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精选
2010-09-06 11:36:07
681阅读
1. 摘要 训练深层的神经网络非常困难，因为在训练的过程中，随着前面层数参数的改变，每层输入的分布也会随之改变。这需要我们设置较小的学习率并且谨慎地对参数进行初始化，因此训练过程比较缓慢。 作者将这种现象称之为 internal covariate shift ，通过对每层的输入进行归一化来解决这个
原创
2021-06-10 15:01:35
342阅读
internal covariate shift(ics):训练深度神经网络是复杂的，因为在训练过程中，每层的输入分布会随着之前层的参数变化而发生变化。所以训练需要更小的学习速度和careful参数初始化，这将减缓训练的速度。bn的目的就是解决ics我们知道在神经网络训练开始前，都要对输入数据做一个归一化处理，那么具体为什么需要归一化呢？归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学
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2017-04-17 11:24:00
120阅读
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效果！！！首先工具区// 工具区
tool: [
// 按钮名称 唯一标识符 权限点 使用element自带按钮类型 自定义背景色
{ name: '新增', permission: '', type: 'success ', bgColor: '', },
{ name: '修改', permission: '',
总结：在同程序集下，protected internal类型修饰的成员变量可以在基类或派生类的类内、类外访问（同程序集下protected internal和internal访问性质相同，此处保留了internal的性质）。
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2018-09-29 16:31:00
109阅读
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2017年，谷歌在“Attention is all you need”一文中首次提出了完全基于self-attention（自注意力）机制的transformer模型，用于处理序列模型的相关问题，如机器翻译等。传统的神经机器翻译模型大都是采用RNN或者CNN作为encoder-decoder模型的基础，而Tra...
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2020-01-18 15:50:56
610阅读
如果所处理的数据会一直保留在应用的逻辑工作单元中，可以考虑使用全局临时表（global temporary table，GTT），而不要反复建立或物化数据。如果在程序执行期间多次获取或物化同样的数据，可以把这些数据在一个GTT中加载一次，然后在代码的其他地方引用这个表。例如，一个程序有多个游标，每个游标包含多个表联接。另外，每个游标都包含同样的表Table1，而这恰好是各个查询的驱动表。处理各个游
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2024-03-27 08:22:04
64阅读
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training byReducing Internal Covaria
原创
2022-12-26 18:27:03
212阅读
我03年开始搞C#，搞了好多年了，楞是没搞出什么名堂。其中是有原因的，水平太烂。好比面向对象里非常基本的protected可访问级别，一直都没搞清楚。我记忆中，好像在哪读过，基类中的protected，在子类中会变成private，所以只能被儿子访问，孙子就不行了。但事实上，protected不管在基类还是子类，永远都是protected。另外，internal这个访问级别原本不知道有
原创
2022-08-15 16:25:58
87阅读
我03年开始搞C#，搞了好多年了，楞是没搞出什么名堂。其中是有原因的，水平太烂。好比面向对象里非常基本的protected可访问级别，一直都没搞清楚。我记忆中，好像在哪读过，基类中的protected，在子类中会变成private，所以只能被儿子访问，孙子就不行了。但事实上，protected不管在...
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2010-04-08 12:33:00
138阅读
在进行Web开发时, 必然会遇到向用户返回文件的场景(如图片, 文档等等), 当返回的文件较小时, 我们可以直接通过接口以数据流的形式向前台返回, 因为文件较小, 因此也不会太过于影响响应速度及服务器性能, 但是当文件较大时, 再使用接口中返回数据流的方式就显得极其不合适了. 此时, 就需要通过 nginx 读取文件资源向用户进行返回. 但是, 如果当用
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2024-03-24 12:13:34
1100阅读
0-写在前面随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出。简单来说，是一种bagging的思想，采用bootstrap，生成多棵树，CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能
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2024-05-08 10:08:43
114阅读
之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
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2024-05-09 13:04:41
99阅读
原创
2021-09-08 09:58:22
184阅读
深度压缩 Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding目录介绍网络剪枝 Pruning量化 QuantizationHuffman Codingexperiencediscussions介绍论文：Deep Compression: Co
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2024-04-22 19:14:58
71阅读
Internal QEMU 的簡介請見 QEMU internals。
Introduction to QEMU
Understand Qemu
Qemu-devel] Question about intermediate code generation in qemu (tcg)
Memory Simulation
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2023-05-05 14:09:13
127阅读
A. 内存储器(internal memory)比外存储器容量小，但存取速度快，价格便宜(cheap price)B. 内存储器(internal memory)比外存储器容量大，但存取速度慢，价格昂贵C. 内存储器(internal memory)比外存储器容量小，价格昂贵，但存取速度快D. 内存储器(internal memory)存取速度慢，价格昂贵，而且没有外存储器的容量大举一
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2024-10-08 19:29:56
10阅读
SQL> ----session 1SQL> create table t as select object_id,owner from dba_objects where rownum alter table...
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2014-08-24 16:56:00
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## iOS::internal 科普文章
### 1. 导言
在iOS开发中，我们经常会遇到一些名为`ios::internal`的关键字或命名空间。这在C++或Objective-C++的代码中经常出现，但对于初学者来说可能会感到困惑。本文将详细介绍`ios::internal`的概念、用法以及一些示例代码，帮助读者更好地理解和应用这个关键字。
### 2. `ios::internal
原创
2023-09-12 10:00:53
114阅读
v$transaction: 列出了没有提交的活动事务2. XID的结构egSQL> ---session1SQL> drop table test_undo1 purge;Table dropped.SQL> ...
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2014-08-21 14:37:00
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