ResNet自从15年问世以来迅速影响了CNN的发展,主要得益于ResNet的shortcut结构能够避免网络的退化(即传统的CNN随着网络深度的 增加会出现训练误差和测试误差增大的情况)和梯度消失/爆炸现象,使得ResNet能够从网络层数的加深中受益,这也是为什么ResNet 能够做到34层,50层,甚至152层,甚至是1202层的缘故。原文中提供了几个通用的网络结构:本文分析GitHub上面的
  在Spring Cloud集群中,各个角色的通信基于REST服务,因此在调用服务时,就不可避免地需要使用REST服务器请求的客户端。我们知道Spring可以用自带的RestTemplate使用HttpClient发送请求,此处将介绍另一个REST客户端:Feign。Feign框架已经被集成到Spring Cloud的Netflix项目中,使用该框架可以在Spring Cloud的集群中更加简单
转载 2024-04-30 17:59:37
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LangChain实战代码的描述 在本篇博文中,我将带大家一起探索 LangChain 的实战代码,展示如何在这个强大的框架中进行环境准备、配置、验证和优化,以及扩展应用的过程。通过详细的步骤指南和多样的图形化表示法,我希望能够帮助你快速上手并有效管理你的项目。 ## 环境准备 在开始之前,有必要了解一下我们需要准备的软硬件要求。以下是详细的四象限图,展示了系统的硬件资源需求。 ```me
原创 3月前
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# TypeScript实战代码详解 ## 引言 TypeScript是一种由微软开发的开源编程语言,它是JavaScript的超集,增加了静态类型和面向对象的特性。TypeScript通过静态类型检查,提供了更好的错误检查和智能提示,使得代码更加健壮和可维护。本文将通过实例代码深入介绍TypeScript的一些实战技巧,帮助读者更好地理解和运用TypeScript。 ## 代码示例一:声明
原创 2023-09-02 03:24:11
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1. Flink的引入 这几年大数据的飞速发展,出现了很多热门的开源社区,其中著名的有 Hadoop、Storm,以及后来的 Spark,他们都有着各自专注的应用场景。Spark 掀开了内存计算的先河,也以内存为赌注,赢得了内存计算的飞速发展。Spark 的火热或多或少的掩盖了其他分布式计算的系统身影。就像 Flink,也就在这个时候默默的发展着。在国外一些社区,有很多人将大数
按上节操作:简易Git服务器gogs的搭建启动脚本:/usr/local/gogs/start.sh[root@docker02 ~]# more /usr/local/gogs/start.sh #!/bin/bash/usr/local/gogs/gogs web > /tmp/gogs.log 2>&1[root@docker02 ~]# chmod +x /usr/lo
原创 2021-03-12 21:47:48
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实战练习是在一个公众号上学习的 推荐一下,文章写的很好,特别是选取的cms都很适合新手,文章中说这个cms漏洞比较多,没想到是真的,我这个新手也能找到几个漏洞 :) 我个人比较喜欢敏感函数回溯参数过程这种审计思路,这次练习的cms是熊海cms 在这里我只说一下文章中没有提起的漏洞,我为什么说文章写得 ...
转载 2021-08-19 17:09:00
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一、安装 1、打开FireFox浏览器,打开网址http://www.seleniumhq.org/download/,去下载selenium IDE文件。 (这里我选择的是最新版的下载)二、Selenium IDE简单介绍 1、启动Selenium IDE 点击开发者工具 点击Selenium IDE,启动Selenium IDE。2、Selenium IDE窗口(1)文件:创建、打开、保存和导
转载 2024-09-10 06:54:37
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# 机器学习实战代码示例与基本原理 机器学习作为当前科技发展的前沿领域,已被广泛应用于各个行业。通过算法让计算机从数据中学习,帮助我们解决实际问题。在本文中,我们将通过简单的代码示例来介绍机器学习的基本概念,并用甘特图和类图帮助您更好地理解项目实施过程与系统设计。 ## 机器学习基本流程 机器学习的典型流程包括以下几个步骤: 1. **数据采集**:收集和准备数据集。 2. **数据预处
原创 2024-09-03 05:42:33
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代码审核(Code Review)是软件研发质量保障机制中非常重要的一环,但在实际项目执行过程中,却因为种种原因被Delay甚至是忽略。在实践中,给大家推荐一款免费、开放源代码代码审查软件Gerrit。 1. Why Code Review Code Review是什么? Code Review最
转载 2017-11-30 17:02:00
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import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.Cookie; import javax.servlet.http.HttpServlet; ...
原创 2021-08-13 10:05:43
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# 深度学习实战代码 深度学习是一种机器学习方法,通过模拟人脑的神经网络结构来实现智能化的任务。在实际应用中,深度学习已经取得了很多令人瞩目的成果。为了帮助读者更好地理解深度学习实战代码的实现过程,本文将介绍一个基于Python的深度学习示例。 ## 问题描述 我们的目标是根据一组手写数字的图片,训练一个神经网络模型,能够准确地识别数字。输入数据集包括一万张图片,每张图片的大小为28x28像
原创 2023-09-24 14:07:14
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机器学习是理论性很强的一门课程,在工程实践时,常常难以把理论和代码结合起来。想通过一个工程来学习一下机器学习中的卷积神经网络。 tiny_cnn是c++写的实现cnn的代码,想通过代码来了解理论,学习和锻炼一下编程能力。tiny_cnn是c++11编写的,只有头文件,不依赖其他库就能运行MINST。计算卷积以及求导,这样大规模复杂的运算一般都是用GPU,tiny_cnn并没有是用GPU,它只是是
第一章Java语言概述一、DOS命令常用的dos命令dir:列出当前目录下的文件及文件夹md:创建目录rd:删除目录cd:进入指定目录cd…:退回到上一级目录cd\:退回到根目录del:删除文件exit:退出dos命令行常用快捷键⬅ ➡:移动光标⬆ ⬇:调阅历史操作命令二、Java技术体系平台三、Java语言特点特点一:面向对象两个基本概念:类、对象三大特性:封装、继承、多态特点二:健壮性吸收C/
WordCount案例案例一: import org.apache.spark.streaming._ val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5)); val lines = ssc.textFileStream("file:///home/software/stream"); //val lines = ssc.textFileStream("hdf
转载 2024-07-11 14:17:35
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# 使用GloVe实现词嵌入的Python代码实战 GloVe(全球词向量)是一个用于生成词向量的有效工具。本文将指导你如何在Python中实现GloVe,帮助你理解和实践这一过程。我们将分步进行,下面是整个流程的概述。 | 步骤 | 描述 | |------------|----------------
原创 8月前
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见标题,知其意。在做网站时候,其实我们会用很多JS库,网络上流行的和公司自己封装的,这些东西都很好用,但是或多或少的有些bug或者有一些缺陷,即使真的很完善,但也可能达不到自己特定的一些需求。所以遇到问题,是很正常的。但是为什么要说是新手遇到问题呢?这就是因为,有些问题,工作几年的攻城狮,轻而易举的就解决了,所以对于他们这些根本不是问题,或者对于他们这些就是私人定制而已。其实我也是这样走过来的,如
# Python LSTM实战代码 在机器学习领域,长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它能够更好地处理长序列数据并避免梯度消失或梯度爆炸的问题。在本文中,我们将介绍如何使用Python实现一个简单的LSTM模型,并在一个示例数据集上进行训练和预测。 ## LSTM简介 LSTM是一种具有记忆单元的RNN变体,能够有效地
原创 2024-06-11 04:15:54
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# 机器学习代码实战教程 ## 1. 概述 在本教程中,我们将帮助刚入行的小白了解如何实现机器学习代码实战。我们将按照以下步骤进行讲解,并提供每一步所需的代码和注释解释。 ## 2. 整体流程 以下是实现机器学习代码实战的整体流程: | 步骤 | 描述 | | ------ | ------ | | 1 | 数据预处理 | | 2 | 特征工程 | | 3 | 模型选择与训练 | | 4
原创 2023-09-02 13:37:08
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第一份自己详细看的源码,搞之前先看了吴恩达的deeplearning.ai教程,他的CNN部分也讲了yolov2的代码,让我对v3有了很多的认知,对代码阅读有很大帮助。train.py""" Retrain the YOLO model for your own dataset. """ import numpy as np import keras.backend as K from kera
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