1）基本数据类型的大小int：32位 4个字节；short：16位 2个字节；float：32位；double：64位；long：64位；char：16位；byte：8位；最小值是-128，最大值是127boolean：1位2）自动拆箱和自动装箱自动拆箱：当计算数值时，integer会自动转为int型进行计算自动装箱：当int型传给integer类型时，int数值又会包装为integer基本数据类
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2023-12-15 13:58:05
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# Java常量池int初始化
在Java编程中，常量池是一种存储常量值的内存区域，它在编译期间就确定并存储在.class文件中。在Java中，可以使用int型变量来表示整数类型的常量，在常量池中也会有对应的存储方式。本文将介绍Java常量池中int类型常量的初始化过程。
## Java常量池
Java中的常量池是为了节省内存而设计的内存区域，用于存储字符串、数值等常量。在Java中，常量池
原创
2024-03-04 04:15:27
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使用整数的封装类型Byte、Short、Integer、Long定义变量时，经常会遇到Integer i1=1;和Integer i2=new Integer(1);判断i1==i2的情况，但是对于Short s1=1;s1和i1比较如何呢？理论上占用的字节都不一样，应该不是同一个常量池，但是还有自动转型这个东西，所以对此有了怀疑。1.整数类型常量池整数类型的封装类型Byte、Short、Inte
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2023-07-13 17:51:05
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python_day_6一. 回顾上周所有内容一. python基础Python是一门解释型. 弱类型语言print("内容", "内容", end="\n") 打印语句变量: 程序运行过程中产生的中间值. 存储在内存中.供后面的程序调用变量的数据类型: int, 整数str, 字符串bool, True,False 5. 命名规则: 由数字,字母,下划线
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2023-08-22 21:18:20
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标题：如何实现Python池化
## 引言
Python池化是一个常用的技术，它可以帮助提高代码的执行效率和资源利用率。对于刚入行的小白来说，了解和掌握Python池化的实现方法是非常重要的。在本文中，我将向你介绍Python池化的基本概念及实现步骤，并提供相应的代码示例和注释，希望能够帮助你快速掌握这一技能。
## Python池化的概述
Python池化是指创建一个进程池或线程池，通过复用
原创
2024-01-04 12:56:54
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# Python池化的实现
## 概述
在深度学习中，池化（Pooling）是一种常用的操作，用于降低输入数据的空间维度。特别是在图像处理任务中，池化操作可以通过缩小图像尺寸来减少计算量，同时保留重要的特征信息。本文将介绍如何在Python中实现池化操作。
## 池化的流程
下面是实现池化操作的整个流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定
原创
2023-09-30 12:11:06
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近期，想了深入了解一下python中的数据库池概念，其实目前没有遇到过需要创建数据库池的业务场景，因为当前对数据的处理，写了几个后台数据处理逻辑，有些是1个小时处理一次，所以在代码结构上就是每隔一个小时就会重新连接一次数据库，连接好后，执行算法，将跑出来的结果存入数据库。数据量其实也不是很大，就万条左右，写入速度也已经很快了。所以构建数据池其实也没有必要，对于效率的提升并不明显。但是如果是做一个数
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2023-12-18 21:21:46
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一、定义 池化层是深度学习中常用的一种层级结构，用于减少神经网络模型的参数数量，降低计算复杂度，同时提取输入数据的关键特征。它通常紧跟在卷积层之后，是卷积神经网络（CNN）中的一个重要组成部分。池化层的主要作用是通过对输入数据进行降采样，减少数据的维度，同时保留最重要的特征。这有助于模型在一定程度上提高了泛化能力，同时降低了过拟合的风险。池化层的操作通常有两种主要类型：1、最大池化（Max Poo
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2024-06-12 10:43:31
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背景在CNN中，池化函数一般放在卷积层之后，图片经过卷积层，获得的特征更加适合分类器的学习，然而如果进行的是同卷积或者全卷积，得到的特征大小不比原来的小，这样我们就需要降维，为此引入池化函数。池化函数tf.nn.max_pool(avg_pool)在TensorFlow中池化函数如下： tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding,name=None) tf
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2023-12-14 14:36:12
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池化层（Pooling layers）除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性，我们来看一下。 先举一个池化层的例子，然后我们再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（max pooling）。执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。执行过程非常简单，把4×4的输入拆分成不同的区域，我把这个区域用不同颜色来
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2024-09-27 19:36:14
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# Java 常量池中的 int 类型
Java 常量池是 Java 虚拟机（JVM）在运行时用于保存常量的内存区域。常量池包括字符串常量和数值常量，其中 int 类型的常量对应于基本数据类型的整数。理解 Java 中的常量池对于优化内存使用和提高程序性能至关重要。
## 常量池的概念
在 Java 中，常量池主要分为两种：**静态常量池**和**运行时常量池**。静态常量池在编译时就存在于
原创
2024-08-23 06:10:32
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目前网络中运用最多的pool操作就是maxpool，最大池化。最开始经典的网络用的较多的是平均池化。操作与机制都差不多，一个是取最大值，一个是取平均值。作为小白的我最近看文章脑子里浮现出几个问题：池化层（我们以最大池化为例）的作用池化层如何通过反向传播池化层的最直观的作用就是降维、减少参数量、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减少内存消耗等等。《动手学习深度学习》一书中还提
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2023-11-11 20:07:38
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目录回顾相关课程内容为什么要学习本课主问题：如何推导最大池化层的后向传播？主问题：如何反向计算误差项？任务：实现反向计算误差项总结回顾相关课程内容最大池化层的前向传播算法是什么？为什么要学习本课如何推导最大池化层的后向传播？主问题：如何推导最大池化层的后向传播？最大池化层的后向传播算法有哪些步骤？
答：只有一步：已知下一层计算的误差项，反向依次计算这一层的误差项
（因为这一层没有权重值，所以不需要
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2024-01-02 19:40:14
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一、池化技术 - 简单点来说，就是提前保存大量的资源，以备不时之需。对于线程，内存，oracle的连接对象等等，这些都是资源，程序中当你创建一个线程或者在堆上申请一块内存时，都涉及到很多系统调用，也是非常消耗CPU的，如果你的程序需要很多类似的工作线程或者需要频繁的申请释放小块内存，如果没有在这方面进行优化，那很有可能这部分代码将会成为影响你整个程序性能的瓶颈。池化技术主要有线程池，内存池，连接池
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2024-09-01 22:49:51
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1、池化层的理解 pooling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。另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。 池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面：(1)、它减小了来自上
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2024-04-25 16:01:47
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flask中是没有ORM的，如果在flask里面连接数据库有两种方式一：pymysql
二：SQLAlchemy
是python 操作数据库的一个库。能够进行 orm 映射官方文档 sqlchemy
SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重
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2023-12-25 13:26:06
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# Python int 格式化
## 引言
在Python编程中，我们经常需要对整数进行格式化以满足不同的需求。本文将向你介绍如何使用Python对整数进行格式化，并提供了一些示例代码和解释，帮助你更好地理解。
## 格式化整数的步骤
下面是一个整体的步骤表格，帮助你更好地掌握整个格式化流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 定义要格式化的整数 |
原创
2023-10-17 07:51:44
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# Python中的整数格式化：新手指南
在学习Python编程时，格式化整数是一个重要的技能，尤其在处理用户输入或生成输出时。本文将帮助你理解如何在Python中格式化整数，并通过一系列步骤和示例代码让你更快掌握这一技能。
## 整体流程
下面是一个简明的流程，展示了如何在Python中格式化整型（int）的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-08-10 04:38:45
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目录1.对象持久化2.字符串操作本节讲对象持久化的相关概念，当我们运行一个游戏程序时其实程序是跑在内存里的，当我们在游戏中保存游戏存档，就是将内存持久化的过程，以后我们在读取游戏可以直接从持久化的文件里读取进内存继续游戏。持久化有多种方式：主要有存储为扁平文件（文本文件）、pickle模块、shelve模块、数据库、ORM。之后我们学习了字符串的实质，字符串编码之间的关系，以及Python中将字符
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2023-11-28 00:49:36
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# 在 Python 中实现池化操作的完整指南
池化操作（Pooling）是深度学习中特别常见的一种技术，特别是在卷积神经网络（CNN）中用于降维和提取特征。池化操作可以帮助减少计算量，同时保留重要的信息。本篇文章将引导你如何在 Python 中实现池化操作。
## 整体流程
首先，我们需要了解实现池化操作的整体流程。下面是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-09-10 06:52:27
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