结点 点数 深度 叶子

深度学习之Transformer网络

【博主使用的python版本:3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Transformer 深度 网络

从源码层面深度剖析Spring循环依赖

作者:郭艳红 以下举例皆针对单例模式讨论 图解参考 https://www.processon.com/view/link/60e3b0ae0e3e74200e2478ce 1、Spring 如何创建Bean? 对于单例Bean来说,在Spring容器整个生命周期内,有且只有一个对象。 Sprin ......
层面 源码 深度 Spring

【深度思考】如何优雅的校验参数?

在日常的开发工作中,为了保证落库数据的完整性,参数校验绝对是必不可少的一部分,本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口,一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确,然后才会落库,简单起见,假设新增学员时只有2个字段:姓名、年龄。 @Data public class ......
深度 参数

深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析(攻克盲点及混淆点)「 1 」

相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代,Full GC会先触发一次Minor GC,不知对否?我参考了R大的分析和介绍,总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
盲点 quot 深层 JVM HotSpotVM

深度学习之残差网络

资料下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1mTqblxzWcYIRF7_kk8MQQA 提取码:7x6w 资料的下载真的很感谢(14条消息) 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第二周作业_何宽的博客-CSDN博客 我找了几天resnet50 ......
残差 深度 网络

二叉树的最小深度问题

二叉树的最小深度问题 作者:Grey 原文地址: 博客园:二叉树的最小深度问题 CSDN:二叉树的最小深度问题 题目描述 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 题目链接见:LeetCode 111. Mini ......
深度 问题

深度学习炼丹-数据增强

在工业界,数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说,广泛的数据预处理一般有四个阶段(视觉任务一般只需 Data Transformation): 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度 数据

深度学习炼丹-超参数调整

所谓超参数,即不是通过学习算法本身学习出来的,需要作者手动调整(可优化参数)的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程,一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数),卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度 参数

深度学习炼丹-不平衡样本的处理

数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法,数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度,采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡,即各类样本的数目趋向于一致。 ......
样本 深度

数据结构初阶--二叉树(前中后序遍历递归+非递归实现+相关求算结点实现)

二叉树链式结构 前一篇博客介绍了二叉树的顺序结构,是通数组来存储的,这里我们通过创建链式结构来存储,在堆上申请空间,结构如下: template <class DateType> struct BinaryTreeNode { DateType data;//数据域 BinaryTreeNode* ......
结点 数据结构 结构 数据

深度学习-网络训练流程说明

1.背景 分类神经网络模型:Mobilenetv3。 深度学习框架:PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别: 任务输入:一系列手写数字图片,其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出:经过了大小归一化和居中处理,输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码:https://gi ......
深度 流程 网络

在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统(同时测试 win10)——(附带深度学习环境搭建)

对于一个深度学习从事者来说,Windows训练模型有着诸多不便,还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善,近期由于工作需求,配置了Windows的工作站,为了方便起见,搭建了Ubuntu子系统,网上教程比较多,但是都或多或少存在一些小问题(也许是他们没有遇到), 于是我自己在尝试中,将自己 ......
子系统 win 深度 同时 环境

深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构

摘要:通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》,作者:南开大学|达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
架构 深度 KubeEdge EdgeMesh

寻找链表相交结点问题

寻找链表相交结点问题 作者:Grey 原文地址: 博客园:寻找链表相交结点问题 CSDN:寻找链表相交结点问题 题目描述 给定两个可能有环也可能无环的单链表,头节点head1和head2。请实现一个函数,如果两个链表相交,请返回相交的 第一个节点。如果不相交,返回 null。 要求:如果两个链表长度 ......
结点 问题

【动手学深度学习】学习笔记

线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
深度 笔记

一文深度解读边缘计算产业发展前景

算力在云端澎湃,云计算技术日新月异。 过去十年间,全球云计算市场快速扩张,市场规模爆发性增长。 中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源,解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。 边缘计算是构筑在边缘基础设施之上,位于尽可能靠 ......
产业发展 深度 前景 边缘 产业

深度学习数学基础-概率与信息论

概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法,也提供了用于导出新的不确定性声明(statement)的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用,是学习这两门学科的基础。 ......
信息论 数学基础 概率 深度 数学
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