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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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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最近接触到了很多池，例如 对象池、数据库连接池、线程池、等等，今天来总结一下这多种不同的池，体现的池化思想，希
原创
2023-05-27 00:25:46
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# Java 中的池化技术
池化技术是在 Java 编程中普遍使用的一个优化策略，旨在提高性能并减少资源消耗。在开发大型应用时，频繁地创建和销毁对象会造成性能瓶颈。通过使用池化技术，我们可以重用已存在的对象，从而提高响应速度和减少系统开销。
## 什么是池化技术
池化技术主要是通过事先创建一定数量的对象并将其存放在一个对象池中，当需要使用对象时，直接从池中获取，使用完后再将其放回池中，而不是
原创
2024-10-07 05:58:27
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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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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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池化技术与线程池池化技术简介程序的运行，本质：占用系统的资源！优化资源的使用！=>池化技术池化技术的应用：线程池、连接池、内存池、对象池...一句话解释池化技术：事先准备好一些资源，有人要用就来我这里拿，用完之后还给我，下个人再过来用。线程池的优点：1.降低资源的消耗2.提高响应速度3.资源统一管理线程复用，控制最大并发数、管理线程线程池三大方法newSingleThreadExecutor
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2023-09-15 23:12:16
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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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# NLP中的平均池化
在自然语言处理（NLP）领域，数据的处理与特征提取是模型训练中的关键步骤。平均池化（Average Pooling）是一种常用的特征汇聚方法，其主要目的是对输入特征进行降维，同时保留重要的信息。本文将深入探讨平均池化的概念，应用以及如何在Python中进行实现，并通过可视化图表帮助理解。
## 什么是平均池化？
平均池化是一种通过计算多个输入值的均值来简化特征图的方
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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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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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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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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# 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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