http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…
摘要:本文以实际案例的形式分析了两种异步模型,并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类. 本文分享自华为云社区<[精通高并发系列]两种异步模型与深度解析Future接口(一)!>,作者:冰 河 . 本文以实际案例的形式分析了两种异步模型,并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类,希望大家踏下心来,打开你的IDE,跟着文章看源码,相信你一定收获不小! 一.两种异步模型 在Java的并发编程中,大体上会分为两种异步编程模型,一类是直接以异步的形式来并行运行其…
大家好,我是冰河~~ 本文有点长,但是满满的干货,以实际案例的形式分析了两种异步模型,并从源码角度深度解析Future接口和FutureTask类,希望大家踏下心来,打开你的IDE,跟着文章看源码,相信你一定收获不小! 一.两种异步模型 在Java的并发编程中,大体上会分为两种异步编程模型,一类是直接以异步的形式来并行运行其他的任务,不需要返回任务的结果数据.一类是以异步的形式运行其他任务,需要返回结果. 1.无返回结果的异步模型 无返回结果的异步任务,可以直接将任务丢进线程或线程池中运行,此时…
在上一篇 加载模块深度解析(一)中,我们重点讨论了纹理资源的加载性能.这次,我们再来为你揭开其他主流资源的加载效率. 这是侑虎科技第53篇原创文章,欢迎转发分享,未经作者授权请勿转载.同时如果您有任何独到的见解或者发现也欢迎联系我们,一起探讨.(QQ群465082844) 资源加载性能测试代码 与上篇所提出的测试代码一样,我们对于其他资源的加载性能分析同样使用该测试代码.我们将每种资源均制作成一定大小的AssetBundle文件,并逐一通过以下代码在不同设备上进行加载,以期得到不同硬件设备上的资…
深度解析SDN——利益.战略.技术.实践(实战派专家力作,业内众多专家推荐) 张卫峰 编   ISBN 978-7-121-21821-7 2013年11月出版 定价:59.00元 232页 16开 编辑推荐 1.<深度解析SDN——利益.战略.技术.实践>使用通俗易懂的语言全面深入介绍了SDN(软件定义网络),适合所有想了解下一代网络的读者阅读,特别是了解其发展背后的利益关系.技术实践等. 2.作者张卫峰作为一线SDN产品技术方向的把握者,跟ONF.OpenDayLight.OCP等组织有直…
源码深度解析SpringMvc请求运行机制 本文依赖的是springmvc4.0.5.RELEASE,通过源码深度解析了解springMvc的请求运行机制.通过源码我们可以知道从客户端发送一个URL请求给springMvc开始,到返回数据给客户端期间是怎么运转的. 1.用户请求处理过程: 1.用户发送请求时会先从DispathcherServler的doService方法开始,在该方法中会将ApplicationContext.localeResolver.themeResolver等对象添加到…
mybatis 3.x源码深度解析与最佳实践 1 环境准备 1.1 mybatis介绍以及框架源码的学习目标 1.2 本系列源码解析的方式 1.3 环境搭建 1.4 从Hello World开始 2 容器的加载与初始化 2.1 config文件解析XMLConfigBuilder.parseConfiguration 2.1.1 属性解析propertiesElement 2.1.2 加载settings节点settingsAsProperties 2.1.3 加载自定义VFS loadCust…
第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是…
                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:                                                                 …
关注嘉为科技,获取运维新知 前面一篇文章<蓝鲸DevOps深度解析系列(1):蓝盾平台总览>,我们总览了蓝鲸DevOps平台的背景.应用场景.特点和能力: ​ 接下来我们继续解析蓝盾平台的核心组件——流水线引擎.本文介绍的是蓝盾流水线的用户体验,为了让大家有更直观的感受,所以图片较多,请谅解. 传统的瀑布式软件开发模型在需求明确.业务稳定的项目中,有着明显的优势:而面对需求频繁变化的项目.持续迭代的互联网产品,敏捷开发方法正好适合. DevOps则帮助开发.测试和运维团队共同创建了一个强大的.…