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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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