OpenCV中的filter2D函数仅仅是用一个卷积核去卷积单个的图像矩阵，而在TensorFlow中，卷积操作主要用于CNN中的卷积层，所以输入不再仅仅局限与三维或一维的矩阵，卷积核的个数不再是单个，...所以在CNN中的一个卷积层的卷积操作在TensorFlow中可以用5行代码来实现——定义卷积核，定义偏置，卷积操作，加入偏置，ReLu激活。...TensorFlow也提供了池化操作的函数，其中最大池化为tf.nn.max_pool，平均池化为tf.nn.avg_pool，拿平均池化说吧： def avg_pool(value,...，在tf.nn.conv2d中第二个参数是需要训练权重，而在avg_pool函数中只需要直接给出四个维度就好，这是因为池化操作的卷积核参数不需要训练得到，而是直接指定，参数是什么由是最大池化还是平均池化有关...由于池化操作一般只用来降尺寸，而不是降通道数，所以池化层的核一般选择为[1,2,2,1][1,3,3,1]。
在 Java 中，池化技术应用非常广泛，常见的就有数据库连接池、线程池等，本文主讲连接池，线程池我们将在后续的博客中进行介绍。...公用池化包 Commons Pool 2 我们首先来看一下 Java 中公用的池化包 Commons Pool 2，来了解一下对象池的一般结构。...，我们首先来看一下一个池化对象在整个池子中的生命周期。...带有 evcit 字样的参数，主要是处理对象逐出的。池化对象除了初始化和销毁的时候比较昂贵，在运行时也会占用系统资源。 比如，连接池会占用多条连接，线程池会增加调度开销等。...接下来介绍了数据库连接池中速度很快的 HikariCP ，它在池化技术之上，又通过编码技巧进行了进一步的性能提升，HikariCP 是我重点研究的类库之一，我也建议你加入自己的任务清单中。
，每经过一个2*2的区域就将这块区域 中的最大值提取出来存放。...同理avgpooling也就是平均池化层就是将2*2的区域的所有值加起来取得均值存放。 二.反池化 反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。...池化有两种：最大池化和平均池化，其反池化也需要与其对应。 （1） 平均池化和反平均池化 首先还原成原来的大小，然后将池化结果中的每个值都填入其对应原始数据区域中相应位置即可。...（2） 最大池化和反最大池化 要求在池化过程中记录最大激活值的坐标位置，然后在反池化时，只把池化过程中最大激活值所在位置坐标值激活， 其他的值设置为0.当然，这个过程只是一种近似。...因为在池化过程中，除了最大值的位置，其他的值也是不为0的。 最大池化和反最大池化的过程如下： ? 最后我这是一列的学习笔记，有兴趣入门深度学习的可以看看在下后面的深度学习系列的笔记。
在rocketmq中rocketmqTool作为可视化和二次开发使用比较多的类org.apache.rocketmq.tools.admin.MQAdminExt，这个类在admin里面： 一、池化...在rocketmq中： 而我们知道创建rocketmq创建的过程中，会启动很多东西，这个连接的过程涉及到的内容比较多，可以看到rocketmq的rocketmq-dashboard和mqcloud里面都使用了池化技术...-对象池。...rocketmq-dashboard池化org.apache.rocketmq.dashboard.admin.MqAdminExtObjectPool： @Bean public GenericObjectPool...可以看到dashBoard基于rocketmq-tool模块，做了很多功能，而且这些功能都是可视化的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...CAM) 对比全局平均池化Global average pooling (GAP) vs 全局最大池化global max pooling (GMP): 类响应图示例： 图中高亮区域就是根据label...的注意图高响应区域 具体得到的这个相应区的方法是 1） 训练主干网络得到特征图 2） 进行全局池化（图中用的GAP，也可以使用GMP） 3） 对全局池化的结果做全连接得到全连接参数 w 4）...把全连接参数作为权重对特征图进行加权求和 上图最下方的公式 根据对图像的研究发现，不同的类别的特征图相应区域不一样，原始的卷积网络具有一定的定位能力。...那么具体那个好呢 先看一组实验 我们发现相比GAP，GMP在同一个类别上的top1 和top5 的损失都有所升高。
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路 为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据： 最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...要获取中位数的话，直接判断最大堆和最小堆的size，如果相等，则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数，不然，就是最大堆的size要比最小堆的size大，这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。
关于求解中位数，我们知道在Python中直接有中位数处理函数（mean)，比如在Python中求解一个中位数，代码很简单。...) 在hive中没有直接提供相关的mean函数，但官方提供了两个UDAF，percentile和percentile_approx。...也就是说，真正的中位数只能用percentile来计算，输入需要为整数类型，使用percentile_approx（输入为浮点型）计算得到的并不是真正的中位数，也就是所说的近似中位数，经过大量数据验证，...有时候这个近似中位数和真正的中位数差别还是很大的。...如何对有小数的数据求取中位数呢？ 可以把小数转换为整数，然后再求取中位数（如先✖️乘10000） sparksql中也是如此求取中位数的，赶快去试一试吧！
参考目录： 1 池化层 1.1 最大池化层 1.2 平均池化层 1.3 全局最大池化层 1.4 全局平均池化层 2 Normalization 2.1 BN 2.2 LN 1 池化层 和卷积层相对应...，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。...() print(y(x).shape) >>> (4, 3) 可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 ，所以这里的全局最大池化层等价于pool_size=28的最大池化层。...这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍...LN，BN，GN，IN这几个归一化层的详细原理，不了解的可以看本文最后的相关链接中找一找。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近看了两张图，我对第一张图有些不同的见解。...首先全连接层和softmax层是不同的两个部分，其次计算参数时候可以理解为，假设最后一个卷积层是4个4*4的特征图，类别为4，则计算量为4*4*4*4。
题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆 这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦 这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue
上两期文章，我分享了通用池化框架commons-pool2两种不同的实现方式分别是：通用池化框架commons-pool2实践、- 通用池化框架实践之GenericKeyedObjectPool当时用了...com.funtester.base.interfaces.IPooled代替了需要池化的对象类，后来想了想这个方案不咋好，直接放弃了。...池化工具类 这里我将池化工厂类写成了内部静态类的形式，这样可以显得代码中的Java文件比较少，比较整洁。...在工具类（包含池化和工程类）中，我并没有重写destroyObject方法，原因是现在是写框架部分，如果需要对HTTP请求对象进行处理，比如清除token信息等操作，可以写到业务类中，如果框架做了，那么适应性就比较差了...另外我自己用了非池化技术实现的请求方法也做了同样的测试和验证功能。
本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法， 但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。...第一种方法: 这种方法对应与tf.get_variable初始化变量的方法。...步骤一：创建正则化方法: regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=0.1) scale对应Loss函数中的\alphaα, 增加正则化的目标函数如下...\alpha = 0α=0表示没有正则化，\alphaα越大，对应的正则化惩罚越大。...，第二个是想要执行正则化方法的变量列表，如果为None，则默认取tf.GraphKeys.WEIGHTS中的weight。
问题描述 给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。...进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？ 解决方案 一种直观的方案为使用两路归并排序的思路，找到中位数，其时间复杂度度为O（m + n）。...对于题目要求的O(log (m+n)) 的复杂度，我们很容易想到是使用二分搜索的方式求解的。...[mid1] > nums2[mid2]，证明第k大的数一定不在nums2[j:mid2]只中，因此该问题可以转化为find(i, mid2 + 1, k - (mid2 - j - 1))。...不需要注意的是可能出现nums1 或者 nums2用光的情况，因此为了保证不越界的前提下， mid1 = min（i + k / 2，n）- 1 mid2 = min（j + k / 2，m）- 1 因此恰好相等时不一定为找到第
解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本文中，我们将深入探讨并解决TensorFlow中的一个常见错误：FailedPreconditionError。这个错误通常与未初始化的变量有关。...正文内容 什么是FailedPreconditionError FailedPreconditionError是TensorFlow中的一个异常，表明您正在尝试使用尚未初始化的变量。...在TensorFlow中，所有变量在使用之前都必须先初始化，否则就会引发这个错误。...掌握解决这些常见问题的方法，将有助于您在深度学习领域走得更远。 参考资料 TensorFlow官方文档 深度学习中的常见错误与解决方案 希望这篇文章对您有所帮助！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 1. 池化层理解 2. 池化层的作用： 3....池化层理解 池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。 简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。...个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），只不过池化层用的是取最大值法。 2....PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力 A: 特征不变性，也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片...，这说明这张图像中仍保留着狗最重要的特征，我们一看就能判断图像中画的是一只狗，图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息，而留下的信息则是具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。
import tensorflow as tf# 直接加载持久化的图。...以上样例文件中给出的最后一个名称为save/control_dependency，该节点是系统在完成tensorflow模型持久化过程中自动生成的一个运损。...通过对MetaGraphDef类型中主要属性的讲解，本节已经介绍了tensorflow模型持久化得到的第一个文件的内容。...除了持久化tensorflow计算图的结构，持久化tensorflow中变量的取值也是非常重要的一个部分。...在checkpoint文件中维护了由一个tf.train.Saver类持久化的所有tensorflow模型文件的文件名。
最大/平均池化 最大池化就是选择图像区域中最大值作为该区域池化以后的值，反向传播的时候，梯度通过前向传播过程的最大值反向传播，其他位置梯度为0。...使用的时候，最大池化又分为重叠池化和非重叠池化，比如常见的stride=kernel size的情况属于非重叠池化，如果stride池化。...中值池化 与中值滤波特别相似，但是用的非常少，中值池化也具有学习边缘和纹理结构的特性，抗噪声能力比较强。 4. 组合池化 组合池化则是同时利用最大值池化与均值池化两种的优势而引申的一种池化策略。...第二个角度是从Attention的角度考虑，这一点启发自CSDN@小楞（链接在参考文献中），他在文章中这样讲： 出现检测效果提升的原因：通过spp模块实现局部特征和全局特征（所以空间金字塔池化结构的最大的池化核要尽可能的接近等于需要池化的...双线性池化 Bilinear Pooling是在《Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition》被提出的，主要用在细粒度分类网络中。
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