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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1、什么是池化？我们之所以使用卷积后的特征，是因为图像具有“静态型”的属性，也就意味着在一个图像区域的特征极有可能在另一个区域同样适用。所以，当我们描述一个大的图像的时候就可以对不同位置的特征进行聚合统计（例如：可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 or 最大值）这种统计方式不仅可以降低纬度，还不容易过拟合。这种聚合统计的操作就称之为池化，或平均池化、最大池化。2、池化的作用？（1）保留主
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2024-01-29 12:59:31
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在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池
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2023-09-22 06:47:35
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String pool说到String类，就不得不提字符串池（String pool ）。在JAVA中，String类出现的频率很高，为了提升性能，JAVA为String类特地开辟的一块内存空间，这块空间就称为字符串池。创建String类的时候 如果是直接赋值，那么当前的String类型的值就会被添加到字符串池中。当创建第二个String类，在赋值的时候，JAVA会先在字符串池中寻找有没有已经存在
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2023-09-22 12:20:09
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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
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2023-12-09 14:14:56
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池化层池化层的目标是对输入图像进行下采样（即缩小），以便减少计算量、内存使用量和参数数量（从而降低过拟合的风险）池化层中的每个神经元都连接到位于一个小的矩形接受视野中的上一层中有限数量的神经元的输出。必须定义其大小、步幅和填充类型。但是，池化层没有权重。它所做的工作就是使用聚合函数（例如最大值或均值来聚合输入）池化层通常独立地作用于每个输入通道，因此输出深度与输入深度相同除减少计算量、内存使用量和
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2023-11-27 21:55:59
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# 如何实现池化 Java
## 概述
在 Java 中，实现对象池（池化）是一种常见的技术，它可以提高系统的性能和资源利用率。本文将详细介绍如何实现对象池的过程，并给出每一步的代码示例和说明。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建对象池) --> B(初始化对象)
B --> C(从对象池获取对象)
C --> D(使用对象)
原创
2024-03-01 03:46:01
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# Java 池化实现指南
在现代应用程序开发中，资源的管理显得尤为重要。特别是在使用数据库连接、线程等资源时，建立和关闭这些资源是费时费力的。为了解决这个问题，我们可以使用“池化”技术来管理资源。池化的核心思想是重复使用现有的资源，而不是每次都去创建新的资源，这样可以提升性能和效率。
本文将指导你实现一个简单的Java对象池，以便你能更好地理解池化的过程和实现方法。我们将依照以下流程进行：
原创
2024-10-21 07:39:27
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在netty引用计数机制介绍中，我们说到了对象池，这里对对象池做一个详细的介绍。 这里引用上节的内容，介绍下对象池的作用。对象池其实就是缓存一些对象从而避免大量创建同一个类型的对象，类似线程池的概念。对象池缓存了一些已经创建好的对象，避免需要时才创建对象，同时限制了实例的个数。池化技术最终要的就是重复的使用池内已经创建的对象。从上面的内容就可以看出对象池适用于以下几个场景： 1.创建对象的开销大
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2023-11-02 13:33:00
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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，O(∩_∩)O，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，
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2024-05-20 09:59:15
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#数据库连接池：1、概念：就是一个容器（集合），存放数据连接的容器 当容器初始化好后，容器会被创建，容器中会申请一些连接对象，当用户来访问数据库是，从容器中获取连接对象，用户访问结束之后，会将连接对象放回到容器中。2、好处： *节约资源 *用户访问高效3、实现： 1、接口：DataSourse javax.sql包下 1、方法： *获取连接：getConnectio
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2023-06-21 15:00:29
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Java常量池总结 一、基本概念介绍 什么是常量 用final修饰的变量即为常量（成员变量、局部变量、静态变量，只要被final给修饰过的）。 什么是常量池
先说静态常量池，来看看class文件中都包含了哪些内容。
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2023-12-10 13:07:03
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一、池化技术池化技术指的是提前准备一些资源，在需要时可以重复使用这些预先准备的资源。在系统开发过程中，我们经常会用到池化技术。通俗的讲，池化技术就是：把一些资源预先分配好，组织到池中，之后的业务使用资源从对象池中获取，使用完后放回到对象池中。这样做带来几个明显的好处：资源重复使用， 减少了资源分配和释放过程中的系统消耗。可以对资源的整体使用做限制。池化技术分配对象池，通常会集中分配，这样有效避免了
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2023-08-21 19:23:46
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在熟悉线程池之前，其实应该先了解一下池化技术。什么是池化技术呢？就是将用过的资源保存起来，等下一次需要这种资源的时候，再拿出来重复使用。常见的池化技术有：线程池、连接池、内存池、常量池、对象池等。所以，可以类比着来学习。01、为什么要使用线程池？1、降低资源消耗。通过重复使用线程池中已经创建好的线程，来避免频繁的线程创建和销毁所带来的资源消耗。2、提高响应速度。减少CPU的空闲时间，提高系统的吞吐
Java线程池前生今世池化技术简述池化技术在开发中应用十分广泛，简单来说，池化技术就是将可重复利用的对象比如连接、线程等，统一管理起来。线程池、数据库、连接池、HTTP、Redis 连接池等等都是对池化技术的很好实现。通常而言，池化技术所管理的对象，无论是连接还是线程，它们的创建过程都是比较耗时的，也比较消耗资源。所以，我们就需要将他们放入一个池子中统一管理起来，以达到提升性能和资源复用的目的。所
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2023-10-11 08:14:02
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在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池
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2024-04-10 09:47:06
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各们大佬们，小白第一次在github上发布源码，不足之处还往多多指教。 这是给朋友爬虫使用的ip代理池，保证ip的有效性和可靠性，使用java实现。 话不多说开始上干货 本次采用的是apache开源对象池PoolableObjectFactory管理所有ip
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2023-06-05 21:05:29
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netty内存管理思想PooledByteBufAllocatePoolChunkChunk初始化PoolChunk分配内存netty内存管理思想java作为一门拥有GC机制的语言，长久以来它的使用者都不必手动管理内存，这比起c/c++是一个巨大的进步。但现在netty却反其道而行之，实现了一套不依赖GC而自行管理内存的机制。
那么netty为什么要这么做？众所周知netty是一个网络通信层框架，
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2023-11-03 11:48:36
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池化操作通常在卷积神经网络中使用，并且与卷积操作配合使用，可以起到调节数据维数，并且具有抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可以学习的参数，所以某种程度上与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有很多相似之处。一：.基本原理 池化操作最初是用来减小数据大小，使模型更容易训练，这个过程即为下采样(downsampling)，这
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2023-08-22 12:39:43
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池化分类平均池化：对邻域内特征点求平均正向传播：邻域内取平均反向传递：梯度根据邻域大小被平均，然后传递给索引位置参考：平均池化最大池化：对邻域内特征点求最大值正向传播：邻域内求最大值，并记住索引位置，用于反向传播反向传播：梯度传播到邻域内最大值的索引位置，其他位置补0全局自适应池化：自适应池化Adaptive Pooling会根据输入的参数来控制输出output_size，而标准的Max/AvgP
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2023-07-23 21:23:13
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