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预训练模型迁移学习

摘要:如何快速简便地解决图像分类问题呢?本文通过使用Keras及一个预训练模型的实例,教你如何通过迁移学习来解决这个问题。 深度学习正在迅速成为人工智能应用开发的主要工具。在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域都已有成功的案例。 深度学习擅长解决的一个问题是图像分类。图像分类的目标是根据一组合理的类别对指定的图片进行分类。从深度学习的角度来看,图像分类问题可以通过迁移学习的方法来解决。 本文介绍了如何通过迁移学习来解决图像分类的问题。本文中所提出的实现方式是基于Python语言的Keras。 本文结构: 1)迁移学习 2)卷积神经网络 3)预训练模型的复用 4)迁移学习过程 5)深度卷积神经网络上的分类器 6)示例 7)总结 1、迁移学习 迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法,因为它可以建立精确的模型,耗时更短。利用迁移学习,不是从零开始学习

Netty Channel源码分析

原文:https://wangwei.one/posts/netty-channel-source-analyse.html 前面,我们大致了解了Netty中的几个核心组件。今天我们就来先来介绍Netty的网络通信组件,用于执行网络I/O操作 —— Channel。 Netty版本:4.1.30 概述 数据在网络中总是以字节的形式进行流通。我们在进行网络编程时选用何种传输方式编码(OIO、NIO等)决定了这些字节的传输方式。 在没有Netty之前,为了提升系统的并发能力,从OIO切换到NIO时,需要对代码进行大量的重构,因为相应的Java NIO 与 IO API大不相同。而Netty在这些Java原生API的基础上做了一层封装,对用户提供了高度抽象而又统一的API,从而让传输方式的切换不在变得困难,只需要直接使用即可,而不需要对整个代码进行重构。 Netty Channel UML netty channel族如下: 整个族群中,AbstractChannel 是最为关键的一个抽象类,从它继承出了AbstractNioChannel、AbstractOioChannel、Abstra...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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