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tensorflow 之 卷积神经网络

应用场景 图像识别与检索 人脸识别 性别/年龄/情绪识别 物体检测 视频处理 语音分析 概述 一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成,在卷基层内部通常会有如下几个操作: 图像通过多个卷积核滤波,添加偏置,提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。 卷积核的滤波结果输出到激活函数中,激活函数通常选ReLU 对激活函数的结果进行池化操作,池化就是对图像分割成不同的小区域后取平均值或最大值。一般取最大值。 上述几个步骤就构成了最常见的卷积层。在池化的后面还可以加上batch normalization等操作。 一个卷积层中可以有不同的卷积核,而每一个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像,同一个新图像的每一个像素都来自完全相同的卷积核。这种卷积核的权值共享可以有效降低模型负责度,减轻过拟合,减少计算量。 卷积神经网络结构 建立卷积神经网络对手写数字识别问题进行优化,构建由两个卷积层(包含池化层),两个全连接层构成的卷积神经网络。输入图像是28×28的单通道数据,输出是10×1的one_hot编码的向量。 第一层:卷积核大小是[5,5],输入通道1,输出通道32,padding选择SAME模...

状态机在马蜂窝机票订单交易系统中的应用与优化实践

在设计交易系统时,稳定性、可扩展性、可维护性都是我们需要关注的重点。本文将对如何通过状态机在交易系统中的应用解决上述问题做出一些探讨。 关于马蜂窝机票订单交易系统 交易系统往往存在订单维度多、状态多、交易链路长、流程复杂等特点。以马蜂窝大交通业务中的机票交易为例,用户提交的一个订单除了机票信息之外可能还包含很多信息,比如保险或者其他附加产品。其中保险又分为很多类型,如航意险、航延险、组合险等。 从用户的维度看,一个订单是由购买的主产品机票和附加产品共同构成,支付的时候是作为一个整体去支付,而如果想要退票、退保也是可以部分操作的;从供应商的维度看,一个订单中的每个产品背后都有独立的供应商,机票有机票的供应商,保险有保险的供应商,每个供应商的订单都需要分开出票、独立结算。 用户的购买支付流程、供应商的出票出保流程,构成一个有机的整体穿插在机票交易系统中,密不可分。 状态机在机票交易系统中的应用与优化 有限状态机的概念 有限状态机(以下简称状态机)是一种用于对事物或者对象行为进行建模的工具。 状态机将复杂的逻辑简化为有限个稳定状态,构建在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型,在稳定状态中...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

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