去买一部手机吧？）

飞鸟的心情·2023-06-19 05:13

内存池技术

为了学习池化技术以及后续自行实现一个仿tcmalloc的线程池，我们先浅浅的学习一下池化的概念，以及简单的实现一个定长的内存池。

Rookiep·2023-06-19 03:59

scratch lenet(6): feature_map可视化的C语言实现

1.目的2.FeatureMap的归一化2.1公式2.2代码实现2.3代码调用3.可视化结果4.References1.目的将卷积层(Convolution)、下采样层（SubSampling，也就是池化

baiyu33·2023-06-19 00:25

即插即用 | S-FPN全新的金字塔网络，更适合轻量化模型的FPN

然而，对于大多数Backbone，如VGG、ResNet或DenseNet，由于池化操作或与stride=2的卷积，每一层的特征映射都被缩小，使得其FPN不能更好地融合这些特征。

AI视觉网奇·2023-06-18 22:41

[论文阅读]Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

AttentionGateforImageAnalysis粗粒度的特征映射可以捕获上下文信息，突出显示前景对象的类别和位置UNet:在多个尺度上提取的特征图随后通过跳过连接进行合并，以结合粗和细级别的密集预测标准CNN通过不断堆叠卷积层和池化层

gefeng1209·2023-06-18 22:57

全球企业KVM贡献榜公布，腾讯云再添1项核心突破

作为云计算的关键底层技术，云厂商需要利用KVM对物理机进行虚拟化，提供云端的池化算力。作为KVM虚拟化社区最重要、最权威的大会。

CSDN云计算·2023-06-18 21:02

pytorch搭建AlexNet网络实现花分类

数据集准备下载划分训练集和测试集三、代码model.pytrain.pypredict.py一、AlexNet网络概述使用Dropout的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元，以减少过拟合分析对其中的卷积层、池化层和全连接层进行分析

张嘉烘·2023-06-18 15:07

深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、

汀、人工智能·2023-06-18 02:52

PooledByteBufAllocator的坑——不一定会池化

netty的PooledByteBufAllocator从名字上看就知道是使用池化内存，但其实在一些场景是不一定使用池化的。

黄云斌huangyunbin·2023-06-18 02:43

java并发专题之线程池深入浅出

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。我们都知道线程的创建和销毁都需要一定的资源开销，降低了计算机的整体性能。

·2023-06-17 23:22

卷积神经网络CNN的简介和简单实现python

一、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种前馈神经网络，其基本原理是通过卷积操作提取输入数据的特征，然后通过池化操作减少特征的维度，最后通过全连接层进行分类或回归。卷积操作是卷

K3V2·2023-06-17 21:56

池化层的作用

目录1.池化层理解2.池化层的作用：3.函数解析tf.nn.max_pool(value,ksize,strides,padding,name=None)4.代码演示详解维度变化1.池化层理解池化层夹在连续的卷积层中间

Python图像识别·2023-06-16 23:20

【深度学习基础知识 - 06】inception的提出背景和主要特点

inception的主要特点它的主要特征就是将常用的卷积核：1x1、3x3、5x5和池化操作堆叠在一起，这样让模型

雁宇up·2023-06-16 21:02

pytorch实现图像分类器

pytorch实现图像分类器一、定义LeNet网络模型1，卷积Conv2d2，池化MaxPool2d3，Tensor的展平：view()4，全连接Linear5，代码：定义LeNet网络模型二、训练并保存网络参数

张嘉烘·2023-06-16 20:28

【Java项目】使用Nacos实现动态线程池技术以及Nacos配置文件更新监听事件

项目源码线程池概念线程池（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Tomcat。线程过多会带来额外的开销，其中包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等等，

ZhangBlossom·2023-06-16 16:15

改进YOLOv8 | 即插即用篇 | 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv | 《不再使用步幅卷积或池化：一种适用于低分辨率图像和小物体的新卷积神经网络构建模块》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf代码地址：https://github.com/labsaint/spd-conv卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率较低或对象较小的更困难的任务中，它们的性能会迅速下降。这源于现有CNN体系结构中一个有缺陷但却很常见的设计，即使用stridedconv

迪菲赫尔曼·2023-06-16 15:42

卷积神经网络中的卷积层、池化层、全连接层、softmax

卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。卷积操作类似于数学中的卷积，但是更加简单，计算机和我们看到的图像不一样，计算机看到的图像其实就是一个个矩阵，一系列数字，图像有几个通道就由几个矩阵相加而成的。这里的卷积操作是通过卷积核对每个通道的矩阵从左到右（卷积核一般是3x3的矩阵）从上至下进行互相

稻壳特筑·2023-06-16 12:29

Alibaba TTL跨线程参数传递框架

目录1.功能2.使用方式3.扩展1.功能引用github的描述，https://github.com/alibaba/transmittable-thread-local在使用线程池等会池化复用线程的执行组件情况下

mumubili·2023-06-16 07:26

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