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  • 幾行Java代碼實(shí)現(xiàn)一個(gè)壓測(cè)工具

    還在用第三方壓測(cè)嗎,幾行Java代碼就能實(shí)現(xiàn)一個(gè)壓測(cè)工具。 很簡(jiǎn)單,就是使用CountDownLatch控制線程同時(shí)執(zhí)行,直接上代碼:

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    第九章 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)策略(2)

    1.進(jìn)行誤差分析 如果希望算法能勝任人類能做的任務(wù),但算法還沒(méi)達(dá)到人類的水平,那么可以人工檢查下算法犯的錯(cuò)誤,也許這樣就可以知道下一步該做什么,這就是誤差分析。 如圖9.1,...

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    第八章 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)策略(1)

    1.為什么要ML策略 假設(shè)正在調(diào)試貓分類器,經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的調(diào)整達(dá)到了90%準(zhǔn)確率,但是仍然不夠理想,需要改善。改善方法比如: 去收集更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù), 或者集更多不同姿勢(shì)的貓咪...

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    第七章 超參數(shù)調(diào)試、Batch 正則化和程序框架

    1.調(diào)試處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)涉及很多不同超參數(shù)的設(shè)置,超參數(shù)調(diào)試過(guò)程有一些技巧。 如圖7.1,超參數(shù)有學(xué)習(xí)率α、momentum的β、Adam的ε、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)#layers、不...

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    第六章 優(yōu)化算法

    1.Mini-batch梯度下降法 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用是高度依賴經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程,伴隨著大量迭代的過(guò)程,你需要訓(xùn)練諸多模型,才能找到合適的那一個(gè)。優(yōu)化算法能夠幫助你快速訓(xùn)練模型。 深度...

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    第五章 深度學(xué)習(xí)實(shí)用層面

    1.訓(xùn)練/開(kāi)發(fā)/測(cè)試集 前面介紹了如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),接下來(lái)介紹如何有效運(yùn)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),涉及到參數(shù)調(diào)優(yōu)、如何構(gòu)建數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法快速運(yùn)行從而使學(xué)習(xí)算法在合理時(shí)間內(nèi)完成學(xué)習(xí)。 訓(xùn)練神...

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    第四章 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 到目前為止我們熟悉了logistic回歸、單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向和后向傳播、向量化以及為什么隨機(jī)初始化比較重要。現(xiàn)在要把這些理念結(jié)合起來(lái)構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...

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    第三章 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概覽 如圖3.1,logistic回歸模型的流程就是,輸入特征x、參數(shù)w和參數(shù)b,然后算出z,再使用sigmoid函數(shù)算出a即是 ,然后計(jì)算損失函數(shù)L,這就是神經(jīng)...

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    第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

    1.二分分類 如圖2.1就是一個(gè)二分分類問(wèn)題的例子,識(shí)別此圖并輸出標(biāo)簽,如果是貓輸出1,否則輸出0,我們用y表示輸出標(biāo)簽。 2.圖片表示 計(jì)算機(jī)保存一張圖片,要保存三個(gè)獨(dú)立矩...

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    第一章 深度學(xué)習(xí)概論

    1.什么是深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種方法,可以訓(xùn)練很深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),屬于機(jī)器學(xué)習(xí)分支。 2.什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 下面是個(gè)房子預(yù)測(cè)例子。 根據(jù)價(jià)格隨房子大小變化,可以繪制...

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看不見(jiàn)山高,只因某片葉子遮住了眼!
聯(lián)系方式:sulinchun183@163.com
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