使用Eclipse(版本Indigo 3.7)调试Java项目的时候，遇到了下面的错误： Exception in thread “main” Java.lang.OutOfMemoryError: PermGen...了解到该原因是因为默认分配给JVM的内存为4M，而Eclipse中有BUG导致eclipse.ini中的参数无法传递给Tomcat，这样在项目加载内容较多时，很容易造成内存溢出。...有一点需要注意，因为使用的是Eclipse中集成的Tomcat，因此要在下面的界面中设置。 ? ?...25日 N/A N/A Mars 4.5 2015年 N/A N/A Neon 4.6 2016年 N/A N/A Oxygen 4.7 2017年 N/A N/A 参考资料： 1、Eclipse中通过...Tomcat运行JavaWeb项目发生内存溢出：java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 错误的解决方案 2、Download Eclipse 3、Java
背景 今天在跑定时任务的过程中，发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常，出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象，计算时间戳的代码大致如下。...int类型，在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE，所以出现了数据溢出，从而导致了计算结果不准确的问题。...到这里想必大家都知道原因了，这是因为java中整数的默认类型是整型int，而int的最大值是2147483647， 在代码中java是先计算右值，再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中（int型相乘）发生溢出，然后将溢出后截断的值赋给变量，导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动，再看一下。...因为java的运算规则从左到右，再与最后一个long型的1000相乘之前就已经溢出，所以结果也不对，正确的方式应该如下：long a = 24856L * 24 * 60 * 60 * 1000。
在Java中，栈溢出错误（StackOverflowError）是指当方法调用堆栈的深度超过了虚拟机所允许的最大值时发生的错误。...为了检测和处理栈溢出错误，我们可以采取以下措施： 1、了解栈溢出错误的原因： 栈溢出错误通常是由于方法调用的递归深度过大而导致的。每当调用一个方法时，都会将方法的返回地址和局部变量等信息保存在栈中。...5、异常处理： 栈溢出错误是一个严重的错误，通常无法通过捕获和处理异常来解决。因此，在代码中并没有专门的处理栈溢出错误的机制。...当栈溢出错误发生时，JVM会抛出StackOverflowError异常，并终止程序的执行。可以在日志中记录栈溢出错误的信息，以便进行排查和调试。...有时，可以考虑使用循环、迭代或其他非递归的方法来解决问题，以避免栈溢出错误的发生。 总结起来，要检测和处理栈溢出错误，首先要了解栈溢出错误的原因，尽量避免递归调用深度过大或者终止条件有误的情况。
Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺 网上有一种进入venv虚拟环境的方法，那今天就说另一种 这种是已经在虚拟环境中了 这种是没进入虚拟环境中 进入虚拟环境需要这样...输入source activate 然后就进入虚拟环境了 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
这里的log分： （1） 下面会介绍下如何使用： streaming项目中的log4j使用的是apache log4j sparkstreaming项目可以单独提交某个job的log4j文件，这样就能定制每个...看下我们log4j文件的内容： 最后看下提交脚本： 注意上面提交脚本中，/opt/bigdata/jars/spark/这个路径引用的jar包，必须在每台hadoop机器上都要存在，sparkstreaming...运行过程中，会从本地加载jar包，此外log4j.properties文件以及参数里面--jars 后面的依赖jar 可以在提交机器上放一份即可，不需要每台机器上都存放。...zookeeper 192.168.201.5:2181 --topic kp_diag_log 收集到的log内容如下： 至此，我们的log就统一收集成功了，后续我们可以把log从kafka导入到es中，
提示：尝试计算(\exp(50))的大小。 当计算exp(50)时，可能会遇到数值溢出的问题。softmax函数的定义是通过对输入向量中的每个元素进行指数运算，然后进行归一化，使得所有元素的和为1。...因此，在直接实现基于数学定义的softmax函数时，可能会遇到数值溢出的问题，导致计算结果不准确或无法表示。...import numpy as np def softmax(x): # 减去输入向量中的最大值，以避免数值溢出 x -= np.max(x) # 计算指数运算 exp_x...为了解决上述两个问题，即数值溢出和对数函数定义域的限制，可以采取以下解决方案： 数值溢出问题：在计算softmax函数时，通过减去输入向量中的最大值来避免数值溢出。...下面是一个示例代码，展示了如何结合这两个解决方案来计算softmax函数和交叉熵损失函数： import numpy as np def softmax(x): x -= np.max(x)
大佬们，请教一个问题，为啥我的这里进行了强制转换，然后numpy填充，最后得到的还是整数啊，按说答案应该是array([2.5, 2.5, 2.5, 2.5])才对吧？
1、对数变换 图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p（）函数来计算数据的log（1+x）变换，由于1+x不能小于零，因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果...矩阵数据，然后采用Numpy的power（）函数来计算数据的幂次变换，为了防止出现计算值溢出错误，因此这里我们使用图像减去图像均值再除以图像方差来计算图像幂次变换结果，，在这里我们计算图像3次幂变换。...矩阵数据，然后采用Numpy的exp（）函数来计算数据的指数变换，为了防止出现计算值溢出错误，因此这里我们使用图像减去图像均值再除以图像方差来计算图像指数变换结果。.../ np_image.std() np_exp_image = np.exp(np_image_clone) exp_image = sitk.GetImageFromArray(np_exp_image...) exp_image.SetOrigin(image.GetOrigin()) exp_image.SetDirection(image.GetDirection()) exp_image.SetSpacing
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...[How-to-Index-Slice-and-Reshape-NumPy-Arrays-for-Machine-Learning-in-Python.jpg] 在Python机器学习中如何索引、切片和重塑...有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
线性函数的问题是不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。...return y 实现softmax函数时的注意事项 softmax实现需要注意溢出问题，因为softmax函数内有()exp(x)的指数运算，会使数值变得很大。...这里的′C′可以使用任何值，但是为了防止溢出，一般会使用输入信号中的最大值。...如下例： # 演示计算溢出情况与解决 a = np.array([1010, 1000, 990]) np.exp(a) / np.sum(np.exp(a)) #softmax,并未正确被计算，报错...供以后使用(正式用版) def softmax(a): c = np.max(a) exp_a = np.exp(a - c)#溢出对策 sum_exp_a = np.sum(exp_a
这里使用以e为底的指数函数，将向量值归一化为0-1的概率值； 使用numpy的代码实现也很简单，但是当数值过大时会发生溢出，此时会将向量中的其他值减去最大值，数值平移到0附近。...会避免溢出现象。ps：这里暂时不考虑这种情况 softmax交叉熵 交叉熵是用来衡量分布p和q之间的相似度，越相似交叉熵越小。...return np.exp(vector)/np.exp(vector).sum() def LossFunc(target,output): output = MySoftmax(...(nn.CrossEntropyLoss(reduction="sum")(torch.Tensor(output),torch.Tensor(target).long())) 需要注意的是现有的框架中基本都会在损失函数内部进行...as np # def MySoftmax(vector): # return np.exp(vector)/np.exp(vector).sum() # # def LossFunc(target
激活函数决定如何来激活输入信号的总和。激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。 感知机中使用了阶跃函数（一旦输入超过阈值，就切换输出的函数）作为激活函数。 sigmoid函数 ?...线性函数的问题是不管如何加深层数，总是存在与之等效的“无隐藏层的神经网络”。 举例：若将线性函数 ? 作为激活函数，把 ? 的运算对应3层神经网络，这个运算会进行 ?...可以使用任何值，但是为了防止溢出，一般会使用输入信号中的最大值。...如下例： # 演示计算溢出情况与解决 a = np.array([1010, 1000, 990]) np.exp(a) / np.sum(np.exp(a)) #softmax,并未正确被计算，报错...供以后使用(正式用版) def softmax(a): c = np.max(a) exp_a = np.exp(a - c)#溢出对策 sum_exp_a = np.sum(exp_a
本文将讨论国外主机托管中遇到的常见问题，并提供解决方案。 一、网站速度慢 1、原因 网站速度慢是由于国外主机服务器所在地和用户所在地相距太远，或者国外主机服务器性能不足等原因造成的。 ...在国外主机托管中，常见问题包括网站速度慢、域名无法解析、服务器宕机、安全问题以及管理不方便等。
在这过程中，我发现有些人提问题的方式经常引起我的极度不适，他们是这样提问题的，把错误截图出来，问兄弟，这个怎么会这样啊？兄弟，报这个错了，咋解决？。从来不说前因，只说后果。...那在职场中遇到问题，应该如何向你的老大或者老同事提呢？ 1、提问前的准备 实习生的能力可能不那么强，但是要有足够诚恳的态度，去跟你的老大去讨论这个问题。那如何准备才算是诚恳呢？...认真阅读别人的经验，看是不是跟你遇到的同一个问题。要相信，在如今互联网如此发达的时代，搜索引擎能解决你 90% 的问题，就看你会不会用了。...另外，在职场中很常见的一种情况就是老大说什么，有些实习生往往都会回答：嗯嗯，好的。很多人可能还没从学校的环境中脱离出来，要知道职场不是学校，你问老大问题的时候，应该是一种互相探讨的形式。...你可以大胆地跟他分享交流你的观点，你打算怎么做，遇到什么问题。而不是老大说这样，你就全盘同意。有自己的见解，可以大胆提出来。相信我，你的老大肯定会喜欢这样的小弟。
机器学习模型中通常需要使用NumPy数组，NumPy数组是处理Python中数据有效的数据结构，机器学习模型（例如scikit-learn）和深度学习模型（例如Keras）都期望输入数据采用NumPy数组的格式...因此，通常需要将NumPy数组保存到文件中。 学习过本篇文章后，您将知道： 如何将NumPy数组保存为CSV文件。 如何将NumPy数组保存为NPY文件。...如何将NumPy数组保存到NPZ文件。...1.1将NumPy数组保存到CSV文件的示例 下面的示例演示如何将单个NumPy数组保存为CSV格式。...2.1将NumPy数组保存到NPY文件 下面的示例定义了我们的二维NumPy数组，并将其保存到.npy文件中。
下图为VGG16网络，是一个图像分类网络，原始图像中的数据经过卷积层、池化层、全连接层后，最终经过Softmax层输出成概率。 ?...我们可以用NumPy实现一个简单的Softmax： def softmax(x): return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) 对于下面的输入，可以得到...指数函数 但正因为指数在x轴正轴爆炸式地快速增长，如果 比较大， 也会非常大，得到的数值可能会溢出。溢出又分为下溢出（Underflow）和上溢出（Overflow）。...当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出；当数值过大，超出了最大界限，就是上溢出。...encountered in exp return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) 一个简单的办法是，先求得输入向量的最大值，然后所有向量都减去这个最大值
使用Python的numpy的array结构，如何给矩阵增加一行或者一列呢？ 下面提供一种方法，当然numpy还提供了很多API函数可供选择。 ?
Python实现softmax函数 ： PS：为了避免求exp(x)出现溢出的情况，一般需要减去最大值。...# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值...row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape...(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂 x_exp = np.exp(x) x_sum = np.sum(x_exp, axis=axis...(x[i] - max); // sum += x[i]; // } // for (int i = 0; i<k; i++) x[i] /= sum; //为了避免溢出
在linux家族中，vim编辑器是系统自带的文本编辑器，其功能强大自不必说了。...偶有小白，刚接触linux，要修改某个文本文件，不可能像WINDOWS那样操作，更有甚者，进入VI编辑器后，无法退出以致强抽关机，确是不得以呀。...工具/原料 linux系统 vim编辑器 进入VIM编辑器 1 VIM编辑器，可以新建文件也可以修改文件，命令为：vim /usr/local/con.cfg 如图！...3 进入编辑器后，我们先按”I”，即切换到“插入”状态。就可以通过上下左右移动光标，或空格、退格及回车等进行编辑内容了，和WINDOWS是一样的了。
Spring 中的自动装配，如果遇到多个实例如何处理？ 标记了@Autowired 注解的字段/方法，会由 Spring 容器自动的赋值一个实例化的对象。...有时候 Spring 容器中，同一个类型的实例有多个，那么可能会出现异常，这个时候就需要精确的自动装配，需要用到@Qualifier 注解。 示例 有 2 个类，User 和 Company。...return company; } public void setCompany(Company company) { this.company = company; } } 上面的代码中，...User 类中有一个 company 字段，标注了 Autowired，这就说明 Spring 容器中的 User 对象，company 的自动的值会被自动赋值，不会是 null。...如果必须要以配置类中的实例为优先实例，那么只要在该实例上标注上@Primary 注解，表示默认首先该实例。
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