1、短连接 在HTTP/1.0版本中，默认使用的是短连接，也就是说浏览器和服务器每进行一次HTTP操作，就建立一次连接，任务结束就中断连接。如果客户端浏览器访问某个HTML或其他类型的Web页中包含其他的web资源，则浏览器每遇到这样一个web资源，就会建立一个HTTP会话。2、长连接 从HTTP/1.1版本起，默认使用长连接用以保持连接特性。使用长连接的HTTP协议，会在响应消息报文段加入: C
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2024-03-27 08:00:17
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## 长短连接的实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建ServerSocket对象] --> B[创建Socket对象]
B --> C[设置Socket的输入输出流]
C --> D[进行数据的读写操作]
D --> E[关闭Socket]
E --> F[关闭ServerSocket]
```
### 步
原创
2023-09-20 12:12:26
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文章目录引言RNN的缺点LSTM改进LSTM剖析总结 引言RNN的缺点上次介绍了RNN，可以参见文章循环神经网络(recurrent neural network)(RNN)。 在末尾只提到了RNN的优点，在这里作为LSTM的对比，有必要指出其较明显的缺点。即对于历史信息的表示而言，RNN的并不算太合理。 为什么?考虑这么一种情况，隐藏层的激活函数是Relu，或者直接认为没有激活函数，那么有：
在上篇文章一文看尽RNN（循环神经网络）中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。Long Short Term Memory networks（以下简称LS
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2024-07-04 15:22:15
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LSTM长短期记忆网络：它是一种特殊的RNN网络，可以很好的解决长时依赖问题，与常规神经网络有什么不同？ 传统的RNN为 可以看到它的处理层非常简单，通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。这样就可以利用上一时刻学习到的信息进行当前时刻的学习了。例如处理语音识别，语言模型，机器翻译等LSTM的结构和上面相似： LSTM可以通过门控单元可以对细胞添加和删除信息。通过门可以
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2024-03-06 05:28:13
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目录1 循环神经网络2 长依赖存在的问题3 LSTM Networks4 LSTM背后的核心理念5 一步步的拆解LSTM5.1 forget gate忘记门（遗忘门）5.2 input gate输入门5.3 更新上一个状态值Ct−15.4 输出门output gate6 LSTM的变种6.1 peephole conn
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2024-08-09 00:08:00
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文章目录1. 基本概念2. 长短时记忆网络的前向计算2.1 门2.2 遗忘门2.3 输入门2.4 输出门3. 长短时记忆网络的训练3.1 LSTM训练算法框架3.2 关于公式和符号的说明3.3 误差项沿时间的反向传递3.4 将误差项传递到上一层3.5 权重梯度的计算4. GRU4.1 LSTM与GRU的区别 1. 基本概念长短时记忆网络(Long Short Term Memory Networ
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2023-12-18 21:44:38
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Websocket的技术背景WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议, WebSocket通信协议于2011年被IETF定为标准RFC 6455并由RFC7936补充规范.WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单, 使用WebSocket的API只需要完成一次握手就直接可以创建持久性的连接并进行双向数据传输.WebSocket支持的客户端不仅限于浏览器(
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2024-03-25 09:37:36
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循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）; 长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）; 门限循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）1.循环神经网络RNN1.1.优点1.2.缺点2.长短期记忆LSTM2.1.忘记门层2.2.更新状态2.3.输出(输出信息和更新后的状态)2.4.LSTM 的变体3.门限循环单元GR
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2023-11-29 18:12:37
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# Spring Boot 服务的长短连接解析
在现代微服务架构中，连接管理是一个至关重要的方面。特别是在 Spring Boot 应用中，我们常常会遇到长连接和短连接的概念。它们各自有不同的用途和实现方式。本文将深入探讨这两种连接的区别，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 1. 什么是长连接和短连接？
- **长连接**：长连接指的是在客户端与服务器之间建立的持久连接，连接在发送和接收数
原创
2024-10-20 05:28:19
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这里写目录标题1. LSTM介绍1.1 什么是LSTM1.2 LSTM相较于RNN的优势1.3 LSTM的结构图1.3.1 LSTM的核心思想1.3.2 LSTM的遗忘门1.3.3 LSTM的输入门1.3.4 LSTM的输出门1.4 LSTM的优缺点1.5 如何计算 LSTM 的参数量？1.6 LSTM与GRU相比怎么样呢？2. nn.LSTM()2.1 nn.LSTM()的参数解释2.2 nn
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2024-01-01 12:37:41
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目录摘要：研究背景：滑动时间窗口的构建：双层双向长短期记忆神经网络构造：程序计算结果：本文Matlab代码分享 摘要：为了充分挖掘电力负荷与多维特征因素的非线性关系，提高负荷预测精度，提出了一种基于随机森林和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的超短期负荷预测方法。首先，采用滑动时间窗口的方式构建神经网络的输入数据，使其输入前几个时间点的负荷值以预测下一时间点的负荷值，提高网络的精度；其
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2024-03-11 17:11:12
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长短时记忆网络是循环神经网络(RNNs)的一种，用于时序数据的预测或文本翻译等方面。LSTM的出现主要是用来解决传统RNN长期依赖问题。对于传统的RNN，随着序列间隔的拉长，由于梯度爆炸或梯度消失等问题，使得模型在训练过程中不稳定或根本无法进行有效学习。与RNN相比，LSTM的每个单元结构——LSTM cell增加了更多的结构，通过设计门限结构解决长期依赖问题，所以LSTM可以具有比
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2023-09-04 12:48:35
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上篇介绍了RNN循环神经网络，上篇在最后说明了RNN有梯度爆炸和梯度消失的问题，也就是说RNN无法处理长时间依赖性问题，本篇介绍的LSTM（长短时记忆网络）是应用最多的循环神经网络，当提到循环神经网络时一般都特指LSTM，如果以将RNN视为一种思想，那么LSTM是循环神经网络的具体实现。通过‘门’运算引入细胞状态的概念(Cell state),LSTM可以较好的利用历史记录信息。一、
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2024-01-28 05:38:42
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http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases《TensorFlow实战Google深度学习框架》1.LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆网络原理上一篇文章已经讲完RNN的原理及Te
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2024-03-26 11:19:15
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循环神经网络(RNN) 人们不是每一秒都从头开始思考，就像你阅读本文时，不会从头去重新学习一个文字，人类的思维是有持续性的。传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络...
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2021-02-08 22:01:00
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神经网络学习-介绍长短期记忆网络LSTM初探长短期记忆网络 在之前的文章中，我们介绍过循环神经网络RNN的原理，但由于RNN无法对更长的信息进行处理和使用，所以需要引入一种基于RNN的变种的神经网络，也就是所谓的LSTM长短期记忆神经网络。这种网络可以很好地处理间隔较长的信息，也就是自然语言处理中常见的上下文信息，可能在实际情况下预测当前词汇所需要用
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2024-05-15 09:14:37
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LSTM（Long Short-Term Memory networks）是一种时间递归神经网络，是RNN的改进之一，解决了RNN不易处理的远距离信息上下文依赖、梯度消失或梯度爆炸等问题。LSTM的结构类似RNN，区别在于将传统神经元用记忆单元代替，这个单元由遗忘门、输入门和输出门组成，根据规则判断信息期限，长期记忆信息可以传到很深的层，短期记忆信息将很快被遗忘。所有的递归神经网络都由
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2023-12-29 19:25:30
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LSTM ：Long short-term memory这也是RNN的一个变种网络，在之后大家都可以见到各类变种网络，其本质就是为了解决某个领域问题而设计出来的，LSTM是为了解决RNN模型存在的问题而提出来的，RNN模型存在长序列训练过程中梯度爆炸和梯度消失的问题，无法长久的保存历史信息，而LSTM就可以解决梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好
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2023-12-15 16:44:50
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1. 摘要 对于RNN解决了之前信息保存的问题，例如，对于阅读一篇文章，RNN网络可以借助前面提到的信息对当前的词进行判断和理解，这是传统的网络是不能做到的。但是，对于RNN网络存在长期依赖问题，比如看电影的时候，某些细节需要依赖很久以前的一些信息，而RNN网络并不能很好的保存很久之前的信息，随着时间间隔不断增大，RNN网络会丧失学习到很远的信息能力，也就是说记忆容量是有限的。例如，对于阅读一本
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2024-05-28 11:10:12
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