CNN基础基于卷积神经网络的深度学习技术可以实现对图像的高准确率识别。卷积神经网络主要应用于计算机视觉相关任务，但它能处理的任务并不局限于图像，其实语音识别也是可以使用卷积神经网络。将使用MNIST手写数字、cifar10图像数据以及猫狗图像识别数据来进行举例说明。当计算机看到一张图像（输入一张图像）时，它看到的是一大堆像素值。当我们人类对图像进行分类时，这些数字毫无用处，可它们却是计算机可获得的唯一输入。现在的问题是：当你提供给计算机这一组数据后，它将输出描述该图像属于某一特定分类的概率的数字（比
原创
2022-01-17 18:16:42
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周志华教授从自己的角度解读了深度神经网络之所以获得成功的本质因素，以及如何在兼顾这些因素的同时，找到神经网络之外的其它的深度模型。
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2022-09-21 13:52:23
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残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。
原创
精选
2023-03-17 14:35:59
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【网络工程师入深户：软考引领职业发展新篇章】
随着信息技术的飞速发展，网络工程师作为支撑现代社会信息化进程的重要力量，正日益受到社会各界的关注和重视。为了提高网络工程师的职业素养和综合能力，我国设立了计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，简称软考。本文将围绕“网络工程师入深户”这一主题，探讨软考在网络工程师职业发展中的重要性。
一、网络工程师的职业挑战与机遇
作为信息时代的核心力量，网络
原创
2023-11-16 12:09:29
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**网络规划设计师套路深吗？**
在信息技术迅猛发展的今天，网络规划设计师作为一个专业性极强的职业，越来越受到人们的关注和追捧。伴随着这种关注，一个经常被提及的问题也浮出水面：网络规划设计师的套路深吗？这个问题背后其实包含了对于这一职业专业性、技术难度以及行业规范的种种疑虑。
首先，我们需要明确什么是“套路”。在职业技能领域，“套路”通常指的是一套成熟、固定的工作方法或解决方案。对于网络规划设
原创
2024-02-19 15:50:33
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ResNet、VGGNet和AlexNet都是经典的深度卷积神经网络模型，它们在深度学习领域的发展中各自具有重要的创新和特点。以下是对它们的创新、优点和缺点的比较：ResNet (Residual Networks):创新：ResNet的主要创新是引入了残差结构，允许网络学习残差映射，而不是直接学习完整的特征映射。这有助于解决梯度消失问题，允许训练非常深的网络。优点：
能够训练非常深的网络，
**中级网络工程师入深户：软考之路与职业发展**
随着信息技术的飞速发展，网络工程师的职业前景日益广阔。特别是在深圳这样的科技创新城市，对网络技术人才的需求更加迫切。对于中级网络工程师来说，想要在深圳落户并获得更好的职业发展，软考是一个不可忽视的重要环节。
一、软考概述与意义
软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是由国家人力资源和社会保障部组织的一项专业技术资格考试。它旨在科学
原创
2024-01-26 23:16:23
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JS这门语言没有提供深拷贝的内建方法，诸如slice, concat, Object.assign这些方法其实都是对象的浅拷贝，修改深层次引用时就会变更原始数据，这在一些必须使用深拷贝的场景是无法接受的，所以如何实现一个有用又靠谱的深拷贝方法变得至关重要。如果不想搞得太复杂，可以直接使用这个懒汉大法：JSON.parse(JSON.stringify(target))，它的思路很简单，先序列化再反
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2023-06-30 23:39:38
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MapStruct GitHub 访问地址 : https://github.com/mapstruct/mapstruct/使用例子 : https://github.com/mapstruct/mapstruct-examplesMapStrcut与其它工具对比以及使用说明! http://www.tuicool.com/articles/uiIRjai是否一直在使用BeanUtils.co
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2024-05-15 07:58:30
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迄今，人们对神经网络的一大疑虑是，它是难以解释的黑盒。本文则主要从理论上理解为什么神经网络对模式识别、分类效果这么好，其本质是通过一层层仿射变换和非线性变换把原始输入做扭曲和变形，直至可以非常容易被区分不同的类别。实际上，反向传播算法（BP) 其实就是根据训练数据不断地微调这个扭曲的效果。作者 | Christopher Olah大约十年前开始，深度神经网络在计算机视觉等领域取得了突破性
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2023-08-04 13:57:02
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我总是很性急，做事情急于求成，计划好了就必须按照我的想法执行，不然就会影响心情。因为太性急，所以耐不住性子，不能静下心来专心地做，蜻蜓点水。我很痛恨我的这个毛病，它是我前进的绊脚石。我有信心当我专心做一件事，可以非常成功，所以我决定改正，不再只停留在肤浅的表面。
任何成功不是一步登天
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2008-10-27 12:26:33
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浅拷贝(影子克隆):只复制对象的基本类型,对象类型,仍属于原来的引用. 深拷贝(深度克隆):不紧复制对象的基本类,同时也复制原对象中的对象.就是说完全是新对象产生的. 在C#中，复制一个基本类型，是全盘复制的。而对于引用类型，只是复制一个引用指针。所以在对其进行深拷贝也是比较麻烦的，要实现ICloneable接口的Clone方法。 当然也有其他比较快的方法，下面
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2012-09-13 07:41:00
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寒深新年的喜讯无法抵御寒冷半分，大雾遮蔽了半辈子都不会意识到自己的使命每个人都有自己的信仰无论是基督还是嫉
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2023-05-09 16:30:42
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dvs
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2012-11-10 19:39:31
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function _type(value) { return Object.prototype.toString.call(value); } function _deepClone(obj) { // 如果是null直接返回null if (obj null) return null; // 如果
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2020-05-08 19:39:00
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lodash深拷贝地址[https://lodash.com/docs#cloneDeep] 不完美的深拷贝 会忽略 undefined会忽略 ...
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2022-07-13 19:44:07
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最近项目中用到的深拷贝用法记录如下:数组复制public static void 数组复制(){ string[] arr = new string[] { "北京", "天津", "上海" }; string[] brr = arr; bool b1 = object.ReferenceEquals(arr, brr);//true,验证了是同一个对象...
原创
2021-09-06 16:48:55
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深拷贝和浅拷贝的区别1，浅拷贝只是增加了一个指针指向已存在的内存地址，仅仅是指向被复制的内存地址，如果原地址发生改变，那么浅复制出来的对象也会相应的改变。浅拷贝创建了一个新对象，但该对象的属性仍然是对原始对象属性的引用。 2，深拷贝是指创建一个新的对象，该对象的值和原始对象完全相同，但是在内存中是独立存在的，对其中一个对象的修改不会影响到另一个对象。通俗的来说，浅拷贝可以直接赋值并且更改原有数据后
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2023-07-20 23:25:43
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前言我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。本文将分四个方案，讨论如何优化MySQL百万数据的深分页问题，并附上最近优化生产慢SQL的实战案例。limit深分页为什么会变慢？先看下表结构哈：CREATE TABLE account (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
n
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2024-01-13 21:05:34
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