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RSS订阅原创 JVM的堆和栈
JVM栈解决程序的运行问题，即程序如何执行，或者说如何处理数据;JVM堆解决的是数据存储的问题，即数据怎么放、放在哪儿。在Java中一个线程就会相应有一个线程JVM栈与之对应，这点很容易理解，因为不同的线程执行逻辑有所不同，因此需要一个独立的线程JVM栈。而 JVM堆则是所有线程共享的。JVM栈因为是运行单位，因此里面存储的信息都是跟当前线程(或程序)相关信息的。包括局部变量、程序运行状态、方法...
2020-03-13 20:01:40
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原创 《剑指offer》java语言优化版——数组中重复的数字
第一题：找出数组中重复的数字在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的， 但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。public class page39 { public static boolean dup...
2019-10-20 14:55:50
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原创 《剑指offer》java语言优化版——实现Singleton模式
饿汉式public class Singleton1 { private static Singleton1 instance = new Singleton1(); private Singleton1(){ } public Singleton1 getInstance(){ return instance; }}懒汉式publ...
2019-10-20 14:52:58
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原创 训练集、测试集与验证集的含义
训练集、测试集与验证集的含义1. 定义(1)在数据量(及标签)很充足的情况下：如果我们自己已经有了一个大的标注数据集，想要完成一个有监督模型的测试，那么通常使用均匀随机抽样的方式，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，这三个集合不能有交集，三个集合符合同分布。常见的比例是可以上网看看。(2)在数据量(及标签)很少的情况下：比如在做比赛时，官方只提供了一个标注的数据集（作为训练集）以及一个...
2019-07-12 13:43:14
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原创 Batch_Normalization原理理解
1、BN的作用原理BN往往作用于卷积层之后，激活函数Relu之前，即满足：conv+BN+Relu。BN就是调整每层卷积网络输出数据的分布，使其进入激活函数的作用区。激活函数的作用区就是指原点附近的区域，梯度弥散率低，区分率高。同时，BN会在训练过程中，自己调节数据分布，使其“更合理”地进入激活函数。卷积后，数据输出的分布会出现下图的几种情况。当x<0时，经过激活函数，数据全部没用，当...
2019-05-14 20:27:00
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原创 softmax layer的原理解释
加入我们处理的是一个三分类问题，输出向量为[3,1,-3]，3代表类别1的分量；1代表类别2对应的分量；-3代表类别3对应的分量；经过图中的softmax函数的作用后，将其转化为[0.88,0.12,0]，它的意义是：这个输入样本被分到类别1的概率是0.88，被分成类别2的概率是0.12，然而被分成类别3的概率几乎为零。softmax函数的公式：请注意务必区分softmax与sigmoid(...
2019-05-06 10:58:25
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原创 全连接的理解
首先是包含全连接的一幅图片：全连接把卷积输出的二维特征图（feature map）转化成一个一维向量，也就是说：最后的两列小圆球就是两个全连接层，在最后一层卷积结束后，又进行了一次池化操作，输出了20个1212的图像（20指最后一层的厚度），然后通过了一个全连接层变成了1100的向量（第一个全连接层神经元的个数是100）怎么做到的？该操作其实就是用100个201212的卷积核卷积出来的，对...
2019-04-28 11:18:22
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转载 L1与L2正则化的总结
(1)L1与L2正则化的定义(2)为什么L1正则化用于稀疏矩阵，而L2正则化主要用于防止过拟合https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
2019-03-29 16:24:27
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原创 python的字符串反转方法
letcode上有元音字母字符串反转的题目，今天来研究一下字符串反转的内容。(1)用切片def reverse1(): s=input("请输入需要反转的内容：") return s[::-1]print(reverse1())请输入需要反转的内容：今天是星期二二期星是天今Process finished with exit code 0(2)用列表Pytho...
2019-03-26 09:08:07
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原创 python的函数set()
set() 是一个无序，不重复的元素集合注意：set是不重复的，如果有重复元素会自动去重，所以它可以用来迅速去重——当然还要遍历变回列表。判断包含关系：x in set取长度：len(set)遍历：for x in seta = ['1', '2', '3', '2', '2', '3'] # 定义一个listb = set(a)print(b)print(type(b))...
2019-03-25 19:29:21
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原创 tensorflow的初始化变量函数tf.Variable()
tf.Variable（initializer， name）initializer是初始化参数，可以有tf.random_normal()，tf.ones()，tf.constant()等，name就是变量的名字import tensorflow as tfx = tf.Variable(tf.zeros([3,4]))y = tf.Variable(tf.zeros([10]))w...
2019-03-24 16:11:57
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原创 tensorflow简单神经网络预测MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tffile = "./MNIST"mnist = input_data.read_data_sets(file, one_hot=True)# 模型的输入和输出'''模型的输入x是一个22维的浮点数张量。它的大小为shape=...
2019-03-24 15:48:13
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原创 tf.random函数汇总
1、输出服从正太分布random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0， dtype=tf.float32)shape：一个一维整数张量或Python数组。代表张量的形状。mean：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的均值。stddev：数据类型为dtype的张量值或Python值。是正态分布的标准差。举例：import t...
2019-03-24 10:00:36
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原创 tensorflow中tf.reduce_mean()
1.作用tf.reduce_mean函数的作用是:计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。2.表达式reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None)第...
2019-03-22 23:12:19
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原创 tensorflow中tf.cast()用法
tf.cast(x, dtype, name=None)将x的数据格式转化成dtype数据类型.例如，原来x的数据格式是bool.参数x：输入dtype：转换目标类型name：名称返回：Tensorimport tensorflow as tfa = tf.Variable([1.0, 1.3, 2.1, 3.41, 4.51])b = tf.cast(a, dtype=t...
2019-03-22 22:59:49
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原创 batch、batch_size、epoch、iteration等超参数
(1)epoch：1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次，此时相当于batch_size 等于训练集的样本数。如果epoch=50,总样本数=10000，batch_size=20,则需要迭代500次。(2)iteration：1次iteration即迭代1次，也就是用batch_size个样本训练一次。(3)batch_size：每批数据量的大小.用SGD的优化算法进行训练，也...
2019-03-22 14:28:40
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原创 切片操作
numList = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print('numList:', numList)print("reverse",numList[::-1])data1 = numList[::2]print(data1)data2 = numList[1::2]print(data2)data3 = numList[2::3]print(data3)...
2019-03-21 18:58:49
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原创 单链表反转_python版
代码如下：class Node(object): def __init__(self, elem, next_=None): self.elem = elem self.next = next_ def reverseList(head): if head == None or head.next==None: # 若链表为空或者仅一个数就直...
2019-03-21 13:01:10
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原创 DenseNet的tensorfolw实现，训练数据集MNIST
import tensorflow as tffrom tflearn.layers.conv import global_avg_poolfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib.layers import batch_norm, flattenfrom tensor...
2019-03-20 21:05:17
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原创 介绍深度学习的组成
深度学习可以分成5个部分：1、连接模式连接模式包括全连接、卷积、池化、残差，甚至inception。这些结构的相互连接组成了神经网络的框架。2、非线性模块正是因为神经网络具有非线性模块，多层神经网络在理论上是可以无限逼近任意的函数。如果没有非线性模块，即使再多的层结构堆叠，最后的作用也仅仅是相当于一个感知机。常见的非线性模块有 tanh，sigmoid，ReLU，根据ReLU衍生出来的p...
2019-03-20 19:11:28
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原创 SVM通俗易懂的推导过程
SVM原理推导欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界面设计 ，将...
2019-03-20 18:59:02
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空空如也
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