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JRuby 9.2.17.0 发布,Java 的 Ruby 解释器

JRuby 9.2.17.0 已经发布。JRuby 9.2.x 与 Ruby 2.5.x 兼容,并与 C Ruby 保持同步。和以往一样,该版本用于修复一些最近报告的问题,并鼓励所有用户升级。 主要更新内容 加强对 JRuby 上使用 Sorbet 的支持 改进启动 JRuby 时对 Java 模块支持的检测 RubyGems 更新至3.1.6 修改了 zlib,使其能够正确处理 inflate 完成后流中的额外数据 进行较小的更新,以使标准库与 Ruby 2.5.8 保持一致 优化 dig 函数 修复 zlib 解压缩时产生错误输出的问题 更新 Windows jruby.exe 以进行模块检测 解除 CachingCallSite.isBuiltin 详情请查看更新公告。

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卷积神经网络的最佳解释!

CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入,对它们进行加权求和,将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数,在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单,对吧? 那么,卷积神经网络与神经网络有什么不同呢? 和神经网络输入不同,这里的输入是一个多通道图像(在这种情况下是3通道,如RGB)。 在我们深入之前,让我们先了解一下卷积的含义。 卷积 我们用5 * 5 * 3的滤波器滑过整个图像,并在滑动过程中与滑过的图像部分点积。 每个点积的结果都是标量。 那么,当我们将整个图像与滤波器进行卷积时会发生什么? 卷积结果的大小28是怎么来的留给读者思考。(提示:有28 * 28个独特的位置,滤波器可以放在图像上) 现在回到CNN 卷积层是卷积神经网络的重要部分。 卷积层包含一组独立的滤波器(在所示的例子中是6个)。每个滤波器都与图像独立卷积,最终形成6个形状为28 * 28 * 1的特征图。 假设我们有多个卷积层。然后会发生什么? 所有这些滤波器都是随机初始化的,并在网络训练过程中学习参数。 下面是训练好的网络的例子。 看看第一层中的滤波器(在这是5 * 5 * 3的滤波器)。通过反向传播,逐渐调整成为彩色碎片和边缘的斑点。当层次变深时,滤波器与先前一层的输出做点积。所以,他们正在用较小的彩色碎片或边缘制作出更大的碎片 对于特定的特征图,每个神经元仅与输入图像的一小块连接,并且所有神经元具有相同的连接权重,这就是CNN与神经网络的最大区别。 参数共享和局部连接 参数共享指的是特定特征图中所有神经元的权重共享。 局部连接是每个神经只与输入图像的一个子集连接(不同于全连接的神经网络) 这有助于减少整个系统中的参数数量,并使计算更加高效。 池化层 池化层是CNN的另一个构建块。 其功能是逐步缩小表示空间的大小,以减少网络中的参数和计算量。池化层独立地在每个特征映射上工作。 最常用的方法是最大池化(max pooling)。 CNN的典型架构 我们已经介绍了卷积层(由CONV表示)和池化层(由POOL表示)。 RELU只是一个应用于神经单元的非线性激活函数。 FC是CNN末端的全连接层。全连接层中的神经元与前一层中的所有激活都有完全连接,如常规神经网络中所见,并以相似的方式工作。 CNN架构有许多变化,但正如我之前提到的,基本概念保持不变。 原文发布时间为:2018-08-12 本文来自云栖社区合作伙伴“机器学习算法与Python学习”,了解相关信息可以关注“机器学习算法与Python学习”。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

Rocky Linux

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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