• 哈尔滨工业大学沈俊楠:典型模式-卷积神经网络入门

    这种池化操作往往通过控制步长使得感受野不重叠。2.平移不变性如果特征在不同的图像上有轻微的移动,池化操作能够确保该特征以一定概率在感受野上被识别与保留。这样,比如MNIST所针对的手写数字,及时有轻微的平移...
    文章 2018-03-22 2769浏览量
  • 小公司程序员的编程水平与BAT大厂到底有多大差距?

    Java多线程引发的性能问题怎么解决?性能优化如何分析systrace?JNI 对JNI是否了解 如何加载NDK库?如何在JNI中注册Native函数,有几种注册方法?java如何调用c、c++语言?JNI如何调用java代码?你用JNI来实现过...
    文章 2019-04-25 1146浏览量
  • 金三银四,冲击大厂,你值得拥有的一份2019初中级...

    Java多线程引发的性能问题怎么解决?性能优化如何分析systrace?JNI 对JNI是否了解 如何加载NDK库?如何在JNI中注册Native函数,有几种注册方法?java如何调用c、c++语言?JNI如何调用java代码?你用JNI来实现过...
    文章 2019-03-25 1982浏览量
  • 从概念到应用:一文搞定数据科学和机器学习的最常见...

    关于这个问题,可以看一下吴恩达讲解最大池化优点的视频。视频链接: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/lecture/hELHk/pooling-layers 为什么用CNN分割时通常需要编码-解码结构?CNN...
    文章 2018-05-14 1165浏览量
  • 必须要理清的Java线程(原创)

    6.线程可以用来解决处理一个特定请求最大线程数量限制问题。本质上来讲,我们使用线程主要就是为了减少了创建和销毁线程的次数,每个工作线程都可以被重复利用,可执行多个任务;节约应用内存(线程开的越多,...
    文章 2018-04-18 859浏览量
  • 从单体架构到微服务的服务演进之路

    Q1:上面提到服务缺点的第三条接口变更问题,请问微服务是如何解决这个问题的呢?或者说微服务相比之下什么优势会避免这个问题?A1:根据我们团队的经验,主要从如下几个方面降低影响:1、微服务的接口就是契约,...
    文章 2017-05-02 2645浏览量
  • Android性能优化

    那么上述四种情况是怎么造成的内存泄漏,具体是什么原因,以及Android中一些知名的引起内存泄漏的原因,以及解决方法是怎么样的?3.Android怎么分析内存泄漏?上面介绍了内存泄漏的场景,对应的有一些解决方案。那么...
    文章 2019-04-11 753浏览量
  • 浅谈12306核心模型设计思路和架构设计

    本文的重点不是在如何解决高并发的问题,而是希望从业务角度去分析,12306的理想模型应该是怎么样的。网上目前谈12306的文章貌似都是千篇一律的只谈技术,不谈业务分析和如何建模的。所以我想写一下自己的设计和大家...
    文章 2016-02-16 40222浏览量
  • 使用C#(.NET Core)实现单体设计模式(Singleton ...

    为了解决这个多线程的问题问题,可已使用synchronized方法: (synchronized是java里的关键字,C#的请参考下面我写的代码) 使用synchronized关键字以后,每个线程必须等到轮到它的时候才能进入方法.这样两个线程就不可能...
    文章 2018-04-11 1043浏览量
  • 备战2020金三银四Android社招最全面试题

    Fragment中add与replace的区别(Fragment重叠)getFragmentManager、getSupportFragmentManager、getChildFragmentManager之间的区别?FragmentPagerAdapter与FragmentStatePagerAdapter的区别与使用场景 Service...
    文章 2020-01-10 1475浏览量
  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    池化简单来说就是将输入图像切块,大部分时候我们选择不重叠的区域,假如池化的分割块大小为 h*h,分割的步长为 j,那么一般 h=j,就像上图,如果需要重叠,只需要 h>j 即可。对完整图像切分,再取切分区域中所有...
    文章 2017-08-02 2801浏览量
  • OverLapped I/O Socket 的问题

    解决方法:采用结构的缓冲技术可防止发生这种死锁。在拥挤的民政部下,“低级的”分组被丢弃,网络尽量把“高级的”分组送往它们的目的地。最后的一种死锁是重装配死锁。这种死锁在 ARPANET 这样的数据报网络中...
    文章 2011-05-06 1171浏览量
  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    我们知道了问题的输入和输出,现在要考虑该怎么解决它。我们想要计算机做的是分辨出所有给出的图中所具有的独特特征,例如说狗图或猫图的独特特征,这些特征是在某一分类图中一致,而跟其它类型图不同。这件事在我们...
    文章 2018-01-26 4269浏览量
  • 闲鱼应用迁移实践

    例如一个非核心业务把资源打满,就会导致核心服务不能提供服务,引发线上故障业务垂直冲突:闲鱼在业务规模快速发展的过程也会进行人员与组织架构的调整。而idlecenter作为一个单体应用,应用架构和人员结构不...
    文章 2021-10-27 52浏览量
  • 企业数据中心SDN部署指南

    当涉及到SDN的益处方面时,让我们看看该技术所能够解决的三大最重要的问题,以及一些可以值得考虑的可以借助SDN来帮助您解决问题。更智能的访问:SDN技术的一个主要优点是其能够帮助您企业使得对于分支机构和园区...
    文章 2017-07-04 745浏览量
  • 企业数据中心SDN部署指南

    当涉及到SDN的益处方面时,让我们看看该技术所能够解决的三大最重要的问题,以及一些可以值得考虑的可以借助SDN来帮助您解决问题。更智能的访问:SDN技术的一个主要优点是其能够帮助您企业使得对于分支机构和园区...
    文章 2017-10-06 658浏览量
  • 特征工程(七):图像特征提取和深度学习

    例如,AlxNETs 包含卷积、全连接层、归一化层和最大池化层。现在我们将依次查看每一层的内容。全连接层所有神经网络的核心是输入的线性函数。我们在第4章中遇到的逻辑回归是神经网络的一个示例。全连接的神经网络...
    文章 2018-12-25 6182浏览量
  • 领域驱动设计(DDD)在美团点评业务系统的实践

    虽然我们可以通过测试保证功能完备性,但当我们在订单领域有大量需求同时并行开发时,改动重叠、恶性循环、疲于奔命修改各种问题。上述问题,归根到底在于系统架构不清晰,划分出来的模块内聚度低、高耦合。有一种...
    文章 2017-12-27 13545浏览量
  • 三年来,CNN在图像分割领域经历了怎样的技术变革?

    然后,每个区域的特征被池化(“pooled”,通常使用 max pooling)。因此原始图像只需要计算一遍,而不是 2000 遍。2.把不同模型整合为一个网络 第二项特性是在一个模型里联合训练 CNN、分类器和边框回归量。而此前...
    文章 2017-08-02 1350浏览量
  • 前端故障演练的探索与实践|D2分享视频+文章

    通过对稳态系统的破坏性注入尝试,发掘引起稳态变化剧烈的几次尝试,对应系统的薄弱环节,自动生成具体的演练方案,形成剧本,扩展剧本,很好地解决了剧本需要人为补充的问题。演练实战 了解了演练部分设计之后,...
    文章 2021-01-08 965浏览量
  • IT管理进化论:若运维是眼前的苟且,运营则是诗和远方

    能力建设是有循序渐进的过程的,任何一个组织,首先都要解决“活着”的问题,然后才有可能追求“活得好”,因此,过去三十年,在大多数IT组织面临IT设施规模快速扩张,IT应用数量不断增多,IT运行压力越来越大的挑战...
    文章 2017-05-02 1787浏览量
  • 秋招结束面试和面经的总结(个人向)

    弹幕渲染流程会频繁调用到 JS 的 setTimeout 以及 CSS 的 transition,如果把当前标签页切到后台(浏览器最小或切换到其他标签页),两者会有什么变化呢?请看测试结果:浏览器setTimeouttransitionChrome/Edge...
    文章 2021-10-10 49浏览量
  • 清华计算机系舒继武 CCF-ADL 讲习班上篇:闪存存储...

    从早期Flash的扩展卡到现在应用的情况下,盘这个东西大家都知道,包括我们现在很多的小卡,那像这种东西它的接口问题,容量问题等得不到解决,所以这个肯定是一个基础的问题。后来就发展到卡,那就是说PCIe的这种...
    文章 2017-08-02 747浏览量
  • 一个使用 asyncio 协程的网络爬虫(一)

    这个系统是用于解决I/O 密集I/O-bound问题的,而不是解决 CPU 密集CPU-bound问题的。(Python 的全局解释器锁禁止在一个进程中以任何方式并行执行 Python 代码。在 Python 中并行 CPU 密集的算法需要多个进程,...
    文章 2017-05-25 1734浏览量
  • Android APP性能优化总结

    android系统源码是开放的,可以对源码的更改,像国内的几大手机厂商,都是对系统进入定制开发,这样就会引发一系列问题,比如说著名的系统碎片化问题;各大厂商定制的系统,兼容性肯定不好,开发人员要对各个系统做...
    文章 2019-11-02 1966浏览量
  • StarLake:汇量科技云原生数据湖的探索和实践

    具体来讲解决了这样几类问题&xff0c;第一个就是 Upsert 的性能&xff0c;Upsert 要去做实时匡表的插入&xff0c;每一列每一行有不同的实施流&xff0c;可能是并发在写。跟一般的 ETL 流程会有比较大的区别&xff0c;传统的框架...
    文章 2021-06-08 891浏览量
  • 《Akka应用模式:分布式应用程序设计实践指南》读书...

    其实我更喜欢局部协调器,这虽然没有解决问题的复杂性,但至少解决问题影响的范围。幸运的是Akka帮我们实现了这一机制,可以确保整个集群系统中只有一个actor实例可用,也就是集群单例。它运行在集群中存在时间...
    文章 2018-06-12 1229浏览量
  • 卷积神经网络在图像分割中的进化史:从R-CNN到Mask R-...

    这正是Fast R-CNN网络用感兴趣区域池化(RoIPool,Region of Interest Pooling)技术所做的创新。其创新点在于,RoIPool层共享了CNN网络在图像子区域中的前向传播过程。在图9中,是从CNN的特征图谱中选择相应的区域...
    文章 2018-01-17 818浏览量
  • 深度学习在 iOS 上的实践 —— 通过 YOLO 在 iOS 上...

    批量归一解决在训练过程中,中间层数据分布发生改变的问题,以防止梯度消失或爆炸、加快训练速度。文中术语主要参照孙逊等人对斯坦福大学深度学习教程UFLDL Tutorial的翻译 在计算机视觉领域,物体检测是经典...
    文章 2017-10-17 1964浏览量
  • 省钱利器!基于TensorFlow的端到端验证码识别

    池化:也叫下采样,通常有Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping(重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling...
    文章 2018-07-20 2066浏览量
1 2 3 >

云产品推荐

视频直播 大数据计算服务 MaxCompute 国内短信套餐包 ECS云服务器安全配置相关的云产品 开发者问答 阿里云建站 新零售智能客服 万网 小程序开发制作 视频内容分析 视频集锦 代理记账服务 阿里云AIoT 阿里云科技驱动中小企业数字化