池化第26页

线程池模型案列

线程是一种池化技术，也是线程的一种使用模式模型创建一大堆线程和一个安全队列,循环从队列中获取任务对象，获取到任务对象后，执行任务对象中的任务接口.线程池线程的数量取决于可用的并发处理器、处理器内核、内存

程序猿的温柔香·2023-04-06 13:21

什么是池化技术？

今天我们就来聊聊线程池的优点，以及池化技术及其应用。1.池化技术池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。池化技术的优点主要有两个：提前准备和重复利用。

刘鹏远lpy·2023-04-05 21:27

第一周：卷积神经网络

SuperFeHanHan·2023-04-05 15:34

机器学习笔记（十三）：TensorFlow实战五（经典卷积神经网络： LeNet -5 ）

1-引言之前我们介绍了一下卷积神经网络的基本结构——卷积层和池化层。通过这两个结构我们可以任意的构建各种各样的卷积神经网络模型，不同结构的网络模型也有不同的效果。

LiAnG小炜·2023-04-05 14:56

keras实现Lenet5（手写字符识别mnist）

Lenet流程第一层为6个5X5卷积核，步长为11，不扩展边界，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，步长为2X2；第三层为16个5X5卷积核，步长为11，不扩展边界

yannkaii·2023-04-05 14:17

基于Keras的深度学习（二）——LeNet的搭建与训练

这里写自定义目录标题基于Keras的深度学习（二）——LeNet的搭建与训练Keras功能介绍1.卷积2.激活函数3.池化4.Flatten5.全连接层搭建LeNet1.模型的搭建2.数据获取及预处理3

寫代碼的笑笑·2023-04-05 14:31

Lenet详解以及keras＋tensorflow实现

虽然简单，但便于理解，而且涉及到卷积，池化，全连接，激活函数，softmax分类等等这些卷积网络的基本知识。规定几个参数：WxHx

fanzy1234·2023-04-05 13:04

LeNet网络详解

目录1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层8、Output层-全连接层总结1998

Louie_0·2023-04-05 13:56

经典网络架构学习-LeNet

出自论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》网络结构输入→卷积→池化→卷积→池化→卷积（全连接）→全连接→输出整个LeNet-5网络总共包括

@左左@右右·2023-04-05 13:53

【深度学习经典网络架构—1】：LeNet（附Keras实现）

】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、网络简介二、网络结构2.1INPUT层（输入层）2.2C1层（卷积层）2.2.1输出特征图尺寸2.2.2训练参数2.2.3连接数2.3S2层（池化层

米开朗琪罗~·2023-04-05 13:20

卷积神经网络进行图像识别的学习（一）

它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层卷积层是卷积神经网络（CNN）中的核心层，它能够从输入数据中提取出有用的特征。卷积层主要通过卷积操作来实现特征提取，下面具体介绍一下卷积操作。

Thorns_LBJ·2023-04-05 11:04

卷积神经网络2——AlexNet（ImageNet-2012 NO.1）

AlexNet使用ReLu作为激活函数使用Maxpooling（最大化池化

Pluto__315·2023-04-05 10:26

AlexNet （ImageNet模型）

一共有13层，有8个需要训练参数的层（不包括池化层和LRN层），前5层是卷积层，后三层是全连接层。最后一层是有1000个类输出的softmax层用作分类。

apbckk1506·2023-04-05 10:23

利用VGG16进行猫狗分类

不同之处在于，上一篇笔记使用的方法是传统的“卷积+池化+全连接层”形式，这一次将尝试利用transferlearning解决此问题，选用的pretrainedmodel为VGG162.VGGNet是ILSVRC2014

dataengineer·2023-04-05 00:32

云原生架构选择原因

云计算时传统软件架构的一场革命，云计算通过主机虚拟化实现了主机资源池化，并统一提供云化基础设施服务云托管服务。

程序小黑·2023-04-04 22:03

深度学习笔记：深度学习CNN python程序实现

在该例中我们构造一个基于CNN的深度学习网络，其训练完成后对于mnist数据集失败准确率可以超过99%该网络隐藏层结构：卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层—卷积层—ReLU—卷积层—ReLU—池化层

Raine_Yang·2023-04-04 21:43

线程池使用及优势

1.为什么用线程池、优势池化技术，从池子里面拿，降低资源消耗，new多少Thread就会gc多少2.线程池如何使用线程池的底层就是ThreadPollExecutor这个类使用：ExecutorServiceex

比利Billy_·2023-04-04 17:56

08 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

上一个内容介绍了池化技术，现在的架构图如下所示：image.png此时数据库还是单机部署，根据一些云厂商的Benchmark的结果，在4核8G的机器上运行MySQL5.7时，大概可以支撑500的TPS和

浥羽醉悠扬·2023-04-04 17:13

读书笔记-增量学习-A CNN-Based Broad Learning System

其中用卷积层和最大池化层提取特征，用principalcomponentanalysis（PCA）主成分分析法对特征降维，最后使用Ridg

谷粤狐·2023-04-04 15:08

卷积神经网络

上一章已经讲了什么是卷积卷积神经网络卷积操作池化激活函数全连接层卷积核的选择减小误差从这个图中我们可以知道，这样的卷积核将图中类似的特征保存了下来、卷积操作如图，红色的就是卷积核，与图片中的像素先相乘再加和之后

Zqchang·2023-04-04 02:35

图像识别技术解析：手写数字识别（二）

关于卷积网络首先看一下这篇关于卷积网络的经典论文：在这篇论文中提到了LeNet-5的卷积神经网络的架构，在下面的架构图中，最左边是输入（这里举的例子是一个尺寸为32x32的英文字母A，依次通过卷积层，池化层

m0_49380401·2023-04-03 22:10

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&Batch Norm

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&BatchNorm目录1.卷积层1.1torch.nn.Conv2d()类式接口1.2F.conv2d()函数式接口2.池化层Pooling（下采样）

qq_41978139·2023-04-03 20:18

25- 卷积神经网络(CNN)原理 (TensorFlow系列) (深度学习)

知识要点卷积神经网络的几个主要结构:卷积层（Convolutions）:Valid:不填充，也就是最终大小为卷积后的大小.Same：输出大小与原图大小一致，那么N变成了N+2P.padding-零填充.池化层

处女座_三月·2023-04-03 17:08

Pytorch搭建卷积自编码对图像去噪

在网络中输入图像带有噪声，而输出图像则为去噪的原始图像,在编码器阶段，会经过多个卷积、池化、激活层和BatchNorm层等操作，逐渐降低每个特征

城南皮卡丘·2023-04-03 10:38

Pytorch入门

pytorchDatasettensorboardSummaryWritertransforms使用常见的transformstorchvisiondatasetsDataLoadernn.Module卷积层池化层非线性激活线性层

友培·2023-04-03 05:24

ThreadPoolExecutor 的八种拒绝策略

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

xiangbole·2023-04-02 21:37

深入理解线程池拒绝策略(学习现有的拒绝策略，自定义自己的)

线程池是一种典型的池化缓存设计。JDK自带了四种任务拒绝策略，但是有时候是不能满足我们实际的业务需求的，所以此时我们需要自定义拒绝策略，来处理被线程池拒绝的任务。什么是线程池？

Be_insighted·2023-04-02 21:05

10.卷积神经网络CNN

文章目录前言一、原理1、结构化特征2、输入层3、卷积层4、局部感受野5、权值共享6、NiN卷积核7、激活层8、池化层9、优化点-dropout10、经典结构二、实践1、基础实践（手写识别）1.1网络结构

幼稚的人呐·2023-04-02 20:10

druid连接池初始化慢_从零开始手写 mybatis （三）jdbc pool 从零实现数据库连接池

于是就有了“池化”这种解决方案。这种方案

weixin_39754267·2023-04-02 16:06

JAVA线程池的使用

一、池化思想和JAVA线程池池化是很重要的思想；池化的好处是提供缓冲和统一的管理。这个笔者在本人的数据库连接池的博客中已经提到过了（JAVA常用数据库连接池_王者之路001的博客-CSDN博客）。

王者之路001·2023-04-02 08:21

《PyTorch深度学习实践8》——卷积神经网络-基础篇（Basic-Convolution Neural Network）

目录一、卷积层1.卷积层理解2.卷积层参数二、池化层三、MNIST分类1.网络结构2.CPU版本3.GPU版本一、卷积层1.卷积层理解假如我们有一张图像，RGB三通道，我们对每个通道都用一个卷积核，就可以得到三个通道的特征图

☆下山☆·2023-04-02 00:59

「超详细」Java线程池源码解析

关于线程池，搞过开发的肯定都知道，也都能或多或少讲出相关知识；尽管如此，作者在还是想要不厌其烦的给大家加深加深记忆线程池是一种池化技术，Java中类似的池化技术有很多，常见的有：数据库连接池redis连接池

倾听铃的声·2023-04-01 19:25

Netty源码分析专题[1]-服务端启动流程

Netty是一个高性能底层网络传输层技术，深入研究其底层实现原理不仅可以领略其优秀的架构思想，还能为用好这个技术打下坚实的基础，正所谓知其然知其所以然，本文使用的netty版本是4.1.52，其中池化内存部分的源码的变动很大

kinglinch·2023-04-01 14:16

netty源码之服务端启动过程

一、创建eventLoopGroup（池化的reactor模型）主要是三部分1、创建任务执行器（创建线程用的）2、创建eventLoop3、初始化线程选择器二、服务器启动1、启动入口2、初始化和注册服务端

Gavin在路上·2023-04-01 14:45

自适应池化层快速转换为池化层

为什么要将自适应池化层转化为池化层呢？

无情的阅读机器·2023-04-01 09:57

卷积神经网络的工作过程

在CNN中，通常会包含一些卷积层、池化层、全连接层等。准备数据。这通常包括将图像大小调整为网络能够处理的大小，并将图像转化为由像素值构成的矩阵。前向传播。

Clown爱电脑·2023-04-01 05:18

卷积神经网络CNN进步史之分类领域小论文文章总结帮助初学者找文献

ImageClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks”AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton(2012)这篇论文提出了一种基于卷积神经网络的图像分类方法，即AlexNet，采用了多层卷积和池化层以及全连接层来实现图像的分类

Studying 开龙wu·2023-04-01 01:20

ESXI-vCenter-NSX-系统虚拟化

介绍优点提升服务器利用率（提升80%）节约资金（节约50%）服务器整合：池化服务器资源灾难恢复：实现虚拟机的半自动、全自动的恢复安装条件硬件开启VT虚拟化功能（bios中开启）6.7以上的版本要用E5以上的

含义小哥·2023-03-31 21:02

JavaScript的执行机制，同步异步那些事

的执行机制----宏任务和微任务1、同步任务、异步任务引入2、进一步理解3、除了放置异步任务的事件，"任务队列"还可以放置定时事件，而JS异步还有一个机制就是遇到宏任务和微任务：二、关于react中合成事件池化的问题解决办法

不见浅诗～·2023-03-31 15:05

CV （3）- CNNs

CV（3）-CNNs卷积神经网络历史卷积和池化视觉之外的卷积神经网络第一版 2022-07-22 初稿卷积神经网络历史卷积和池化视觉之外的卷积神经网络最大池化比均值池化常用。

997and·2023-03-31 15:54

NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

p=6&vd_source=715b347a0d6cb8aa3822e5a102f366fe两层卷积层:torch.nn.Conv2d+最大池化+Flatten激活函数：ReLU交叉熵损失函数：nn.CrossEntropyLoss

不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

神经网络原理讲解与过程梳理

（或者说为什么我们需要激活函数）4.池化层5.全连接层卷积神经网络之训练算法卷积神经网络之优缺点卷积神经网络之典型CNN卷积神经网络之fine-tuning卷积神经网络的常用框架总结一、神经网络原理讲解与过程梳理卷积神经网络是一种前馈型神经网络

未见青山老。·2023-03-31 04:22

Spring容器关闭执行销毁方法有几种？

哪些场景下，我们需要使用退出前销毁主要是希望在销毁之前在做一些事情，比如像池化技术正确的断开，JVM内

java伯爵·2023-03-30 21:35

应用云化技术架构

1.所有的计算机都资源池化，实现计算资源共享。

布衣1983·2023-03-30 07:25

nn.Module与nn.functional

对于激活函数和池化层，由于没有可学习参数，一般使用n

one-over·2023-03-29 20:24

Pytorch中最大池化层Maxpool的作用说明及实例使用（附代码）

目录1.池化的功能2.神经原网络设定最大卷积层的作用3.torch.nn.MaxPool2d()4.使用torch.nn.MaxPool2d()实战3.Pytorch源码1.池化的功能先通过与卷积的相同点及不同点说明池化的功能

使者大牙·2023-03-29 19:49

模拟tcmalloc的小型高并发内存池项目

项目完整代码地址：gitee仓库地址文章目录前言1.项目介绍2.什么是内存池2.1池化技术2.2内存池2.3内存池主要解决的问题2.4malloc3.先设计一个定长的内存池4.高并发内存池整体框架设计5

_light_house_·2023-03-29 15:30

【项目】实现一个mini的tcmalloc（高并发内存池）

文章目录tcmalloc池化技术内存池解决的问题malloc的相关知识玩具malloc原理简述ptmalloc简述铺垫chunk线程安全小结实现一个定长内存池原理代码测试高并发内存池整体框架三级缓存threadcachecentralcachespan

喜欢乙醇的四氯化碳·2023-03-29 15:40

【项目设计】高并发内存池—tcmalloc核心框架学习

目录一、项目介绍二、内存池的初步认识2.1池化技术2.2内存池2.3malloc三、定长内存池四、整体框架设计介绍五、申请内存5.1ThreadCache5.1.1ThreadCache整体设计5.1.2ThreadCache

GG_Bond19·2023-03-29 14:09

神经网络：CNN、DNN、RNN

神经网络的发展深度神经网络常用的三种算法CNN：卷积神经网络局部连接权值共享卷积层池化层DNN：深度神经网络RNN：循环/递归神经网络神经网络的发展第一代神经网络又称为感知器，在1950年代被提出，其算法仅有两层

mir=ror·2023-03-29 14:22

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