在这篇文章中，我们将讨论什么是特征缩放以及为什么我们在机器学习中需要特征缩放。我们还将讨论数据的标准化，以及使用scikit-learn实现同样的标准化。 ? 什么是特性缩放?...一些算法基于欧几里得距离，欧几里得距离对特征尺度非常敏感。 不同的特征缩放技术 我们可以使用不同的缩放技术来缩放输入数据集。...在上式中： Xmax和Xmin是功能列的最大值和最小值 X的值始终在最小值和最大值之间 使用Scikit Learn进行数据归一化 以下是使用Scikit Learn进行归一化的简单实现。...线性和逻辑回归 神经网络 支持向量机 K均值聚类 K最近邻居 主成分分析 对特征缩放不敏感的算法 对特征缩放不敏感的算法通常是“基于树的”算法 分类和回归树 森林随机回归 标准化和归一化 这些关键字经常可互换使用...当数据代表高斯曲线时，可以使用标准化 标准化不受异常值的影响。 归一化对异常值的影响很高 非高斯曲线表示时的归一化效果很好 作者：Mayank Gupta deephub翻译组
索引最大的好处是提高查询速度， 缺点是更新数据时效率低，因为要同时更新索引 对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。
get和post在HTTP中都代表着请求数据，其中get请求相对来说更简单、快速，效率高些 get相对post安全性低 get有缓存，post没有 get体积小，post可以无限大 get的url...参数可见，post不可见 get只接受ASCII字符的参数数据类型，post没有限制 get请求参数会保留历史记录，post中参数不会保留 get会被浏览器主动catch，post不会，需要手动设置... get在浏览器回退时无害，post会再次提交请求 post一般用于修改服务器上的资源，对所发送的信息没有限制。...无法使用缓存文件（更新服务器上的文件或数据库） 2. 向服务器发送大量数据（POST 没有数据量限制） 3. 发送包含未知字符的用户输入时，POST 比 GET 更稳定也更可靠
前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法： 使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。 使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...使用深度可分离卷积。将原始的的卷积核分成和两部分操作。 应用卷积。将卷积（假设通道数为）直接应用在某个卷积层（假设维度为）之前，当满足$C_2 使用宽卷积的好处？...same方式的填充通常使用0填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征图进行补全，使得卷积层的输出维度和输入维度一致。...valid方式的填充就是不进行任何填充，在输入特征边缘位置若不足以进行卷积操作，则对边缘信息进行舍弃，因此在步长为1的情况下该填充方式的卷积层输出特征维度可能会略小于输入特征的维度。
我们知道使用分片可以获取列表的部分元素，那么如何使用切片获取产生器类型对象中的部分元素呢？...range(10)) print(type(gen)) # 可迭代 # islice 函数第一个参数：产生器 # 第二个参数：开始索引 # 第三个参数：结束索引的下一个元素的索引
前言 这是卷积神经网络学习路线的第三篇，这一篇开始盘点一下池化层的不同类型和1*1卷积的作用。...池化层的不同类型 池化通常也被称为下采样(Downsampling)，一般是用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出特征图的维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。...，而使用了1*1卷积的Inception模块的参数量为： image.png ，可以看到计算量减少了接近一半。...在NLP领域，由于文本内容不像图像数据一样可以对特征进行很深层的抽象，因此该领域的特征提取网络都是比较浅的。这个时候为了获得较大的感受野，就需要使用大的卷积核。...后记 这篇就讲到这里了，这个系列的下一篇文章，我们来研究研究转置卷积中的棋盘效应，希望这个系列的文章对你有所帮助。
测试结果 请注意，图表上的比例是从60％开始的 首先，我们可以看到几乎所有的程序性能都有轻微的下降，不过在卷积层模型的推理过程中下降的速度非常快。...尤其是AlexNet，它的推理速度比正常的慢了大约5％，但反向传播速度几乎是相同的——这就是为什么对训练造成的影响大约只是推理的一半。...就Keras的原始操作而言，全连接和LSTM层几乎没有受到任何的性能影响，但卷积层却减少了10％左右。 对于AlexNet和MNIST的基准测试，我使用了TensorFlow教程的模型。...而对于Keras，我则使用了一个只有几层卷积并可以随机初始化的模型。我还计算了其在随机数据上的推理速度。 值得注意的是，这些基准测试都仅使用了CPU来运行。 ...列，类型是浮点数， 80％缺失），带来了6%左右的读取性能下降。
剑指-->Offer 01 Array和ArrayList的不同点： ①Array可以包含基本类型和对象类型，ArrayList只能包含对象类型。...②Array大小是固定的，ArrayList的大小是动态变化的。 ③ArrayList提供了更多的方法和特性，比如：addAll()，removeAll()，iterator()等等。...④对于基本类型数据，集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是，当处理固定大小的基本数据类型的时候，这种方式相对比较慢。...02 写在后面 本文章将以“指导面试，智取Offer”为宗旨，为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍，成为面试官眼中的精英，朋友圈里的大神。...在面试场上“胸有成竹”，坦然面对每个面试官的“拷问”，做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务，视之为翘首可及；退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务，视之为探囊取物。
本文实例讲述了Go语言使用sort包对任意类型元素的集合进行排序的方法。分享给大家供大家参考。...具体如下： 使用sort包的函数进行排序时，集合需要实现sort.Inteface接口，该接口中有三个方法： // Len is the number of elements in the collection...Swap(i, j int) 以下为简单示例： //对任意对象进行排序 type Person struct { name string age int } /...s,%d )", p.name, p.age) } type PersonList []*Person //排序规则：首先按年龄排序（由小到大），年龄相同时按姓名进行排序（按字符串的自然顺序
1、如果任务下来了，并且给定了你指定格式的JSON数据类型，那么就要想法封装成此种JSON格式的数据类型，方便其他成员进行调用，那么是如何进行封装的呢，这里简单研究一下子。...2、如果文档指定的封装类型是下面，这样格式的，应该如何进行封装呢？...Object类型的，你也可以设置成泛型的，看自己的喜好了）。...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 3、如果文档指定的封装类型是下面，这样格式的，应该如何进行封装呢？...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 那么快根据你的文档需求进行JSON封装吧。
5.2 卷积在图像中有什么直观作用 在卷积神经网络中，卷积常用来提取图像的特征，但不同层次的卷积操作提取到的特征类型是不相同的，特征类型粗分如表5.2所示。...卷积核步长（Stride） 定义了卷积核在卷积过程中的步长 常见设置为1，表示滑窗距离为1，可以覆盖所有相邻位置特征的组合；当设置为更大值时相当于对特征组合降采样 填充方式（Padding） 在卷积核尺寸不能完美匹配输入的图像矩阵时需要进行一定的填充策略...设置为'SAME'表示对不足卷积核大小的边界位置进行某种填充（通常零填充）以保证卷积输出维度与输入维度一致；当设置’VALID’时则对不足卷积尺寸的部分进行舍弃，输出维度就无法保证与输入维度一致 输入通道数...5.4 卷积核有什么类型 常见的卷积主要由连续紧密的卷积核对输入的图像特征进行滑窗式点乘求和操作，除此之外还有其他类型的卷积核在不同的任务中会用到，具体分类如表5.5所示。...三维卷积 D卷积操作如图所示，同样分为单通道和多通道，且假定只使用1个卷积核，即输出图像仅有一个通道。
什么是异步通信层 Microsoft AJAX Library的组长部分之一 负责ASP.NET AJAX框架中所有的客户端与服务器端的通信 其默认实现了封装了XMLHttpRequest的功能 一个使用...对象 使用异步通信层的示例 首先创建一个名为Complex.ashx的一般处理程序 using System...事件 defaultTimeout属性：默认超时时间 defaultExecutorType属性：默认的发送请求的Executor类型 使用WebRequestManager的事件的示例 创建一个aspx...我都不知道该说什么了，就是响应了WebRequestManager的两个事件。。。。。。...我们就成功的使用了自定义的Executor
在第16行和第20行，实现接口中的两个方法。接收者一个是值类型，接收者一个指针类型。 在第25行，创建一个值类型结构体。 在第26行和第27行，调用结构体中的方法。...通过上面的示例，可以看出结构体的实例是一个值类型，在接收者是指针的方法中，依然可以访问到该值。这是因为实现了接收者是值类型的方法，相当于自动实现了接收者是指针类型的方法。...接收者是值类型好，还是指针类型好 首先要知道指针类型的接收者，有如下两个优点： 接收者是指针类型，可以修改原接收者的值。 接收者是指针类型，避免了每次调用方法时复制该值，减少了内存的消耗。...方法的接收者使用值类型还是指针类型，并不是由是否修改接收者的值决定的，应该是由接收者的类型决定。方法的接收者如果是原始类型，推荐使用值类型。方法的接收者如果是非原始类型，推荐使用指针类型。...这里的原始类型可以理解为Go语言内置的原始类型，如数值类型、字符串类型、切片等等。非原始类型可以理解为自定义的接收者。
5.8 卷积层和池化层有什么区别 卷积层和池化层在结构上具有一定的相似性，都是对感受域内的特征进行提取，并且根据步长设置获取到不同维度的输出，但是其内在操作是有本质区别的，如表5.7所示。...事实上，同一层特征图可以分别使用多个不同尺寸的卷积核，以获得不同尺度的特征，再把这些特征结合起来，得到的特征往往比使用单一卷积核的要好，如GoogLeNet、Inception系列的网络，均是每层使用了多个卷积核的结构...在卷积层前使用池化操作：池化可以降低卷积层的输入特征维度。...5.13 采用宽卷积的好处有什么 宽卷积对应是窄卷积，实际上并不是卷积操作的类型，指的是卷积过程中的填充方法，对应的是“SAME”填充和“VALID”填充。...“SAME”填充通常采用零填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征进行补全，以使卷积层的输出维度保持与输入特征维度一致；“VALID”填充的方式则相反，实际并不进行任何填充，在输入特征边缘位置若不足以进行卷积操作
现在开始创建模板，这个模块在什么地方都可以，最后只要路径对了就可以，我们习惯放到resources文件夹下 以上先创建一个HTML模板，之后修改这个文件的后缀，变为vm 以上是最简单的语法。...，那么在新的文件夹下，就会生成一个HTML文件 总结 就是前端写velocity模板，后端写代码，将数据填充到模板里面，生成HTML文件 以后就是 填充的内容需要是动态的，使用的模板是动态的，输出的HTML...，最后生成HTML文件，是不会出现在HTML里面的，但是会用空区域代替 有注释的地方，在HTML里面会有很多的空区域 非解析内容 也就是在模板里面写的什么，最后在HTML里面就会展示什么...，所以每一层我们都要写一个模板 controller模板 因为是模板，所以controller的前面的东西我们不写，现在我们建立了这个文件，里面开始写controller层的模板 package...，也就是用这些模板，生成的java文件，我们要放到哪里 public class GenUtils { /** * @param date 填充到模板中的数据 *
一个enum就像其他的类一样，可以拥有一系列的实例。 下面我们会举几个简单的例子说明如何使用Java中的enum。...define instance method public void printColor() { System.out.println(this.value); } } 什么时候使用...Enum 我们知道Java中的enum的定义是像其他类一样，只是多了一系列预定义的实例。...一个适合的使用场景是：防止不可用参数，例如下面这个例子： public void doSomethingWithColor(int color); 我们在使用函数的时候发现这个参数是很模糊的，我们不知道不同的颜色对应什么...int值，所以传错参数，但我们如果使用enum，就可以使其变得简单易读： public void doSomethingWithColor(Color color); 根据我们上面定义的enum color
我们想要应用同样的卷积层，但我们想将输出量保持在32 x 32 x 3。要做到这个，我们可以将大小为2的零填充（zero padding）应用到该层。...如果有1的步幅并且将零填充（zero padding）的大小设置为 K是过滤器大小，输入和输出量将会一直保持同样的空间维度 对于任何给定的卷积层输出大小的计算公式 O是输出大小，K是过滤器大小，P是填充...选择超参数 我们怎么确定需要用多少层、多少卷积层、过滤器的大小是什么，或者步幅和填充的值？这些都是重要的问题，并且没有一套所有的研究人员都在使用的标准。...重要的一个这一层只在训练过程中使用，而不是在测试中。 网络层网络 网络层网络指的是一个使用1 x 1大小的过滤器的卷积层。...现在，第一眼你可能会想知道为什么这种类型的层会有帮助，因为接受场通常是大于他们映射空间的。
卷积神经网络为什么能提取到图像特征，其关键在于卷积神经网络有两种不同类型的层 -卷积层(convolution layers/detection layers) -池化层(pooling layers)...一般情况下都会输出结果加线性修正，对卷积层常用就是ReLU ?...1x1卷积 1x1的卷积首次使用是在Network In Network网络模型中，后来受到越来越多的关注，在一般情况下我们的卷积是2D的，1x1的卷积操作是毫无意义的，但是对卷积神经网络来说，它的卷积层是三维的...卷积层大小计算： 对于一个输入大小WxW的feature map，假设Filter的大小位FxF，卷积时填充边缘P个像素、卷积步长（stride）为S则输出的大小为： ?...在多数深度学习框架中支持两种输出大小计算： padding = “same” 意味着使用填充边缘的方式，输出大小与输入的feature map大小保持不变 padding = “valid” 意味着不使用边缘填充
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
