前言 Java的路径问题，非常难搞。最近的工作涉及到创建和读取文件的工作，这里我就给大家彻底得解决Java路径问题。 我编写了一个方法，比ClassLoader.getResource(String 相对路径)方法的能力更强。它可以接受“../”这样的参数，允许我们用相对路径来定位classpath外面的资源。这样，我们就可以使用相对于classpath的路径，定位所有位置的资源！ Java
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2023-08-19 22:34:56
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如果应用系统是面向多种语言的，编程时就不得不设法解决国际化问题，包括操作界面的风格问题、提示和帮助语言的版本问题、界面定制个性化问题等。由于Java语言具有平台无关、可移植性好等优点，并且提供了强大的类库，所以Java语言可以辅助我们解决上述问题。Java语言本身采用双字节字符编码，采用大汉字字符集，这就为解决国际化问题提供了很多方便。从设计角度来说，只要把程序中与语言和文化有关的部分分离出来，加
# 用Java解决技术难点问题的流程指南
作为一名新手开发者，面临各种技术难点是不可避免的。在Java语言中，有很多常见的技术难点问题，如多线程处理、异常处理、性能优化等。本文将详细讲解如何解决Java中的技术难点问题，并提供具体的代码示例和解释。
## 整体流程
解决技术难点问题的流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Java面试：解决过哪些线上问题
## 引言
在日益完善的软件开发领域中，Java作为一种强大且广泛应用的编程语言，已经成为了很多公司的首选。在Java面试中，面试官常常会问到一个问题：“你在以往的项目中，解决过哪些线上问题？”这个问题考察的是面试者在实际项目中对于线上问题的处理能力以及对于Java相关知识的掌握程度。本文将系统地介绍一些常见的线上问题，并给出相应的解决方案和示例代码。
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原创
2024-02-03 10:16:31
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假设我们要训练这样一个神经网络输入是x, 输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，
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2022-04-22 14:38:32
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假设我们要训练这样一个神经网络输入是x, 输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用dropout之后过程变成：1.首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变（下图中虚线为部分临时被删除的神经元）2.然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执...
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2021-06-18 16:07:06
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要标准化、归一化的原因： 把数据保留在-1～1之间，防止数值太大，发生梯度弥散什么时候用标准化、什么时候用归一化： 连续数据就用标准化 ps：但0不代表“大小”时，就不能用标准化了BN的含义——标准化的意义： 是统一量纲BN其实是在nchw中的n维度上进行标准化 bn是可以加在任何情况下的优化函数过拟合的原因 参数量远远大于“相关信息量”所以，解决过拟合的究极问题是： 提高数据的“信息量”L1正则
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2024-07-08 11:53:05
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2020-08-17 20:00:00
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在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的
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2024-08-04 11:31:47
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随着自然语言处理（NLP）领域的不断发展，Transformer模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，随着模型规模的增大，训练时间和计算资源成为了一个瓶颈。为了解决这个问题，研究者们提出了一种名为DeltaTuning的方法，它通过微调模型参数来提高性能，而不是重新训练整个模型。在此基础上，增量式02：Prefix-tuning（0.1% parameters）【每个transformer层的h
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2024-09-12 20:58:25
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过拟合问题为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合(overfitting)，过拟合表现在训练好的模型在训练集上效果很好，但
原创
2022-12-07 00:29:41
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问题描述
1.五个人打算过一座吊桥，开始时他们都位于该桥的一侧。
2.天很黑，五个人手里只有一个手电筒。
3.该桥一次最多只能同时过两个人，无论是一个人还是两个人过桥，都需要携带手电筒看路。而且手电筒只能通过人携带过桥的方式传递。
4.第一个人过桥需要1分钟时间，第二个人过桥需要2分钟，第三个人需要5分钟，第四个需要7分钟，第五个需要10分钟。由于速度不同，两个人一起过桥的话，速度以慢的人为
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2021-06-12 21:42:37
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什么是过拟合？过拟合也就是你的模型泛化能力差，在训练集上效果很好，但是在验证集和测试集或者实际场合里效果差的表现。怎么判断是不是过拟合？训练时准确率高，验证时准确率低。过拟合产生的原因：1.神经网络的学习能力过强，复杂度过高 2.训练时间太久 3.激活函数不合适 4.数据量太少 5.数据集样本不够丰富，或者存在标签失真，不合理，或者样本存在脏数据 解决办法:1.降低模型复杂度，drop
1、过拟合问题 欠拟合：根本原因是特征维度过少，模型过于简单，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大； 解决方法：增加特征维度，增加训练数据； 过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。 解决方法：（1）减少特征维度；（2）正则化，降低参数值。 减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 ...
原创
2021-08-13 09:32:15
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如何降低过拟合？这是深度学习中非常重要的问题。关于过拟合的相关概念和过拟合带来的危害，可参考笔者之前的博客：过拟合与欠拟合简要总结。如何解决过拟合？1. 获取和使用更多的数据集对于解决过拟合的办法就是给与足够多的数据集，让模型在更可能多的数据上进行“观察”和拟合，从而不断修正自己。然而事实上，收集无限多的数据集几乎是不可能的，因此一个常用的办法就是调整已有的数据，添加大量的“噪音”，或者对图像进行
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2024-01-05 23:01:54
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import keras from keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.layers import Densefrom keras.la
原创
2022-09-09 10:25:50
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1. 过拟合现象对于过拟合现象，这里采用线性回归中预测房价的例子来进行阐述。具体如下图所示： 然后我们分别来评价者三个图对于数据的拟合效果。对于第一幅图而言，实际上就是强行用直线来进行拟合，但是这些数据明显不是一个线性的关系。通常我们将第一幅图的效果称为“欠拟合”。对于第二幅图而言，可以看到拟合效果是比较好的，并且也符合房价逐渐增大后会趋于平稳。对于第三幅图而言，虽然对于训练集的数据拟合效果非常好
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2024-04-17 13:57:39
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要获取MySQL执行过的SQL语句，可以通过MySQL的日志功能、SHOW PROCESSLIST命令和查询information_schema库的表来实现。
### 1. MySQL的日志功能
MySQL提供了两种日志功能：错误日志和慢查询日志。我们可以通过设置相关参数来开启这两种日志，从而获取执行过的SQL语句。
#### 错误日志
MySQL的错误日志记录了服务器在运行过程中发生的错
原创
2023-07-10 05:13:12
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什么是过拟合就是模型过于复杂在训练集合上过度拟合随着模型越来越复杂，在 test set 上面的 error 会呈现先下降后上升的趋势。造成在 training set 上的表现比 test set 上面好。 解决思路简化模型
减少特征减小参数
正则化dropout减小参数的意义：
overfitting 意味着每个点都进行拟合，那势必这条曲线在一段区域内，变化显著，即导数值很大。而 w
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2024-04-18 12:09:33
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1、最初版本，使用多线程爬取，如果网断了就得重新爬。解决方法：另建多线程存储，并做好记录
原创
2023-07-11 00:05:03
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