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.NET無(wú)侵入式對(duì)象池最詳解決方案_實(shí)用技巧_腳本之家
Pooling(https://github.com/inversionhourglass/Pooling),編譯時(shí)對(duì)象池組件,在編譯時(shí)將指定類型的new操作替換為對(duì)象池操作,簡(jiǎn)化編碼過(guò)程,無(wú)需開(kāi)發(fā)人員手動(dòng)編寫對(duì)象池操作代碼。同時(shí)提供了完全無(wú)侵入式的解決方案,可用作臨時(shí)性能優(yōu)化的解決方案和老久項(xiàng)目性能優(yōu)化的解決方案等。 快速開(kāi)始 引用Pooling.Fody
www.dbjr.com.cn/aspnet/328833v...htm 2024-10-16
淺談tensorflow1.0 池化層(pooling)和全連接層(dense)_python_腳本之家
pool1=tf.layers.max_pooling2d(inputs=x, pool_size=[2,2], strides=2) 一般是放在卷積層之后,如: 1 2 3 4 5 6 7 conv=tf.layers.conv2d( inputs=x, filters=32, kernel_size=[5,5], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv, pool_size=[2,...
www.dbjr.com.cn/article/1390...htm 2025-6-7
Caffe卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺(jué)層Vision Layers及參數(shù)詳解_python_腳本之家
本文只講解視覺(jué)層(Vision Layers)的參數(shù),視覺(jué)層包括Convolution, Pooling,Local Response Normalization (LRN), im2col等層。 1、Convolution層: 就是卷積層,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的核心層。 層類型:Convolution lr_mult: 學(xué)習(xí)率的系數(shù),最終的學(xué)習(xí)率是這個(gè)數(shù)乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。 如果有兩個(gè)lr_mu...
www.dbjr.com.cn/article/2534...htm 2025-6-2
tensorflow之獲取tensor的shape作為max_pool的ksize實(shí)例_python_腳本之...
1 self.max_pooling1=tf.nn.max_pool(self.l_6, ksize=[1, tf.shape(self.F1)[0],1,1], strides=[1,1,1,1], padding='VALID', name='maxpool1') 我在max_pool的過(guò)程中想對(duì)特征每一列進(jìn)行max_pooling,但因?yàn)閠ensor F1張量沒(méi)有值,而ksize此處需要一個(gè)int類型的常量,所以tf.shape(self.F1)[0...
www.dbjr.com.cn/article/1778...htm 2025-5-27
詳解Oracle 11g DRCP連接方式的基本原理_oracle_腳本之家
在Oracle 11g中,提出了突破傳統(tǒng)專用/共享連接的第三種連接方式——Database Resident Connection Pooling(DRCP)。本篇我們一起來(lái)探討這項(xiàng)技術(shù)。 1、 從Dedicated Server到Shared Server Client Process連接到Server Process的方式,傳統(tǒng)上有兩種方式:Dedicated Server和Shared Server。在Client連入到Oracle Server的過(guò)程中,默...
www.dbjr.com.cn/article/1230...htm 2025-6-2
springboot2.0配置連接池(hikari、druid)的方法_java_腳本之家
# Hikari will use the above plus the following to setup connection pooling spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.datasource.hikari.minimum-idle=5 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=15 spring.datasource.hikari.auto-commit=true ...
www.dbjr.com.cn/article/2324...htm 2025-6-6
pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自適應(yīng)平均池化函數(shù)詳解_python...
Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the number of input planes. Parameters output_size– the target output size of the image of the form...
www.dbjr.com.cn/article/1777...htm 2025-6-1
很多人竟然不知道Java線程池的創(chuàng)建方式有7種_java_腳本之家
連接池(Connection Pooling):預(yù)先申請(qǐng)數(shù)據(jù)庫(kù)連接,提升申請(qǐng)連接的速度,降低系統(tǒng)的開(kāi)銷。 實(shí)例池(Object Pooling):循環(huán)使用對(duì)象,減少資源在初始化和釋放時(shí)的昂貴損耗。 線程池的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下 4 點(diǎn): 降低資源消耗:通過(guò)池化技術(shù)重復(fù)利用已創(chuàng)建的線程,降低線程創(chuàng)建和銷毀造成的損耗。
www.dbjr.com.cn/article/2184...htm 2025-5-18
Python高級(jí)架構(gòu)模式知識(shí)點(diǎn)總結(jié)_python_腳本之家
y=layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y) # 形狀不同,要做線性變換: residual=layers.Conv2D(128,1, strides=2, padding='same')(x)# 使用 1×1 卷積,將 x 線性下采樣為與 y 具有相同的形狀 y=layers.add([y, residual]) 2、標(biāo)準(zhǔn)化用于使模型看到的不同樣本更相似,有助于模型的優(yōu)化和泛化。
www.dbjr.com.cn/article/2196...htm 2025-5-27
Python TensorFlow介紹與實(shí)戰(zhàn)_python_腳本之家
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2))) # 第三層卷積,使用64個(gè)3x3的卷積核,激活函數(shù)為ReLU model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu')) # 展平特征圖,為全連接層做準(zhǔn)備 model.add(layers.Flatten()) # 全連接層,使用64個(gè)神經(jīng)元,激活函數(shù)為ReLU ...
www.dbjr.com.cn/python/3245770...htm 2025-6-4