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从1回到1,从2回到2,...,从11回到11,

相关·内容

时间管理:《番茄 ToDo 到 Forest 又回到番茄》

要不然你试试,能不能 1 分钟内找到你的纸和笔?反过来一看 1 分钟内是不是非常快速的找到你的手机、iPad、电脑。...总的来说,和尚番茄ToDo ==> Forest ==> Doing ==> Forest,最后又回到了番茄ToDo。... Forest 又回到番茄 ToDo,真香 当时的角色:成为社畜,每天空闲时间太少了 需求: 明确自己的时间花在哪里、数据分析 复盘 在 Forest 入坑了那么久,渐渐的发现一个问题,树是种了,但是我不知道我种这个树的时间是干啥了...前面说的送书环节:由图灵出版社赞助的图书 2本《番茄工作法图解:简单易行的时间管理方法》,豆瓣评分7.6。 本书介绍了时下最流行的时间管理方法之一——番茄工作法。...下篇文章预告:1 分钟可落地的高效学习方法论

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输入url到页面返回到底发生了什么

1. 前言 Google应该是开发者平日里用得最多的网站之一,今早笔者在浏览器地址栏里键入www.google.com的时候,突然想了解下这背后的网络通信过程究竟是怎么样的。...2. 网络通信过程 1. 域名解析 互联网上穿梭的数据包基本都是IP包,所以笔者与博客园新闻站点服务器传输的也是IP包,那么我们就需要博客园新闻站点服务器的IP地址。...比如我们每次要传输1000字节的数据,初始序列号为1,那么就将SEQ设置为1,然后本地的TCP进程就把这1000个字节打包,然后层层地封装、传输,并最终到达服务器TCP进程。...POST请求,第一次传输的报文中含有1000个字节的信息,服务端在接收到之后那么就将ACK标为1001,表示确认收到并返回给客户端(没有任何数据,只是一个IP+TCP而已),这样客户端可以安心传输第二波1001...图上也可以很直观的看出,本次通信总共用了3+2*2(双向通信)+4=11个IP包。 3. 参考资料 计算机是如何聊天的?

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一个响应是如何Pod回到client的

上一篇《综合题:一个请求如何service到达Pod ?》,我们聊了一个话题:一个请求是如何service到达Pod的。其实这个话题二哥只聊了一半,另外一半是:Pod的响应又是如何返回的呢?...图 1:请求经过虚拟的service Cluster-IP时的iptables 图1所示的iptables还记得吗?...在这个iptables的作用下,请求源Pod到达目的Pod的过程中,因为DNAT的参与,dest IP会经过一些变化。...如图2中的① ②这两个步骤所示,这个变化是由最先收到请求的那台Node上的iptables负责完成的。...图 2:仅使用DNAT时,游戏三方通信时IP变化 图2所示的其实是负载均衡里常提到的“三角模式”,因为通信过程中网络包的流向类似于一个三角形,故得名于此。

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理解计算:2到AlphaGo ——第12谈起

比如2的平方根是多少呢?平方根的定义本身并不能给我们太多的帮助。 ? 谈起 2的平方根是多少?这个问题是否太简单? 它可真不像你想的那样简单。有很多学生都会说这还用算吗,就是 ? ?...一定是介于12之间的值,因此1.5开始猜,然后利用大家稍微动动脑子就能想到的类似折半的思想逐步逼近一个精度更高的近似值。...其中W0/W2表示截距b,W1/W2是斜率w。给定(W0,W1,W2),就能确定一条直线。满足这个方程的(X1,X2)构成了一条直线。那么在平面上的其他点 ?...这个函数根据点(X1,X2)到直线(W0,W1,W2)的距离,大于零输出+1和小于零输出-1。...感知机的更新策略就是依赖这些错分样本,来更新直线的参数W(W0,W1,W2),假设P是一个数据点(1,X1,X2),这里我们把数据点(X1,X2),扩展成(1,X1,X2),完全是为了跟直线参数对应,把

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TensorFlow12 - 2 - 消失的梯度

如下图所示,从左到右,从上到下,依次是第1个到第4个隐藏层偏置bl上的梯度求模的值,曲线显示越靠前的层偏置向量b的模越小,所用代码tf_2-2_one_path.py。 ?...图上看,当神经元加权和|z| > 2时,Sigmoid曲线趋于平缓,此时σ'(z) → 0,神经元趋于饱和,权重和偏置更新幅度非常小,学习几乎停滞。...,ReLU有几个很棒的特性: 在输入大于0时,它的导数为1,永不饱和; 计算简单高效; 训练收敛极快(与前面2点有关); ReLU在输入>0时导数为1(相比Sigmoid导数最大值为0.25),具有高效的反向传播...隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 97.57% tf_2-2_1_hidden_layers_relu.py 2 隐层x2 100,100 30 97.92%...尽管理论上讲,深度网络具备极强的分层概念表示能力,但是这并不保证学习过程总能通向成功。我们的训练过程,可能并没有学习到层次化的概念,或者学习了错误的层次化概念。

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TensorFlow12 - 1 - 深度神经网络

上一主题《TensorFlow0到1》介绍人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现,主要基于浅层网络架构,即只包含一个隐藏层的全连接(FC,Full Connected)网络。...新主题《TensorFlow12》将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN),它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习(Deep Learning...以MNIST识别为例,使用在上一主题中构建好的全连接网络进行训练,测试结果如下表所示: 隐层数量 每隐层神经元数 迭代次数 识别精度 代码 1 隐层x1 100 30 95.25% tf_2-1_1_...hidden_layers.py 2 隐层x2 100 30 95.87% tf_2-1_2_hidden_layers.py 3 隐层x3 100 30 96.3% tf_2-1_3_hidden_layers.py...4 隐层x4 100 60 96.08% tf_2-1_4_hidden_layers.py 随着隐藏层数量的增加,识别精度增长并不显著,当隐藏层数量增加到4层时,收敛不仅需要更多的迭代次数,识别精度反而开始下降了

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TensorFlow12(十三)图片风格迁移

风格迁移 《锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码,算法也相对复杂,所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。...在特征层的定义上,照片内容的描述使用vgg-19网络的第5部分的第2层卷积输出结果。艺术图片风格特征的描述使用了5个层,分别是vgg-19网络的第1至第5部分第1个网络层的输出结果。..._conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1...] # 定义最能代表风格特征的网络层 style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1',...,用于在损失函数中计算总损失值 style_weight = 1e-2 content_weight = 1e4 # 损失函数 def style_content_loss(outputs):

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