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深度学习精要之CapsuleNets理论与实践(附Python代码)

神经网络于上世纪50年代提出,直到最近十年里才得以发展迅速,正改变着我们世界的方方面面。从图像分类到自然语言处理,研究人员正在对不同领域建立深层神经网络模型并取得相关的突破性成果。但是随着深度学习的进一步发展,又面临着新的瓶颈——只对成熟网络模型进行加深加宽操作。直到最近,Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络(Capsule Networks),它提高了传统方法的有效性和可理解性。 本文将讲解胶囊网络受欢迎的原因以及通过实际代码来加强和巩固对该概念的理解。 为什么胶囊网络受到这么多的关注? 对于每种网络结构而言,一般用MINST手写体数据集验证其性能。对于识别数字手写体问题,即给定一个简单的灰度图,用户需要预测它所显示的数字。这是一个非结构化的数字图像识别问题,使用深度学习算法能够获得最佳性能。本文将以这个数据集测试三个深度学习

Java问题的排查过程

1:客户业务增加,导致FGC频繁。当发现FGC的次数频繁很高,这说明了需要优化JVM来减少FGC的次数,而由于代码问题导致的这种问题需要定位到代码中 2:个人代码导致的服务告警,排查过程:第一步:用Top来查看CPU的使用率: 第二步:找出cup使用最高的pid 也就是第一列,然后jstack pid |fgrep pid(这里需要转16进制 printf “%xn”) jstack的结果:关于线程状态需要关注的有;死锁 Deadlock ;等待资源,Waiting on condition;等待获取监视器,Waiting on monitor entry;阻塞,Blocked(重点关注) 如果是Blocked就是等待资源超时,这里由于没有现场的截图,只能描述一下,就是state 状态中是: java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor) 如果是Runnable的话:一般指该线程正在执行状态中,该线程占用了资源,正在处理某个请求,有可能正在传递SQL到数据库执行,有可能在对某个文件操作,有可能进行数据类型等转换。 如果是Watin...

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