在 Java 7, Update 6 之前，substring 方法会有内存泄漏的问题。...substring 会构造一个新的 string 对象，该 string 对象引用了原来的 string 对象的一个 char 数组。这会导致原有的 string 对象不会被垃圾回收。引发内存泄漏。...this : new String(offset + beginIndex, endIndex - beginIndex, value); } 上面调用的构造方法如下： //Package private...value 用的还是原来 string 对象的 value。...即这个 value 的值会被两个 string 对象共享着。（String 类中的私有成员：private final char value[]; ） 内存模型如下： ?
神经网络简介 笼统来说，神经网络也是一类机器学习算法，从最简单的神经元模型到现在研究的热点深度学习算法。那它具体是用来解决什么问题？以及解决问题的思路是怎样的呢？这一周的教程会阐明。...我们前面已经学习了线性回归、逻辑回归了，看上去可以解决挺多问题了，为什么还要再学习这个神经网络呢？ 神经网络解决什么问题？ 假设我们需要对下图中的点进行分类： ?...上面的g函数是一个sigmoid函数，它的输入是x的各个分量上的各次项的和，比如二次项包括x_1^2, x_2^2，x_1*x_2这些。这种方法，在输入的特征只有两个时，还是可以的。...继续增加标记，把训练样本中的所有图片都拿出来标记，最后会得到这样的一个图： ? 我们希望能够有一种机器学习算法将上面的两类点给分开。...那，如果我们再用逻辑回归中类似的方法，我们在构建假设函数的时候，即便只考虑二次项，也会有300万个特征了，这样计算成本就太高了。
Hopfield 网络是循环神经网络的先驱，循环神经网络在涉及时间、动态特征的机器学习应用中有广泛的应用。 一个简化的、非常粗糙的能量图，用于蛋白质折叠。...从实际应用的角度来看，有很多机会可以充分利用最先进的机器学习模型，解决物理科学中涉及大量数据的问题，例如流体力学、高能源物理学或天气预报。...另一个有前途的连接，目前看到很多活动是解决深度学习的优化问题，特别是组合优化问题，必须在一个非常大但有限的可能配置空间中找到最佳解决方案。...这个空间的大小随着问题的输入大小呈指数增长，因此使基于搜索的详尽解决方案策略不可行。众所周知的例子是解决魔方、旅行商问题或寻找蛋白质的 3D 结构。...Hibat-Allah 等人，通过循环神经网络参数化系统状态的联合分布，将模拟退火与所谓的变分方法相结合。这种被称为变分神经退火的新方法显着加快了模拟退火过程。
大家好，我是不才陈某~ 做一些C端业务，不可避免的要引入一级缓存来代替数据库的压力并且减少业务响应时间，其实每次引入一个中间件来解决问题的同时，必然会带来很多新的问题需要注意，比如缓存一致性问题。...背景 热key是什么问题，如何导致的？....maximumSize(10)//cache的容器最大 .recordStats() // build方法中可以指定CacheLoader，在缓存不存在时通过...，我们设置多长的缓存过期时间，就会导致最长有多久的线上数据不一致问题，这个缓存时间需要衡量自身的集群压力以及业务接受的最大不一致时间。...一些整合的方案 目前市面上已经有了不少关于hotKey相对完整的应用级解决方案，其中京东在这方面有开源的hotkey工具，原理就是在client端做洞察，然后上报对应hotkey，server端检测到后
再哈希法 这种方法是同时构造多个不同的哈希函数：Hi=RH1（key） i=1，2，…，k 当哈希地址Hi=RH1（key）发生冲突时，再计算Hi=RH2（key）……，直到冲突不再产生。...这种方法不易产生聚集，但增加了计算时间。...链地址法 这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表，并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中，因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。...HashMap有一个初始容量大小，默认是16 static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16 为了减少冲突的概率，当hashMap...建立公共溢出区 这种方法的基本思想是：将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。
那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...举个简单的例子，假设我们有一个包含网络输入的向量x。训练神经网络的标准做法，是让输入值落入类似一个均值为0，标准差为1的正态分布中，以确保其被归一化。...正是因为有了这些置于网络层末端的非线性激活函数，深度神经网络才能非常近似地模拟真实世界那些错综复杂的现象，并且生成那些令人惊讶的预测，例如手写样本的分类。...是的，你也可以成为一名研究员 更重要的是，当我第一次看到Xavier和Kaiming公式时，我并不羞于承认我感到畏惧。...对于他们各自选用的六，二的平方根，我不禁感到这些一定是他们超凡的智慧结晶，但是我却无法理解的。
第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价...第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别...第24章 概率神经网络的分类预测–基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章...第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB...的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB
Java开发中解决紧耦合的方法有哪些？ 一、基本说明 在Java开发中，紧耦合指的是代码中的组件之间过度依赖，这会导致代码难以维护和扩展。...为了解决紧耦合问题，可以采用以下几种策略： 使用接口（Interface）：通过定义接口并使类实现这些接口，我们可以降低依赖具体实现的程度，提高组件之间的可替换性。...使用上述方法时，我们应该根据具体的应用场景选择合适的策略，避免为了解耦而过度设计。通常最佳实践是在项目开始阶段就考虑到软件的结构和模块划分，这样可以在后期节约大量的重构成本。...3、设计模式 设计模式是常见问题的解决方案模板。...// 假定我们有几个模块 package A, B, C package A; public class ModuleA { public void performAction() {
先来看看Web3个阶段的发展史： 传统服务端渲染SSR 单页面应用SPA 服务端渲染SSR 传统web开发 网页内容在服务端渲染完成，⼀次性传输到浏览器 img 打开页面查看源码，浏览器拿到的是全部的...SSR解决方案，后端渲染出完整的首屏的dom结构返回，前端拿到的内容包括首屏及完整spa结构，应用激活后依然按照spa方式运行 img 看完前端发展，我们再看看Vue官方对SSR的解释： Vue.js...Vue SSR将包含两部分：服务端渲染的首屏，包含交互的SPA 二、解决了什么 SSR主要解决了以下两种问题： seo：搜索引擎优先爬取页面HTML结构，使用ssr时，服务端已经生成了和业务想关联的HTML...库的支持性，代码兼容 性能问题 每个请求都是n个实例的创建，不然会污染，消耗会变得很大 缓存 node serve、 nginx判断当前用户有没有过期，如果没过期的话就缓存，用刚刚的结果。...webpack打包，我们要解决两个问题：服务端首屏渲染和客户端激活 这里需要生成一个服务器bundle文件用于服务端首屏渲染和一个客户端bundle文件用于客户端激活 代码结构 除了两个不同入口之外，其他结构和之前
另外还有些建议可能并不适用，甚至可能对于特定的任务来说是不好的建议，所以请谨慎使用！ 这些都是一些广为人知的方法，我们也是站在了巨人的肩膀上！本文的目的只是高屋建瓴地对如何在实践中使用它们进行总结。...根据我们的实验，这种初始化方法比常规高斯分布初始化、截断高斯分布初始化及 Xavier 初始化的泛化/缩放性能更好。...在将批处理大小减小为 1 时，这样做会暴露是否有梯度消失和梯度爆炸等问题。...批归一化有它能够发挥效果的地方，但前提是你确定自己的网络没有 bug。 加大（小）批量处理的规模。...我们禁用了批归一化，并将初始化方法改为方差缩放法。这让一切都不一样了！我们可以过拟合仅仅包含一两个输入的测试集。然而，下面的图对 Y 轴进行了裁剪。
就算纳入排名索引数据库，也可能排到 50+以后，有收录没排名是常态，有收录就有排名是少数。解决方法：建立网站词库，并且分析每个关键词的指数、流量、优化难易度等数据，筛选出性价比更高的关键词进行优化。...3、用户数据差 有的页面是曾经有排名的，但不稳定，甚至被排到 50+以后，这可能是用户数据的原因。...解决方案：除了解决本文到的各类问题外，还需要关注页面内容的稀缺度;搜索引擎拍段内容稀缺度有很多维度，比如页面内容的关键词覆盖度，关键词的 tf-idf 打分等。...目前工具还没开发这项功能，我先把算法放进来大家可以学习下。...如果确实是权重不足，需要具体判断网站出现什么问题，如可能的原因：内容建设不足、外链不足、存在作弊嫌疑、页面优化问题等。需要逐一排除，并解决出现的问题。
Linux 运行 sh 脚本时可能报 \r 相关错误，本文记录解决方案。.../test.sh: line 5: $'\r': command not found finish 会报出 \r 的错误 syntax error near unexpected token '$'do...\r'' 问题原因 Unix体系里，每行结尾只有“”，即“\n”； Windows体系里面，每行结尾是“”，即“\n\r” Unix 执行 Windows 生成的脚本就可能报错...解决方案 核心目标为将 \r 删除掉 方法一：运行下面的语句 sudo sed -i 's/\r//' test.sh 方法二：运行下面的语句，然后再运行sudo bash test1215.
其实大部分死锁解决方法不止可以用于多线程编程领域，还可以扩展到更多的并发场景下。...在Linux的对应的源码顶部，我们可以看到有非常详尽的注释定义了明确的锁排序规则。 这种解决方案如果规模过大的话即使可以实现也会非常的脆弱，只要有一个加锁操作没有遵守锁排序规则就有可能会引发死锁。...，有兴趣的读者可以了解一下。...还有一种解决死锁的方法就是让死锁发生，之后再解决它，就像电脑死机以后直接重启一样。使用这种方法我们可以这么做：如果多个线程出现了死锁的情况，那么我们就杀死足够多的线程使系统恢复到可运行状态。...然后通过破坏任意一个必要条件产生了四种不同的阻止死锁的解决方案，最后介绍了另外一种死锁解决方法——在死锁发生后再探测并恢复系统运行。
但是许多领域都受益于神经网络，因此需要找到一个在保持其性能的同时降低成本的办法。 这就是神经网络压缩的重点。该领域包含多个方法系列，例如量化 [11]、分解[13]、蒸馏 [32]。...而本文的重点是剪枝。 神经网络剪枝是一种移除网络中性能良好但需要大量资源的多余部分的方法。尽管大型神经网络已经无数次证明了它们的学习能力，但事实证明，在训练过程结束后，并非它们的所有部分都仍然有用。...这篇文章的目标是为解决围绕神经网络剪枝各种问题。我们将依次回顾三个似乎是整个领域核心的问题：“我应该修剪什么样的部分？”，“如何判断哪些部分可以修剪？”和“如何在不损害网络的情况下进行修剪？”。...Han等人的开创性工作[26]提出了这种剪枝方法，并作为许多贡献的基础 [18, 21, 25]。 直接修剪参数有很多优点。首先，它很简单，因为在参数张量中用零替换它们的权重值就足以修剪连接。...这就是为什么我们将按主题概述一些最流行的修剪神经网络的方法系列，以突出训练期间使用稀疏性的演变。
1984年，Hopfield设计并研制了网络模型的电路，并成功地解决了旅行商（TSP）计算难题（优化问题）。...因此，HoPfield神经网络的演变过程是一个计算联想记忆或求解优化问题的过程。实际上，它的解决并不需要真的去计算，而是通过构成反馈神经网络，适当地设计其连接权和输入就可以达到这个目的。...Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。对于一个Hopfield网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。...反馈网络有稳定的，也有不稳定的。对于Hopfield网络来说，如何判别其稳定性也是需要确定的。...传统的聚类算法一般分为五类：层次方法、划分方法、基于网格方法、基于密度方法和基于模型方法。 传统的聚类算法已经足够成熟，能够解决低维数据的聚类问题。
在这门课程中，他结合物理学（特别是统计物理学）的知识详细讲述了机器学习中神经网络在物理学中的各种应用，包括深度学习、卷积网络、强化学习，以及其他各种有监督和无监督机器学习算法。 ?...Hopfield 网络是一种可以识别或重构图像的人工神经网络，它通过某种方法（Hebb 规则）分配权重，并将图像储存在人工神经网络中。...这是一种非常经典的想法，它构成了玻尔兹曼机和深度信念网络等方法的基础，但目前深度神经网络能代替它完成模式识别任务。...作者表示课程将 Hopfield 网络作为第一部分主要有三个原因，首先很多后续的深度神经网络都基于相同的构建块，以及与 Hebb 规则相近的学习方法。...其次 Hopfield 网络可以很好地解决最优化问题，且最终算法与马尔可夫链蒙特卡洛方法密切相关，这在物理及统计学上非常重要。
早在1982年，John Hopfield就进行了第一步尝试，他在神经网络和物理学之间建立了第一座互通有无桥梁。...Hopfield于是将这种相互作用的现象借鉴到了神经网络模型的设计当中，尤其是网络中的那些具有自发计算特性的神经元结构。...因此，Hopfield发明出了“Hopfield network”，而它则是递归神经网络（RNN）的前身。 时至今日，RNN的广泛应用无需赘述，它大量的应用在时序分析、自然语言处理等领域。...其实，为了避免维度灾难而使用机器学习求解的例子有很多，举几个典型的：Rubik’s Cube魔方问题、旅行商问题和寻找蛋白质的三维结构问题。...这种新方法大大加快了模拟退火的算法执行过程。 有必要补充的是，前文所说的经典模拟退火算法便是1974年Kirkpatrick大神提出的传统模拟退火算法。
我不喜欢他们提出的解决方案，即，对我们的应用程序代码库进行特定的更改，以支持 蓝绿发布。它向我发出了一个代码更改的警告：将部署与代码绑定了；在环境应该是不可见和可互换的情况下，以编写代码来支持环境。...这是我最喜欢问的面试问题之一，问一个人如何在蓝绿环境中处理破坏性更改，以避免有人提出了一个很好的解决方案，但它可能会涉及一些定制的路由层来丰富或调整“旧”请求以适应“新”系统。...假设我们有两个运行 1.0 版本的微服务 A 和微服务 B，以及一个包含 A 接口的新版本（2.0 版），该接口将由 B 中的新方法调用。...API 调用中的版本控制 有几种方法可以将版本控制引入到 API 调用中。例如，一种直接的方式是在 RESTful 端点的实际 URL 中放入一个版本。...让我非常畏缩的一个解决方法是：包含一个可以设置为蓝或绿的配置变量，然后在来自前端的请求中设置一个 HTTP 头，通过指定该变量来在应用程序代码库中有效地重新创建 Azure Traffic Manager
他发现神经网络与统计物理学中磁性材料的伊辛模型有相似之处。这使得物理学中许多已存在的理论可用来对神经网络进行分析。 ?...图2 John Hopfield与Hopfield网络结构 网络结构上，Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络，与之前见到的神经网络不同，反馈神经网络中每个神经元既是输入也是输出，...尽管Hopfield确实取得了一些成果，1987年贝尔实验室还在Hopfield神经网络的基础上成功研制出了神经网络芯片，这极大的鼓舞了许多物理学家和工程师开始注意对神经网络的研究。...就像我们前面所提到的那样，在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题，几乎没多少人研究，更别说解决问题了。...为了估计RNN网络参数，依然可以采用反向传播方法，即通过梯度下降法一轮轮的迭代来解决这个问题。
这是一个发展很快也很酷的领域。 在机器学习中非常成功的方法是设计一个人造神经网络，这种方法受到了人脑中神经元结构的启发。想象一组点，每个点可以处于两种状态之一：“开”或“关”。...我们认为，Hopfield网络可以通过求逆包含所有神经元之间权重信息的矩阵，而在单个步骤中运行。然后，利用上面讨论的量子位嵌入方法，我们可以李勇著名的量子HHL算法来处理Hopfield网络。...Hopfield网络本身具有作为模式识别系统的应用，并很好的解决了TSP问题; 读这本书一个非常明确的解释。 我们特别强调了遗传学中Hopfield网络作为传染病识别器的应用。...在下面的图片中，我们将展示基因数据怎样依据RNA碱基对A，C，G和U存储在网络的神经元中。该图也对使用常规方法和新的矩阵求逆的方法操作Hopfield网络的模拟结果进行了比较。...下一步的工作 我们很高兴可以通过量子力学发现Hopfield网络的改进。然而现在，还有更多很多工作尚未完成！如何快速读入和读出量子设备的数据仍然需要解决。
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