文章目录==多线程基础==进程线程浏览器的进程和线程（案例）线程的异步和同步多线程的优势==多线程的实现方式==第一种：继承Thread类第二种：实现Runnable接口第三种：通过Callable 和 Future 创建线程第四种：通过线程池创建线程 Executers 和 ThreadPoolExecutor 两种方案创建线程的方案一：通过Executors创建方法一：newCachedTh
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2024-10-31 16:50:02
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池化（pooling）主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，池化相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。 池化操作可以看做只取用某一个区域的关键特征，忽略其他特征。池化的作用1、pooling的结果是使得特征减少，参数减少，但pooling的目的并不仅在于此。 2、pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。池化的概念根据相关理论，特征提
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2024-01-08 18:37:41
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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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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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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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2)参数对象(ParameterObject)类该类主要用于封装所创建对象池的一些属性参数，如池中可存放对象的数目的最大值(maxCount)、最小值(minCount)等。3)对象池(ObjectPool)类用于管理要被池化对象的借出和归还，并通知PoolableObjectFactory完成相应的工作。它一般包含如下两个方法：·getObject：用于从池中借出对象；·returnObject
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2023-12-02 21:00:56
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java性能优化，通常要考虑GC, 线程上下文切换，网络IO操作的影响；池化技术可在一定场景下很好的规避这些问题，如对象(内存)池，线程池，连接池等； 本文讲几个典型案例； 一. 规避GC--对象池 apache common-pool对象池，对象复用，完整的状态管理； 二. 规避线程上下文切换损失---线程池 1 线程池主要类型：newCac
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2023-09-27 12:36:25
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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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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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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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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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PyTorch学习笔记（7）–神经网络：池化层 本博文是PyTorch的学习笔记，第7次内容记录，主要介绍神经网络池化层的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（7）--神经网络：池化层1.池化操作1.1什么是池化操作1.2池化操作的类型1.3池化操作的步骤2.池化层2.1池化层相关参数2.2最大池化应用实例1--处理矩阵2.3最大池化应用实例2--处理图片2.4池化层input和outpu
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2023-09-18 06:59:17
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池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。主要功能有以下几点：抑制噪声，降低信息冗余提升模型的尺度不变性、旋转不变形降低模型
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2024-01-12 14:49:34
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池化意义： 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）。一般池化方法平均池化(averager pooling) 平均池化是对池化模板进行均值化操作，这能保留模板内的数据的整体特征从而背景信息。 优缺点：能很好的保留背景，但容易使得图片变模糊from torch.nn import functional as F
scale1 = F.avg_poo
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2023-12-15 06:16:15
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常用线程池ThreadPoolExecutor类 和 线程池工厂类Executors。在1.5JDK 版本就提供了Executor，用来提供线程池。 可以使用 工厂类 Executors 工具类来创建线程池。一般通过ThreadPoolExecutor 来完成线程池的使用。 在 阿里巴巴的编码规范和其他的文章中，都推荐使用 工具类 Executors 来对 ThreadPooExecutor 进行
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2023-08-14 15:25:33
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线程池使用前言在执行一个异步任务或并发任务时，往往是通过直接new Thread()方法来创建新的线程，这样做弊端较多，更好的解决方案是合理地利用线程池，线程池的优势很明显，如下：降低系统资源消耗，通过重用已存在的线程，降低线程创建和销毁造成的消耗；提高系统响应速度，当有任务到达时，无需等待新线程的创建便能立即执行；方便线程并发数的管控，线程若是无限制的创建，不仅会额外消耗大量系统资源，更是占用过
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2023-06-26 17:17:16
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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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# 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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不会keras,slim,TFlearn…自己写了一些函数,当然这样的好处是能更清晰的看出网络结构 目前测试在cifar10上训练的准确率最高等达到93%,稳定在90%左右把（电脑渣,跑不动） 我的实现中用全局平均池化代替第一层全连接层,第二三层全连接用1x1卷积来代替 原本VGG16存在参数太多的问题,我做了一些调整,当然也加上了一些其他的尝试 首先是卷积层的通道数,考虑到cifar10数据集不
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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