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再探循环神经网络

上一篇中,我们讨论了循环神经网络相关的基本内容,今天我们继续探讨一下循环神经网络还有那些需要注意的更高级的用法。 降低过拟合 在之前的讨论中,我们经常聊起过拟合的问题,我们一般判断训练的网络什么情况下算作训练完成,查看其精度和损失时,也都看的是其过拟合之前的数据,避免过拟合的一种方法是用 dropout 方法,随机清零的方式去实现,但是在循环神经网络中,这个问题就有点复杂了。 人们在大量的实验中早已经发现,在循环层前进行 dropout 对于降低过拟合没什么帮助,甚至可能会影响网络的正常训练,在循环层中如何 dropout 是在 2015 年的一篇论文中提出来的,具体的方式是:在每一个时间步中,使用相同的 dropout 掩码,并且将这个不随时间步变化的 dropout 掩码应用于层的内部循环激活,这样就可以将其学习的误差传递下去,如果在 Keras 中使用 LSTM、GRU 等循环神经网络都可以通过设置 dropout(输入单元 dropout) 和 recurrent_out (循环单元 dropout)来降低过拟合,一般情况下,最佳情况不会有大的下降,但会稳定更多,是调优网络的一...

docker中集成istio出现拉取配置中心数据失败导致服务启动失败

由于在k8s使用了grpc,所以这里我们集成istio来实现http2的自动发现以及负载均衡,但是随着节点增加,istio之前同步配置时间边长导致第一次启动时,服务启动拉取配置时istio却还没初始化好相关配置,而导致第一次启动失败,错误如下 这里有几种方案 让服务启动时先暂停5s,再加载配置信息 加载配置失败一直重试知道成功 修改istio与业务pod启动时间间隔 修改dockerfile 检查istio是否启动,启动成功后再启动业务pod 经过评估,方案1需要代码侵入,还是无法完全解决问题, 方案2 也是需要修改业务代码,很多业务都得跟着修改,改动大 方案3 这个在最新版本中的k8s有这个功能,升级有风险 方案4 侵入式小 最后选择方案四,也参考了相关资料 https://github.com/istio/istio/issues/16222 最终需要修改dockerfile来解决,并且将检查istio健康状况改成了检查配置中心是否可用 ENTRYPOINT ["/bin/sh","-c"] CMD ["until curl --head 'http://config-center...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Apache Tomcat

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

JDK

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。