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Spring学习

参考书:Spring实战Spring核心一、Spring之旅1.1 简化Java开发通过4种关键策略来简化Java的开发:基于POJO的轻量级和最小侵入性编程;通过依赖注入和面向接口实现松耦合;基于切面和管理进行声明式编程;通过切面和模板减少样板式代码。1.1.1 POJO的最小侵入性编程避免框架自身的API而弄乱我们的应用代码,意味着某个类在Spring应用和非Sprin...

2019-09-27 09:56:17

【Java学习笔记】新名词

JVMJava Virtual Machine(Java虚拟机)百度百科:JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。引入Java语言虚拟机后,Java语言在不同平台上运行时不需要重新编译。Java语言使用Java虚拟机屏蔽了与具体平台相关的信息,使得Java语言编译程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码)...

2019-07-27 09:51:34

什么是MVC模式??

1.如何设计一个程序的结构,这是一门专门的学问,叫做"架构模式"(architectural pattern),属于编程的方法论。MVC模式就是架构模式的一种,它对我的启发特别大。我觉得它不仅适用于开发软件,也适用于其他广泛的设计和组织工作。下面是我对MVC模式的一些个人理解,不一定正确,主要用来整理思路。2.MVC是三个单词的首字母缩写,它们是Model(模型)、View(视图)和Co...

2019-07-22 09:53:15

【JavaWeb】Spring boot

Spring:开发后端API服务的框架。spring boot :是它适应时代发展的产物。

2019-07-22 09:51:44

【JavaWeb】Web运作原理

Web的概念网络上使用最广泛的分布式应用架构,旨在共享分布在网络上的各个Web服务器中的所有互相连接的信息。Web服务器:存放数据(包括代表各种信息的HTML文档、图片文件、声音文件、视频文件等等)浏览器:采用HTTP协议和Web服务器通信,从而访问各种数据信息。三个特征:...

2019-07-20 16:17:54

【JavaWeb】Tomcat

Tomcat:一种Java Web应用容器、Servlet/JSP容器或者Servlet容器,主要功能就是运行Servlet和JSP。

2019-07-18 10:34:20

【概念理解】JSON和JSONP

转载:https://www.cnblogs.com/dowinning/archive/2012/04/19/json-jsonp-jquery.html前言说到AJAX就会不可避免的面临两个问题,第一个是AJAX以何种格式来交换数据?第二个是跨域的需求如何解决?这两个问题目前都有不同的解决方案,比如数据可以用自定义字符串或者用XML来描述,跨域可以通过服务器端代理来解决。但到目前为止最被...

2019-07-17 11:20:04

【算法】门控线性单元 GLU(Gated Linear Units)

https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/70238350门控线性单元Gated linear units是在Language model with gated convolutional network中提出的。首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本,提取更高层、更抽象的特征,而且相比LSTM而言,我们需要的op更少(CNN需要O(N/k...

2019-03-06 15:28:46

【Python】Numpy array

import numpy as np# 定义一个二维张量X=np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) dim=X.ndim # 计算X的维度 = 2number=X.size # 计算 X 中所有元素的个数 = 12X_row=np.size(X,0) #计算 X 一行元素...

2019-01-05 14:38:54

【论文阅读】全卷积神经网络U-Net,FCNN,FPN

目录前言前言卷积神经网络的成功主要受两方面的限制:the available training sets —— 数据集the size of the considered networks. —— 网络深度(或者网络结构)采用卷积层最后一层输出作为图像表征,不够充分:localization accuracy and the use of context 二者不可兼得...

2018-12-27 12:04:08

mat矩阵和npy矩阵互相转换(python和matlab)

numpy.narray矩阵保存为mat文件importnumpyasnpimportscipy.ioasiomat_path='your_mat_save_path'mat=np.zeros([4,20])io.savemat(mat_path,{'name':mat})注意这里的mat是numpy类型的读取mat文件importnumpy...

2018-12-25 17:41:24

【论文阅读】近期的IQA文章(17-18年)

Blind Predicting Similar Quality Map for Image Quality Assessment时间:cvpr2018模仿FR-IQA算法的思想:①generate similarity index map②pool the map如图所示:本文网络:由两部分组成。FCNN:采用U-Net(原本用于图像分割)网络得到质量图,采用逻辑回归训练。...

2018-12-23 20:08:52

数据预处理:归一化/标准化/中心化

为什么归一化/标准化?归一化/标准化实质是一种线性变换,线性变换有很多良好的性质,这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效”,反而能提高数据的表现,这些性质是归一化/标准化的前提。比如有一个很重要的性质:线性变换不会改变原始数据的数值排序。使用的场景梯度下降法求解最优化问题时:可以加快求解速度,也就是提升收敛速度归一化/标准化的方法归一化到0 ~ 1 或 -1 ~ 1之间方法:...

2018-12-21 17:28:26

tensorflow 语法

获取变量的大小 tf.shape()和x.get_shape().as_list()1 tf.shape()tf.shape()很显然这个是获取张量(tensor和ndarray都可以用)的大小的import tensorflow as tf import numpy as np a_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b_list=[[1,2,3],...

2018-12-14 10:56:52

torchnet tnt.Meter

原文档:https://github.com/torchnet/torchnetimport torchnettnt.MeterMeters provide a standardized way to measure a range of different measures, which makes it easy to measure a wide range of properties...

2018-12-10 18:48:49

深度学习:混淆矩阵,准确率,top1,top5,每一类的准确率

几个概念1)正确率(accuracy)正确率是我们最常见的评价指标,accuracy=(TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好;2)错误率(errorrate)错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,errorrate=(FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以a...

2018-12-10 17:10:29

深度学习调参:优化算法,优化器optimizer,学习率learning rate

学习率有什么用学习率是深度学习中的一个重要的超参,如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。学习率决定了每步权重更新对当前权重的改变程度:其中E(w)为我们优化的损失函数,η是学习率。大小的对训练网络的影响学习率太小,更新速度慢;学习率过大,可能跨过最优解。因此,在刚开始训练,距离最优解较远时可以采用稍大的学习率,随着迭代次数增加,在逼近最优解的过程中,逐渐减小学习率。太大容易出...

2018-12-06 20:59:06

深度学习中训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set)

在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(trainset)验证集(validationset)测试集(testset)。训练样本和测试样本训练样本的目的是数学模型的参数,经过训练之后,可以认为你的模型系统确立了下来。一般训练样本和测试样本相互独立,使用不同的数据。trainingset是用来训练模型或确定模型参数的,如ANN中权值等;...

2018-12-06 20:43:37

深度学习中Dropout的作用和原理

理解dropoutdropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭。在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家。1 组合派参考文献中第一篇...

2018-12-06 10:57:08

torch.nn

Linear 是module的子类,是参数化module的一种,与其名称一样,表示着一种线性变换。Linear的创建需要两个参数,inputSize 和 outputSizeinputSize:输入节点数outputSize:输出节点数所以Linear 有7个字段:weight : Tensor , outputSize ×× inputSizebias: Tensor ,outpu...

2018-12-05 16:34:05

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