最近接触到了很多池，例如 对象池、数据库连接池、线程池、等等，今天来总结一下这多种不同的池，体现的池化思想，希
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2023-05-27 00:25:46
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软件设计思想：池化技术先举个例子 一种简单的架构：前端一台 Web 服务器运行业务代码，后端一台数据库服务器
原创
2022-06-23 09:34:37
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软件设计思想：池化技术先举个例子一种简单的架构：前端一台Web服务器运行业务代码，后端一台数据库服务器存储业务数据。系统架构系统上线时，用户量不大，运行平稳，但是随着流量的提升，系统访问速度会变慢。分析日志后，发现系统慢的原因是出现在系统库的交互上，因为数据调用的方式是首先获取数据库的连接，然后依靠这个连接，查询数据库的数据，最后释放数据库资源。为什么频繁创建连接响应会变慢？整个MySQL创建连接
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2021-06-08 13:48:27
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1、U-Net基本原理分为下采样和上采样过程。其中先用卷积和池化进行提取特征，然后用转置卷积和卷积进行重建。2、池化这里补充池化的知识：池化就是去除杂余信息，保留关键信息。池化层也称下采样层，会压缩输入的特征图，一方面减少了特征，导致了参数减少，进而简化了卷积网络计算时的复杂度;另一方面保持了特征的某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。池化操作主要有两种，一种是平均池化(Average Pooling
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2023-09-18 04:00:16
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在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大
池：同一类对象集合连接池的作用 1． 资源重用 由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，另一方面也增进了系统运行环境的平稳性（减少内存碎片以及数据库临时进程/线程的数量）。 2． 更快的系统响应速度 数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免
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2019-07-26 11:31:00
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src目录下编写配置类db.properties url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/jdbc?useUni
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2022-10-01 08:06:35
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离散化是程序设计中一个非常常用的技巧，它可以有效的降低时间复杂度。其基本思想就是在众多可能的情况中“只考虑我需要用的值”。下面我将用三个例子说明，如何运用离散化改进一个低效的，甚至根本不可能实现的算法。《算法艺术与信息学竞赛》中的计算几何部分，黄亮举了一个经典的例子，我认为很适合用来介绍离散化思想。这个问题是UVA10173(http://acm.uva.es/p/v101/10173.html)，题目意思很简单，给定平面上n个点的坐标，求能够覆盖所有这些点的最小矩形面积。这个问题难就难在，这个矩形可以倾斜放置（边不必平行于坐标轴）。这里的倾斜放置很不好处理，因为我们不知道这个矩形最终会倾斜多
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2013-04-25 09:32:00
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线程池的由来最开始大家使用线程都是new Thread(r).start();复制代码如果程序中只有很少的地方需要使用多线程这种方式没有问题，但如果很多地方都需要使用到多线程，你可能也会想能不能写个工具类，让工具类来管理线程的创建、销毁，而我们只需要使用即可呢？这个工具类，就被称为线程池！第一版 最简单的线程池让我们来设计这个工具类，并一步一步慢慢将它完善成线程池。从最简单的开始,跟 Thread
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2021-01-19 17:24:47
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在介绍之前大家思考下列的几个问题1 什么是过程化思想？2 什么是模块化思想？3 他们之间有什么区别？
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2023-05-12 11:03:19
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池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信息，这种语义信
实验手册有云： 前向传播时，输出特征图Y中某一位置的值的输入特征图X对应池化窗口的最大值。计算公式为 如何理解？ 输出中，n表示特征图号，c是通道号，h是行号，w是列号，kh∈[1,K],kw∈[1,K]，k是池化窗口的长、宽大小。 上网查询，很容易得知最大池化的过程： （图源：卷积神经网络——池化 ...
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2021-10-29 19:22:00
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分页，包含一些基本元素。 比如：当前的URL，首页，尾页，上一页，下一页，总页数，以及数字链接（包含当前页） 组件化思想，就是把这些基本元素给整理出来，然后拼接。 拼接 这里需要注意的是， 要放到最后，它会把其他元素中包含它们的给替换掉。
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2021-08-05 16:23:05
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本人对插件式应用框架的开发是相当喜欢的，记得曾经写过一篇文章，《将工厂模式升华为插件式框架》，这篇文章中写的是在控制台下实现的一种将工厂模式进一步加工后的结果。这两天又重新理了一下思路，于是决定动手写一个winform环境下的插件式框架开发。当然，现在插件式开发的软件也是相当多的，这个可以网上搜一下，或者看我的《将工厂模式升华为插件式框架》，最后有提到。插件式开发的核心思想我想应该是针对接口编程，
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2023-08-17 20:40:55
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池化层但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出Y中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。在本节中介绍池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。二维最大池化层和平均池化层同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出
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2023-08-20 15:46:29
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什么是组件化 组件化并不是前端所特有的，一些其他的语言或者桌面程序等，都具有组件化的先例。确切的说，只要有UI层的展示，就必定有可以组件化的地方。简单来说，组件就是将一段UI样式和其对应的功能作为独立的整体去看待，无论这个整体放在哪里去使用，它都具有一样的功能和样式，从而实现复用，这种整体化的细想就是组件化。不难看出，组件化设计就是为了增加复用性，灵活性，提高系统设计，从而提高开发效率简单的说组件
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2023-06-26 20:44:07
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1 问题在深度学习的卷积网络过程中，神经网络有卷积层，池化层，全连接层。而池化层有最大值池化和均值池化两种情况，而我们组就在思考，最大值池化和均值池化有什么区别呢？两者的模型准确率是否有所不同？2 方法这是所有的代码，主要改变卷积层中的最大值池化和均值池化的相关代码即可。也就是maxpool2d和avgpool2d的应用。class MyNet(nn.Module): #
将第一层卷积层和最末层权值乘以负一，除最末层的所有偏置量也都乘以负一，这样的话，你把所有最大池化改成最小池化，结
前言 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。1 作为小白入坑篇系列，开始今天的算子池化，错过其他算子的请关注公众号所向披靡的张大刀后台领取。 池化一词开始视觉机制，指的是资源的合并、整合，英文为pooling，中文直译过来即
在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大
