为什么选择 Keras？ 在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。...Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 是为人类而非机器设计的 API。...与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...您已经不断与使用 Keras 构建的功能进行交互 - 它在 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 等众多网站上使用。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...Keras中的自定义性能评估指标 除了官方提供的标准性能评估指标之外，你还可以自定义自己的性能评估指标，然后再调用compile()函数时在metrics参数中指定函数名。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
随着消费电子的普及化，放在以前一个小小的MP3都能听得津津有味，很多人已经习惯于戴耳机听音乐，程序员当然也不例外，但是程序员在编程的时候戴着耳机现象在现实中发生的概率还是非常高，为什么如何多的程序员喜欢戴着耳机写代码...为什么如何多的程序员喜欢戴耳机写代码？ 戴耳机的功能不仅仅是为了听音乐，还有一种是屏蔽外界干扰的作用。...调整下思绪对于投入下面的工作还是有着非常大的好处，程序员的工作算是比较枯燥的工作之一了，早上上班就要盯着电脑看一直盯到晚上下班回家，而且还会大概率的继续加班看着电脑，听音乐算是一种比较安静的调整方式，听音乐是好多人选择转换思维角度的一种方式...程序员的工作不是一直写代码，写代码的时间能够占据到总体时间30%已经算是非常高的了，大部分的时间是在研究框架，研究如何写出高质量的代码，越是水平高的程序员越是谨慎的下手写代码，优秀的程序员都是在整体的思路都是梳理清楚才会下手下代码...越是老程序员写代码越是谨慎，从轻易写代码写的质量不高的代码对于产品产生的副作用将是无穷的，所以新手程序员写的代码不轻易让发布在产品中，因为产生的副作用远大于做的功能，宁愿让老程序员多写点代码多辛苦点，这就是为什么很多企业的老程序员忙的不可开交
知乎上有个提问：程序员上班时戴耳机是在听什么？ 高赞回答是：戴上耳机是告诉其他人不要打扰我，实际上并没有在放音乐。...01 为什么总觉得自己的工作效率很低？ 在《深度工作》中作者提出一个公式：高质量工作产出=时间×专注度。...职场时间宝贵，求助者有责任在提问前确认问题是否值得问。 如果问题是可以直接查询或者能从搜索结果前三页获取的，这些问题是不需要回答的，你无需浪费自己的时间放他人之懒。...这招还可以跟二维码大法混合使用，能击退大部分的简单问题： ? 3....其实，这没什么大不了的。 正如《深度工作》里说的：培养允许坏的小事发生的习惯。 否则，你将永远发现不了改变命运的大事。其他人会很快调整对你的期望，适应你的工作习惯。 #今日话题：你编程时听什么音乐？
目录 1、为什么使用JWT? 2、JWT 的 格式 3、使用 JWT 就绝对安全 吗？...也就是说, 使用 JWTS 的应用程序不再需要保存有关其用户的 cookie 或其他session数据。 此特性便于可伸缩性, 同时保证应用程序的安全 1、为什么使用JWT?...在不使用JWT的情况下，我们一般选择的是cookie和session来进行服务鉴权（判断是否登录，是否具有某种权限），但是这是针对于只有一个客户端的情况下，现在客户端从pc端增长到了app端，现在就是多端访问了...在多端访问的情况下，可能就会存在一个问题，获取不到session和cookie。...public class JwtUtils { // TOKEN的有效期1小时（S） private static final int TOKEN_TIME_OUT = 1 * 3600
线程组是使用 Java 线程进行管理和组织的一种模型。...在 Java 中，虽然线程组是一种功能强大的机制，但实际上并不推荐使用。...下面主要从以下几个方面说明： 1、难以扩展 在平常的开发中，当我们需要对线程进行动态调度时，线程组往往过于笨重，这导致了代码难以扩展。...3、容易引起歧义 在 Java 中，虽然 ThreadGroup 的设计旨在通过将一组线程分到同一个容器中来轻松管理和控制它们，但如果使用错误，可能会导致线程状态。...因此，在 Java 中，线程组已基本过时，推荐使用 Executor 框架等新的更实用的工具来进行线程管理。
这里准备写一篇文章，讨论下当使用sync.Map执行操作的时候，会发生什么。 map结构 代码很简单，sync/map.go中一百多行。...总体讲一讲Load, Store, Delete三个接口发生了什么。...使用的是atomic.Value结构的功能。 ?...在复制过程中，会判定 3的值是不是nil，如果是，则将值设置为 expunged。并且，不再复制到dirty。 如果一直没有人再执行Store key:3 。...m.dirty[key] = e } 为什么read中存在值为expunged的key时，这个时候dirty map一定不为nil呢。 1.
关于DLA的基本知识：一篇文章回答你关于NVIDIA DLA的所有疑问 NVIDIA的DLA硬件是专门用于深度学习操作的固定功能加速器引擎。...NVIDIA的Jetson Orin SoC最多支持2个第二代DLA(第二代DLA在功耗效率方面表现最佳)，而Xavier SoC最多支持2个第一代DLA。...为什么在Orin上使用DLA是必要的？ DLA的峰值性能对Orin的总深度学习（DL）性能贡献在38%至74%之间（取决于电源模式，详见下表）。...DLA平均比GPU功耗效率高3倍至5倍（取决于电源模式和工作负载)，下表显示了在JetPack 5.1.1下，根据不同的电源模式，基于Jetson AGX Orin 64GB的DLA相对于GPU的性能与功耗比率...注意： Jetson AGX Orin 64GB在30W和50W功率模式下的DLA TOPs与用于汽车领域的DRIVE Orin平台的最大时钟频率相当。
最近都在看小马哥的 Spring 视频教程，通过这个视频去系统梳理一下 Spring 的相关知识点，就在一个晚上，躺床上看着视频快睡着的时候，突然想到当我们在使用 SpringMVC 时，Spring...Tomcat 启动时，根据这两段配置，究竟做了什么动作，使得 Tomcat 与 Spring 完美地结合在一起了呢？...因此，ContextLoaderListener 最主要的作用就是在 Tomcat 启动时，根据配置加载 Spring 容器。 ?...在将 Spring 容器初始化最后以一个元素的形式保存到 Servlet 容器之后，那么 SpringMVC 在初始化时，是如何拿到 Spring 容器的呢？...当然，如果用 Springboot 环境，那么默认只会存在一个上下文环境，原因如下： 1、在 Springboot 应用程序启动时，在 SpringBootServletInitializer#onStartup
代码创建速度曾经是开发中的速率限制因素，但是当 AWS RDS 实例需要 10 分钟来配置时，该基础设施就变成了速率限制因素。 转向即时性模型与人工智能一样，开启了无限可能。...基础设施需要匹配此生命周期——在需要时立即启动，并在不需要时同样快速地消失。代理应该能够在传统数据库启动所需的时间内构建和销毁一个一次性应用程序。...它不需要基础设施，但这可能是下一步。最重要的是，用户可以在单个会话中使用 AI 构建大量内容。绝大多数内容会被丢弃且不再使用，但有些内容可能会被共享并转化为长期存在的应用程序。...想象一下，一家公司在使用 AI 构建的过程中每小时启动数十个数据库。谁来删除未使用的数据库？谁来决定哪些数据库未使用？ 当基础设施能够真正缩放到零时，它将启用新的开发模式。...明年这个时候的 SOTA 会是什么样子？ 没有人知道，但很清楚什么样的基础设施会让我们到达那里。该基础设施必须从人类开发人员转移到作为构建者的 AI 代理。
使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构是数字化转型的核心。...云原生架构还为企业提供了在不同平台之间移动工作负载的灵活性，以确保他们的环境始终适合他们的需求。然而，这个更具活力的云原生时代伴随着新的挑战。...鉴于开源库的广泛使用，这是一个特殊的挑战。这些库无需DevOps团队从头开始编写每一行代码，从而有助于加快上市时间。然而，它们也包含无数需要不断识别和清除的漏洞。...这些传统工具是为不同的时代而设计的，其特点是静态基础设施和单体应用程序。在这些环境中，每月一次的扫描就足以在大多数漏洞被利用之前识别它们。如今，容器的寿命却以小时和天为单位。...当容器在几秒钟内运行时，实时洞察至关重要，并且微服务之间的依赖关系在跨越云平台之间的边界时不断变化。传统漏洞扫描器只提供静态时间点视图，通常无法区分潜在风险和实际暴露之间的区别。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是泛型？ 泛型最常与集合使用，因为泛型最开始开始被加入Java就是为了解决集合向下转型一类问题的。...如果我们有这样一个需求：定义一个描述类圆，要求圆中的数据类型是不确定的，也就是声名属性的时候，属性类型是不确定的。比如描述类圆中有半径，要求半径可以用int，也可以用double。...集合中泛型的使用 List中使用泛型 在我们创建集合时使用来声明List集合只能保存Dog类对象 List dogs=new ArrayList(); 创建Dog类对象 Dog dog1...Map dogs=new HashMap(); 将dog对象保存到Map集合中 dogs.put(“111”, dog1);//此时的key只能是字符串类型，value只能是...Dog类型 总结： 在集合中使用泛型的目的就是为了解决向下转型的问题，在泛型具体化之后，集合只能存储与泛型具体化之后的类型。
尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...当我们有多个概率分布并且我们想比较它们之间的关系时，熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。 在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。...在大多数实际应用中，p 是实际数据/测量值，而 q 是假设分布。对于 GAN，p 是真实图像的概率分布，而 q 是生成的假图像的概率分布。...验证 现在让我们验证 KL 散度确实与使用交叉熵分布 p 和 q 相同。我们分别在 python 中计算熵、交叉熵和 KL 散度。...总结 在本文中，我们了解了熵、交叉熵和 kl-散度的概念。然后我们回答了为什么这两个术语在深度学习应用程序中经常互换使用。我们还在 python 中实现并验证了这些概念。
主要讨论什么是 useRef , useRef 与 createRef 的区别, 以及在什么情况下使用 useRef ....什么是 useRef 首先, 我们要实现一个需求 -- 点击 button 的时候 input 设置焦点. createRef API ?...同样的, 我们可以使用 useRef 来实现完全相同的结果. useRef Hook ?...你猜 alert 会弹出什么? 是界面上 count 的实时状态 ? 还是在点击 button 时 count 的快照 ? ? 为什么不是界面上 count 的实时状态?...你可以在各种库中看到它的身影, 比如 react-use 中的 useInterval , usePrevious …… 值得注意的是，当 useRef 的内容发生变化时,它不会通知您。
要开始使用此功能，您需要： 选择向量数据库解决方案 - 这允许AI找到您的文档并利用这些文档 如果它们是大型文档，则可能需要选择分块策略 - 这就是文档在发送到向量数据库解决方案之前拆分文档的方式...使用视图和存储过程是提高用户安全状况的好方法。与其让LLM创建要执行的SQL语句，不如使用这些方法使它们保持跟踪。...答：为最终用户添加一致性的一种方法是创建静态计划。可以在我们的 VS Code 扩展中创建计划，然后在用户每次请求相同内容时使用这些静态计划运行相同的步骤。...以下是亮点： 了解插件：“我们在文档中添加了一个新部分，解释了插件的工作原理，如何将它们与语义内核一起使用，以及我们与 ChatGPT 插件模型融合的计划。”...最后使用计划器通过AI自动生成计划。 在文档中创建问题：该团队说:““最后，我们将整个文档站点发布为公共GitHub存储库，这意味着您现在可以在文档本身上创建问题。
如果将其封装成一个vue的插件，就可以在所有的组件之间任意使用而不需要导入事件总线了，是不是很方便呢？那么在vue中如何使用中央事件总线？一起来看看下文是如何介绍的。...在vue中如何使用中央事件总线？...需要注意的是，事件总线需要手动清除，否则就会一直存在，原本只需要执行一次获取的操作会存在多次操作，这个问题对于项目开发来说是比较严重的。 vue是做什么的？...上文中为大家介绍了在vue中如何使用中央事件总线的相关问题，希望能够给各位前端及开发人士提供参考。...实际上，在开发项目中并不是每一个都需要在vue中使用中央事件总线，只有当数据和业务逻辑极为复杂的情况下我们才会采用这种方式，写出来的代码也比较简洁、直观。
key 是一个特殊的字符串属性，你在创建元素数组时需要包含它。Keys 帮助 React 识别哪些项已更改、添加或删除。...我们通常使用数据中的 IDs 作为 keys: const todoItems = todos.map((todo) => {todo.text}... ) 在渲染列表项时，如果你没有稳定的 IDs，你可能会使用 index 作为 key： const todoItems = todos.map((todo, index) => {todo.text} ) 注意： 由于列表项的顺序可能发生改变，因此并不推荐使用 indexes 作为 keys。...如果在列表项中没有设置 key 属性，在控制台会显示警告消息。
有一位粉丝问私信问我的面试题，他说“什么是服务网格”？ 服务网格这个概念出来很久了，从 2017 年被提出来，到 2018 年正式爆发，很多云厂商和互联网企业都在纷纷向服务网格靠拢。...它的主要功能是处理服务之间的通信，并且负责实现请求的可靠性传递。Service Mesh，我们通常把他称为第三代微服务架构，既然是第三代，那么意味着他是在原来的微服务架构下做的升级。...所以，在第一代微服务架构中，每个微服务除了要实现业务逻辑以外，还需要解决上下游寻址、通讯、以及容错等问题。...Service Mesh 架构其实就是云原生时代的微服务架构，对于大部分企业来说，仍然是处在第二代微服务架构下。 所以，很多小伙伴不一定能够知道。...不过，技术是在快速迭代的，有一句话叫“时代抛弃你的时候，连一句再见也不会说”，就像有些人在外包公司干了 10 多年再出来面试，发现很多公司要求的技术栈，他都不会。
老师好，我有一个疑问：在互联网项目中，为什么很多使用rabbitMQ或者是kafka或者是rocketMQ而很少使用MQTT？...答：在互联网项目中，使用 RabbitMQ、Kafka 或 RocketMQ 而不是 MQTT 的主要原因可能与以下因素有关：消息处理模型：RabbitMQ： 主要用于实现消息队列，支持点对点和发布/订阅模型...RocketMQ： 是阿里巴巴开发的分布式消息中间件，适用于实时消息处理和分布式事务等场景。...在选择消息中间件时，团队可能会考虑到生态系统的健康程度、文档质量以及社区的活跃程度。性能和可伸缩性：RabbitMQ、Kafka 和 RocketMQ 都注重性能和可伸缩性，适用于大规模分布式系统。...而 RabbitMQ、Kafka 和 RocketMQ 更多关注在分布式系统中的高吞吐量和可靠性。
在这个项目中，我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。 你将学到什么!...还设置了一些hyper参数，以便在培训和加载模型时使用。 #3 ? 按类别将训练图像进行可视化。 #4 ? 将来自不同类的一些图像进行可视化。 #5 ? 使用for循环创建训练数据和测试数据。...在我们完成模型架构之后，我们还必须在培训之前编译模型。 #9 ? 这使用数据增强创建一个生成器。...使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时代的损失和准确性。 #11 ? 创建一个测试集来获得预测 #12 ?...使用“plot_model()”来获得模型架构的图像，我将在下面显示。 结论 下面是我在这个项目中使用的可视化模型 ? 学习快乐!
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