Meet相识

有的时候需要对外提供的并不是HTTP服务，而是RPC服务，但是又想使用springboot提供的便利支持。这个时候需要关掉RPC服务，然后在main函数中自己添加守护线程...

后台开发中有很多场景需要将数据库实体，Dto，Vo，Param相互转换，有的只是简单的属性拷贝，有的会在这基础上再做写其他的处理，为了避免每次重复开发，使用泛型，开发了一套...

我们之前将了随机梯度下降和动量梯度下降，不过，还有很多其他的优化算法可以使得模型稳定。 因为他可以使用之前积累的梯度方向。 α是针对全局的，而不是每一个维度定制的。 这个在...

这里的准确率是10000次百分之60，这是因为mobile net 的 参数减小和计算率减小影响了准确率。...

在降采样的过程中可能会出现的一个问题是：残差有两部分组成，一部分是卷积操作，一部分是恒等变换，如果卷及操作降采样了，那么会导致两部分的维度不一样，这时候的矩阵加法会出问题。...

相对于一个普通3*3的卷积核，在inception-net中采用了多种卷积核，每种卷积核都可以进行扩展（多加一些层）形成一个组，组和组之间计算就不相互交叉了。不相互交叉就能...

1. 安装Java8 2. 下载Scala-2.11.8 https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 3. 解压 tar...

1*1的卷积核相当于一次非线性变换。（当卷积核是1*1的时候，相当于是在做全连接，只不过这个全连接是纵向的，是在通道上的） VGGNet是将网络层次加深，但是加深到一定程度...

每次都随机的把上一层的神经元置成0，使得他对下层的神经元不起贡献作用。 对于dropout后的结果,总能找到一个样本与其对应（例：原有一个全连接的输出是(1,2,3,4,5...

这样卷积神经网络结构就搭建完了，可以看到，我们在完成数据准备和测试结果之后，使用TensorFlow的API构建网络结构还是非常简单的。...

参数过多：神经网络中多个神经元可以组成一层，这一层的神经元需要和上一层的输出做全连接，当然在输入的时候，也需要将输入数据的每一个分量都连接到自己的神经元上作为输入，然后得到...

在多层神经网络中，我们如何给每一个参数去计算他的偏导数。 去掉每次使用整个数据集的假设，每次只使用一个样本。这样会有一个问题，就是说一个样本其实并不能反映整个数据集的一个方...

到这里我们的神经网络就算搭建完成了，但是由于这里只有一层神经元，导致我们的准确度只有百分之40，下一章我们将实现多层的神经网络。...

1.5神经元实现分拆数据集测试算法准确率...

The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 im...

1.3梯度下降与Transorflow基础关于梯度下降的解可以参考这篇文章：https://www.jianshu.com/p/bf50fc0aa9f3Transorflo...

处理二分类的问题，用一个神经元可以解决，处理多分类的问题，加神经元就可以了。这时候之前的w向量变成了矩阵...

​ 注：b可以泛化为1*b，其中的1泛化为输入x，b泛化为w。...

DataFrame 不是Spark Sql提出的。而是在早起的Python、R、Pandas语言中就早就有了的。 Spark诞生之初一个目标就是给大数据生态圈提供一个基于通...

代码上面代码类似，只是把SQLContext改成HiveContext。不过使用时需要通过--jars 把mysql的驱动传递到classpath...