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网路文件共享服务
网路文件共享服务 存储类型 直连式存储 （DNS） 网络附加存储（NAS） （存储和管理空间都在远程）（FTP,NFS） 存储区域网络 （SAN）（可以使用空间，管理也是你来管理） 应用场景 DNS:适用于数据量不大，对磁盘访问速度要求高的中小企业 NAS：多适用于文件服务器，用来存储非结构化数据， ......
网路编程学习3
线程竞争 一、基本概念 竞争与同步 同一进程中的线程共享进程中的绝大多数资源，当它们随意竞争时可能会导致资源被破坏、 脏数据、不完整问题。 通过一些手段让线程在竞争资源时互相协调、避免出现以上问题，这就称为线程同步 原子操作： 操作过程中不能被打断的操作称之为原子操作 临界资源、临界区、竞态条件： ......
网路图片下载
```java /** * 文件下载到指定路径 * * @param urlString 链接 * @param savePath 保存路径 * @param filename 文件名 * @throws Exception */ public static void download(String ......
网路最短路——Floyd算法Python实现
Floyd算法（Floyd-Warshall算法）是一种用于求解图中所有顶点对之间最短路径的算法,该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。Floyd算法可以应用于许多方面，特别是在交通、物流和通信网络的优化中，譬如城市交通规划：Floyd算法可 ......
3.1 卷积神经网路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 ![im ......
2.6 类神经网路训练不起来怎么办 (五):批次标准化 (Batch Normalization)简介
# 1. 提出背景 在前文,我们提过$error\ surface$在不同方向的斜率不一样,因此采用固定的学习率很难将模型$train$起来,上节提出了自适应学习率,这里还有一个方法就是直接将e$rror\ surface$铲平. 或许首先想要提出的是为什么会产生不同方向上斜率相差很大的现象.观察下 ......
2.4类神经网路训练不起来怎么办 (四):损失函数 (Loss) 也可能有影响
# 1. classification 与 regression 的区别 ## 1.1 classification 与 regression 输出的区别 classification中，我们用 one-hot 向量表示不同的类别(一个向量中只有1 个 1 ，其余都为 0，1 在不同的位置代表不同类 ......
2.3类神经网路训练不起来怎么办 (三):自动调整学习速率 (Learning Rate)
# 1. 自适应学习率调整(Adaptive Learning Rate) ## 1.1 为什么需要调整学习率 首先认识一个现象.Training stuck ≠ Small Gradient 训练卡住的原因不一定是因为 gradient 太小,即critical point，也有可能是因为振荡. ......
2.2类神经网路训练不起来怎么办 (二)： 批次 (batch) 与动量 (momentum)
# 1. Batch(批次) > 对抗临界点的两个方法就是batch 和 momentum 将一笔大型资料分若干批次计算 loss 和梯度,从而更新参数.每看完一个epoch就把这笔大型资料打乱(shuffle),然后重新分批次.这样能保证每个epoch中的 batch 资料不同,避免偶然性. > ......
2.1类神经网路训练不起来怎么办 (一):局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) - 李宏毅
# 1. When gradient is small 本小节主要讨论优化器造成的训练问题. ## 1.1 Critical Point（临界点） 如果训练过程中经过很多个epoch后,loss还是不下降,那么可能是因为梯度(斜率)接近于 0,导致参数更新的步伐接近于0,所以参数无法进一步更新,lo ......