深入理解卷积神经网络

深入理解 MyBatis-Plus 批量保存方法

前言在项目开发中，需要插入批量插入20多万条数据，通过日志观察，发现在调用MyBatis-Plus中的saveBatch()方法性能非常的差，本篇文章主要分享一下saveBatch()的原理以及使用的注意事项原理我们通过源码的形式进行解析saveBatch()方法的原理@Transactional(rollbackFor=Exception.class)defaultbooleansaveBatc
大伟攀高峰·2024-01-10 08:00

深入理解 Flink（一）Flink 架构设计原理

大数据分布式计算引擎设计实现剖析MapReduceMapReduce执行引擎解析MapReduce的组件设计实现图Spark执行引擎解析Spark相比于RM的真正优势的地方在哪里：（Simple、Fast、Scalable、Unified）DAG引擎中间计算结果可以进行内存持久化基于内存计算(不完全对，确切地说是把数据都加载（从内存中间件中读取）到内存中，然后来执行计算)生态多样，算子丰富，API
我很ruo·2024-01-10 08:57

PHP进阶之路 - 深入理解FastCGI协议以及在PHP中的实现

传统CGI工作原理分析客户端访问某个URL地址之后，通过GET/POST/PUT等方式提交数据，并通过HTTP协议向Web服务器发出请求，服务器端的HTTPDaemon（守护进程）将HTTP请求里描述的信息通过标准输入stdin和环境变量(environmentvariable)传递给主页指定的CGI程序，并启动此应用程序进行处理（包括对数据库的处理），处理结果通过标准输出stdout返回给HTT
PHP9年架构师·2024-01-10 07:27

深入理解 Flink（二）Flink StateBackend 和 Checkpoint 容错深入分析

FlinkState设计详解State简单说，就是FlinkJob的Task在运行过程中，产生的一些状态数据。这些状态数据，会辅助Task执行某些有状态计算，同时也涉及到FlinkJob的重启状态恢复。所以，保存和管理每个Task的状态是非常重要的一种机制。这也是Flink有别于其他分布式计算引擎的最重要的区别。Flink中的状态分为两类，KeyedState和OperatorState。Keye
我很ruo·2024-01-10 07:41

「操作系统」彻底理解零拷贝Zero-Copy技术

XiaoLinCoding深入理解零拷贝技术Go开发大全文章目录「操作系统」彻底理解零拷贝（Zero-Copy）技术@[toc]一、引言二、数据拷贝基本过程仅用CPU方式CPU&DMA方式三、普通模式数据交互四
FrozenPenguin·2024-01-10 06:41

「 并发编程技术 」剖析Synchronized修饰方法与代码块的区别（附详细代码案例解析）

「并发编程技术」剖析Synchronized修饰方法与代码块的区别（附详细代码案例解析）参考&鸣谢oldmonk真正的小明被占用了Java学到头秃《Java并发编程实战》《深入理解Java虚拟机》文章目录
FrozenPenguin·2024-01-10 06:40

调用Java线程相关的API为什么能够控制操作系统线程？

线程创建的完整流程Java的线程是何时与JVM线程绑定的JVM线程是何时与OS线程绑定的Java线程对应的OS线程有什么特殊的地方调用JavaAPI为什么能够操作OS线程对于任何支持多线程的计算机语言来说，深入理解线程及写好多线程程序
子牙老师·2024-01-10 06:03

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。
automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

AI量化策略 篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests
李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

卷积神经网络全过程

作为计算机视觉中最重要的部分卷积神经网络，从输入到输出做一个全方面的梳理。
meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含：  1.全链接深度网络实现  2.卷积深度神经网络实现  3.Torch框架的深度卷积神经网络实现备注
杨强AT南京·2024-01-10 04:13

第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环
OpenChat·2024-01-10 02:29

Vue路由 - 工作原理(深入理解)

目标:了解hash改变,如何显示不同的组件的过程1.基本思路:用户点击了页面上的a链接导致了URL地址栏中的Hash值发生了变化前端js监听了到Hash地址的变化前端js把当前Hash地址对应的组件渲染都浏览器中2.实现简单的前端路由:1.src/views/创建并在App.vue里导入和注册组件MyHome.vueMyMovie.vueMyAbout.vueimportMyHomefrom'@/
安生生申·2024-01-10 02:42

深入理解奥运会大数据架构方案

背景某网作为某电视台在互联网上的大型门户入口，某一年成为某奥运会中国大陆地区的特权转播商，独家全程直播了某奥运会全部的赛事，积累了庞大稳定的用户群，这些用户在使用各类服务过程中产生了大量数据，对这些海量数据进行分析与挖掘，将会对节目的传播及商业模式变现起到重要的作用。该奥运期间需要对增量数据在当日概览和赛事回顾两个层面上进行分析。其中，当日概览模块需要秒级刷新直播在线人数、网站的综合浏览量、页面停
TPEngineer·2024-01-10 01:58

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

一、参考资料深入解读卷积网络的工作原理（附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN
花花少年·2024-01-10 01:16

Mysql InnoDB行锁深入理解

RecordLock记录锁RecordLock称为记录锁，锁住的是一条记录。而且记录锁是有S锁和X锁之分的：当一个事务对一条记录加了S型记录锁后，其他事务也可以继续对该记录加S型记录锁（S型与S锁兼容），但是不可以对该记录加X型记录锁（S型与X锁不兼容）;当一个事务对一条记录加了X型记录锁后，其他事务既不可以对该记录加S型记录锁（S型与X锁不兼容），也不可以对该记录加X型记录锁（X型与X锁不兼容）
weixin_54498224·2024-01-10 01:11

深入理解HBASE（3.4）RegionServer-Memstore

简介Region内每个ColumnFamily的数据组成一个Store。每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成。Memstore类重要成员变量volatileKeyValueSkipListSetkvset;*//内存中存放更新的KV的数据结构*volatileKeyValueSkipListSetsnapshot;*//Flush操作时的KV暂存区域
宋大壮·2024-01-10 01:53

深入理解C++11:01指针空值类型常量nullptr

深入理解C++11:01指针空值类型常量nullptr文章目录深入理解C++11:01指针空值类型常量nullptr1.指针空值的演进2.nullptr与nullptr_t3.关于nullptr规则的讨论
Erice_s·2024-01-10 01:02

【JAVA】final、finally、finalize 有什么区别？

深入理解它们的特性和用法，对于编写健壮、清晰的Java代码是至关重要的。这三者在Java语言中的不同领域发挥了各自独特的作用，分别用于声明不可变性、异常处理和对象生命周
还在路上的秃头·2024-01-10 00:53

Spring AOP 深入理解

此前对于AOP的使用仅限于声明式事务，除此之外在实际开发中也没有遇到过与之相关的问题。最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习SpringAOP相关的内容。本文是权当本人的自己AOP学习笔记，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在
曹元_·2024-01-09 20:52

竞赛保研 基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
iuerfee·2024-01-09 20:08

Transformer论文--Attention Is All You Need

原文链接：AttentionisAllyouNeed文章概述目前主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括encoderandadecoder。
pepsi_w·2024-01-09 20:37

Attention Is All You Need (Transformer 原文)

Transformer系列经典论文最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要主要的序列转导模型基于复杂的循环或卷积神经网络
Y蓝田大海·2024-01-09 20:36

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状
完美屁桃·2024-01-09 20:05

图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件

如这篇文章中：CNN卷积神经网络对染色血液细胞分类(blood-cells)在分类任务中，必定经历过图像预处理，缩放啊、随即裁剪啊之类的，可视化效果不太明显本章将从数据角度出发，直接根据数据目录将图像可视化
听风吹等浪起·2024-01-09 19:46

C语言深度剖析 -- 深度理解符号

文章目录注释符号y=x/*p条件编译续行符与转义符\回车与换行的区别单引号与双引号逻辑运算符位运算符&、|、^整型提升问题左移>花括号（了解，不太推荐）++、--操作符我们为什么要深入理解C语言中的符号呢
孙同学要努力·2024-01-09 18:01

深入理解经典红黑树 | 京东物流技术团队

本篇我们讲红黑树的经典实现，Java中对红黑树的实现便采用的是经典红黑树。前一篇文章我们介绍过左倾红黑树，它相对来说比较简单，需要大家看完上篇再来看这一篇，因为旋转等基础知识不会再本篇文章中赘述。本篇的大部分内容参考《算法导论》和Java实现红黑树的源码，希望大家能够有耐心的看完。在正文开始之前我们先看如下问题：为什么红黑树比AVL树要应用得更广泛呢？关于红黑树和AVL树，大家可能看过“在最坏情况
京东云技术团队·2024-01-09 18:06

2019-06-18（二二三）

这种弱情感的联系其实很少带来实质上的深入理解，反而会经常让我们造成投资決策的失误。要克服这种心理倾向，我们需要用投资纪律来约東自己。
zhong小白·2024-01-09 17:15

为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？

其次，卷积神经网络(CNNs)具有部分内建的平移不变性，因为每个卷积核充当其自身的滤波器/特征检测器。
城市中迷途小书童·2024-01-09 16:33

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

1.算法原理：深度学习图像分类利用卷积神经网络（CNN）作为模型的核心。CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。
从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

深入理解多叉树最大深度算法（递归）

深入理解多叉树最大深度算法（递归）多叉树的最大深度问题是树结构中的一个基础算法题目，通过递归的思想能够清晰地解决。本文将深入讨论多叉树最大深度的算法，并提供相应的C++代码。
极客李华·2024-01-09 15:14

深入理解单体架构

深入理解单体架构在单体架构中，整个应用程序被构建为一个独立的可执行文件或代码库。这种架构模式的主要组成部分包括前端用户界面、业务逻辑层和数据存储层。
极客李华·2024-01-09 15:37

深入理解云原生技术：构建现代化可靠的应用

引言云原生技术作为软件开发和部署的新范式，以其高度可伸缩性、灵活性和可靠性，吸引了广泛的关注。本文将深入探讨云原生技术的核心概念、优势以及其在现代软件开发中的应用。1.什么是云原生技术？云原生技术是一种以云计算为基础，旨在构建、运行和管理现代化应用程序的方法论。它包括一系列的最佳实践、工具和技术，支持动态、可伸缩、高度可靠的应用系统。具有以下特点1.容器化云原生倡导将应用程序及其依赖项打包到独立的
Memory_2020·2024-01-09 14:36

Java虚拟机ART 读书笔记 第2章 深入理解Class文件格式

(逃深入理解Android：Java虚拟机ART读书笔记以下内容均来自书中内容建议看原书哦第2章深入理解Class文件格式2.1class文件总览Class文件格式全貌u4：表示这个域长度为4个字节，内容为无符号整数
Godams·2024-01-09 14:58

Java虚拟机ART 读书笔记 第3章 深入理解Dex文件格式

深入理解Android：Java虚拟机ART读书笔记以下内容均来自书中内容建议看原书哦3.1Dex文件格式总览ARMCPU通用寄存器比较多，Class格式的文件在移动设备上不能扬长避短，invokevirtual
Godams·2024-01-09 14:28

Java虚拟机ART 读书笔记 第4章 深入理解ELF文件格式

深入理解Android：Java虚拟机ART读书笔记以下内容均来自书中内容建议看原书哦ELF是ExecutableandLinkableFormat的缩写，它是Unix（包括Linux这样的类Unix）
Godams·2024-01-09 14:24

Linux源码解读系列：深入理解内核的奥秘

本文将介绍一个关于Linux源码解读的系列文章，帮助读者深入理解内核的奥秘。二、Linux源码解读系列简介1、内核架构
五言六舌·2024-01-09 13:15

经典卷积神经网络简介之【AlexNet】

论文中转：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks1AlexNet简介自LeNet-5在1998年提出以后，时隔14年，AlexNet横空问世，在2012年ImageNet竞赛中以冠军的成绩笑傲群雄，也就是从那时起，更多更优秀的网络被相继提出。论文第一作者是来自多伦多大学的AlexKrizhevsky，因此网络称为AlexN
Lurker_0·2024-01-09 13:41

Hyperledger Fabric 核心概念与组件

弄清楚这些核心组件的功能，就可以准确把握Fabric的底层运行原理，深入理解其在架构上的设计初衷。知其然，进而可以知其所以然。
黑帽子技术·2024-01-09 12:26

深入理解synchronized关键字| java锁机制

通过深入理解这些机制，我们能够更好地编写高效、安全的多线程代码。synchronized的锁信息是存在java对象头,锁的递进流程可以理解为从偏向锁到轻量级锁，再到自旋锁，最终升级为重量级锁。
Ernest_Feng·2024-01-09 12:19

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。
沐知全栈开发·2024-01-09 12:12

六、计算机视觉相关内容

翻转和裁剪1.1.2变换颜色1.1.3结合多种图像增广方法二、微调2.1微调的步骤2.2具体案例三、目标检测和边界框3.1边界框四、锚框五、多尺度目标检测六、目标检测数据集七、单发多框检测(SSD)八、区域卷积神经网络
穆_清·2024-01-09 12:59

五、卷积神经网络

特征映射和感受野二、填充和步幅2.1填充2.2步幅三、多输入多输出通道3.1多输入通道3.2多输出通道3.31×1卷积层四、汇聚层/池化层4.1最大汇聚层与平均汇聚层4.2填充和步幅4.3多个通道五、卷积神经网络
穆_清·2024-01-09 12:29

【云原生】深入理解 Docker Load 和 Docker Import 的区别

深入理解DockerLoad和DockerImport的区别Docker是一个流行的容器化平台，提供了丰富的命令和功能，其中dockerload和dockerimport是两个常用的命令，用于加载Docker
ILHONG·2024-01-09 10:16

互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-01-09 09:20

基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv7开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv3开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv5全系列参数模型【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22
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