作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 最近 ChatGPT 很火,火到了各行各业.记得去年更多的还是码农最新体验后拿它搜代码,现在各行各业都进来体验,问它咋理财.怎么写报告和给小孩起名. 也因此让小傅哥在头条的一篇关于 ChatGPT 的文章都有了26万的阅读. 除了大家都想体验一下这款智能的 ChatGPT AI,也有很多互联网公司开始搭建自己的 ChatGPT,但真的挺担心最后整出来的不是 ChatGPT 而是 ChatPP

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS

之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py

一.前言 最近在工作上用到了一个静态方法,跟同事交流的时候,被一个问题给问倒了,只怪基础不扎实... 问题大致是这样的,“在多线程环境下,静态方法中的局部变量会不会被其它线程给污染掉?”: 我当时的想法:方法中的局部变量在运行的时候,是存在JAVA栈中的,方法运行结束,局部变量也就都弹光了,理论上单线程的话是不会有问题的,我之所以不知道,是因为不清楚在JAVA内存模型中,一个线程对应一个栈,还是多个线程共享一个栈... 其实如果知道每个线程都有一个自己的JAVA栈的话,问题也就很清楚了,不会被其

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 关于语音识别的基础知识和sphinx的知识,详细能够參考我的另外两篇博文: 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585 PocketSphinx语音识别系统的编译.安装和使用: http://blog.csdn.net/zouxy09/

前言 新人一枚,刚刚入门编程不久,各方面都在学习当中,博文有什么错误的地方,希望我们可以多多交流! 最近,在开发App后台过程中,需要将项目部署到云服务器上.而云服务器的内存大小却只有1G.要如何做到较为合理的内存使用,由此引发了我的一些关于内存方面的疑问: 一个类的对象占内存多少?其大小由什么决定? Java类中过长的方法会不会影响类的对象大小? 将过长的方法封装会不会影响原来的运行速度? 一个或者多个Java对象的内存模型图 第一种比较简单的情况: public class Boy{ pri

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处,欢迎交流学习! 我们都知道,当虚拟机执行Java代码的时候,首先要把字节码文件加载到内存,那么这些类的信息都存放在内存中的哪个区域呢?当我们创建一个对象实例的时候,虚拟机要为对象分配内存,Java虚拟机又是如何配分内存的呢?这些都涉及到Java虚拟机的内存划分机制,今天我们就来探究一下Java虚拟机的内存模型. Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域,这些区域都有各自的用途以及创建和销毁的时间,有的区域随

这是一篇总结Java多线程开发的长文.文章是从Java创建之初就存在的synchronized关键字引入,对Java多线程和并发模型进行了探讨.希望通过此篇内容的解读能帮助Java开发者更好的理清Java并发编程的脉络. 互联网上充斥着对Java多线程编程的介绍,每篇文章都从不同的角度介绍并总结了该领域的内容.但大部分文章都没有说明多线程的实现本质,没能让开发者真正“过瘾”. 本篇内容从Java的线程安全鼻祖内置锁介绍开始,让你了解内置锁的实现逻辑和原理以及引发的性能问题,接着说明了Java多线

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond

一.为什么要了解java虚拟机的内存模型 java虚拟机作为java代码运行的平台,是java技术的基石.了解java虚拟机的内存模型也就变得十分必要.它能帮助我们更好的了解java代码的运行机制,更快的定位到一些bug,也能进行相关的性能调优等. 二.java虚拟机的内存模型 1.java堆(java heap): java虚拟机在启动的时候会创建java堆,它是java虚拟机所管理的内存最大的一块. 其作用就是存放对象的实例,几乎所有的对象都是在这里存放. 这个区域是由所有线程共享的,它也是

目录: <I/O模型之一:Unix的五种I/O模型> <I/O模型之二:Linux IO模式及 select.poll.epoll详解> <I/O模型之三:两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor> <I/O模型之四:Java 浅析I/O模型> 一.传统的BIO 网络编程的基本模型是Client/Server模型,也就是两个进程之间进行相互通信,其中服务端提供位置信息(绑定的IP地址和监听端口),客户端通过连接操作向服务端监听的地址

最近重温了一下设计模式,看到大家的博客里面都是Java代码+UML视图,UML表达整体框架,然后再秀出具体的代码,点面结合.一目了然.所以也研究了一下Java代码与UML模型相互转换方法. 一.常用的UML建模工具 三大建模工具可以参考:UML建模工具Visio .Rational Rose.PowerDesign的比较 三者都能非常好的支持UML的建模,由于和Eclipse或者IDEA等代码IDE集成不太方便或者不可行,所以没有深入研究 二.Java.UML建模与反向工具推荐 十二个开源UML

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

得知李航老师的<统计学习方法>出了第二版,我第一时间就买了.看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank.一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式.LDA是目前为止我见过最复杂的模型了. 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识.下面总结一点东西. 1.LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模型(LSA是非概率模型),是利用概率生成模型对文本集合进行主题分析的无监督学习方法. 不同在于

tflearn 中文汉字识别,训练后模型存为pb给TensorFlow使用. 数据目录在data,data下放了汉字识别图片: data$ ls0  1  10  11  12  13  14  15  16  2  3  4  5  6  7  8  9 datag$ ls 0xxx.png yyy.png .... 代码: 如果将get model里的模型层数加非常深,训练时候很可能不会收敛,精度一直停留下1%以内. # -*- coding: utf-8 -*- from __future

前文中我们总结了linux系统中的5中IO模型,并且着重介绍了其中的4种IO模型: 阻塞I/O(blocking IO) 非阻塞I/O(nonblocking IO) I/O多路复用(IO multiplexing) 异步I/O(asynchronous IO) 但是前面总结的IO模型只是限定在linux下,更偏向于操作系统底层的概念,并没有涉及到Java应用层面,其实Java中也提供了和前面操作系统层面的IO模型相对应的概念,这是本文接下来要讲的重点. 同样本文会围绕如下几点进行展开: I/O

数据集 1.准备数据集 1)下载训练和验证图片 ImageNet官网地址:http://www.image-net.org/signup.php?next=download-images (需用邮箱注册,而且邮箱不能是地址以.com结尾的邮箱) ImageNet官网下载ILSVRC2012的训练数据集和验证数据集.除数据集外,ImageNet还提供了一个开发工具包ILSVRC2012_devkit_t12.tar.gz,是对ILSVRC2012数据集的详细讲解,提交比赛结果的要求,和对结果评价的

前言 最近面试比较多,发现生产消费者模型在各公司面试的过程中问的还是比较多的,记录一下常见JAVA实现生产者消费模型的代码 思路 我们通过三种模式来实现 通过wait和notify 通过Lock和Condition 通过JAVA内部的阻塞队列ArrayBlockingQueue 代码 wait和notify 通过synchronized来保证线程安全,在消息满或者不足的时候wait进行阻塞,然后notifyAll来通知其他监听 static class Storage { private Que

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

Java的多线程编程模型5--从AtomicInteger开始 2011-06-23 20:50 11393人阅读 评论(9) 收藏 举报 java多线程编程jniinteger测试 AtomicInteger,一个提供原子操作的Integer的类.在Java语言中,++i和i++操作并不是线程安全的,在使用的时候,不可避免的会用到synchronized关键字.而AtomicInteger则通过一种线程安全的加减操作接口. 来看AtomicInteger提供的接口. //获取当前的值 publ