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扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:300分,结帖人u010006337]
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红花 2013年12月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
2013年12月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2013年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
结帖率 100%
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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蓝花 2016年9月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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银牌 2013年2月 总版技术专家分月排行榜第二
2013年1月 总版技术专家分月排行榜第二
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铜牌 2013年3月 总版技术专家分月排行榜第三
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签到达人 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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优秀版主 2016年8月优秀小版主
优秀小版主
2015年7月优秀小版主
2015年8月优秀小版主
2015年9月优秀小版主
2015年5月优秀小版主
2015年4月潜水乐园小板版主
2015年2月论坛优秀版主
2014年11月论坛优秀版主
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红花 2019年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2015年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2015年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2015年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2014年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一(补)
2013年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2013年8月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2013年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2019年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2016年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2014年10月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2014年8月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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签到达人 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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优秀版主 2016年8月优秀小版主
2014年11月论坛优秀版主
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红花 2018年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2017年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2017年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2017年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2017年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2017年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2016年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2016年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2016年10月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2014年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2014年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2018年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2017年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2017年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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签到新秀 累计签到获取,不积跬步,无以至千里,继续坚持!
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红花 2015年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2015年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2018年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
2014年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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___________小P

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红花 2013年12月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
2013年12月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2013年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
记一次LightGBM-GBDT参数调整经历

问题:有验证集的训练方式可以通过验证集earlystop来控制训练的过拟合问题,换成无验证集的训练方式后,无法继续通过使用earlystop这种方式来减少过拟合了,需要增强其他的正则。 项目使用工具包:LightGBM,树模型...

漫游Kafka设计篇之Producer和Consumer

mysql取得一条最新的数据就不返回结果不继续检索mysql取得一条最新的数据就不返回结果不继续检索 mysql取得一条最新的数据就不返回结果不继续检索mysql取得一条最新的数据就不返回结果不继续检索 mysql取得一条最新...

知乎--LSTM(挺全的)

首页发现话题 登录 加入知乎 有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程? 关注问题写回答 ...深度学习(Deep

能模仿韩寒小四写作的神奇循环神经网络

我们在深度学习与计算机视觉专栏中看过计算机通过卷积神经网络学会了识别图片的内容——模仿人类的看,而工业界大量的应用也证明了神经网络能让计算机学会听(比如百度的语音识别),于是大量的精力开始投向NLP领域...

循环神经网络教程第二部分-用python,numpy,theano实现一个RNN

作者:徐志强 ... 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 ...在本部分,我们将会从头开始用python实现一个完整的循环神经网络,然后hui用Theano(一个可以在GPU上进行运算...

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录26)Cifar10~95.92%

本文在调参记录25的基础上,将自适应参数化ReLU中间层的神经元个数,从2个增加到4个,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU的基本原理: Keras程序: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8...

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数:调参记录26(Cifar10~95.92%)

本文在调参记录25的基础上,将自适应参数化ReLU中间层的神经元个数,从2个增加到4个,同时添加了一个Dropout层,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU的基本原理: Keras程序: #!/usr/bin/env ...

【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录17)

本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,即自适应参数化...在调参记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10图像集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下: .

【哈工大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录26)Cifar10~95.92%

本文介绍哈工大团队提出的一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,即自适应参数化ReLU...本文在调参记录25的基础上,将自适应参数化ReLU中间层的神经元个数,从2个增加到4个,同时添加了一个Dropout层,继续测试其在Ci.

重启hdfs集群的时候,报大量的gc问题。

2019-03-11 12:30:52,174 INFO org.apache.hadoop.util.JvmPauseMonitor: Detected pause in JVM or host machine (eg GC): pause of approximately 7653ms GC pool 'ConcurrentMarkSweep' had collection...

经典算法回顾:快速排序

a.基本思想 ...5.找到该两个位置之后,将该两个数互换,如果此时i,j还没碰头,说明该数列还未扫面完整,就继续执行3,4,知道发现i, j碰头位置。 6.发现i和j碰头,记下碰头的位置,再以此法对list[0

Linux下配置Hadoop的伪分布环境的搭建

如果出现这个则可以继续下一步 2.导入Hadoop包,并放到/opt目录下 3.查看Hadoop包十分导入 [root@master ~]# cd /opt [root@master opt]# ll total 485452 -rw-r--r--. 1 root root 311585484 Jul 31 09:24 ...

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数(调参记录17)

在调参记录16的基础上,增加了一个残差模块,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下: Keras程序: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue ...

深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数:调参记录17

在调参记录16的基础上,增加了两个残差模块,继续测试其在Cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数的基本原理如下: Keras程序: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue ...

DT时代,大数据分析都包含了哪些技术?

所谓大数据不仅体现在数量上的庞大,还有涉及到的方面比较广泛,以及计算过程比较的庞大而高效等,大数据分析能够从海量的数据中提取出最有效的信息,在企业的营销中发挥关键性的作用,可以说谁能够更好的利用大数据...

K8S 生态周报| Helm v3.2.1 发布

「K8S 生态周报」内容主要包含我所接触到的 K8S 生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s 生态」 ( https://zhuanlan.zhihu.com/con...

大数据采集的流程是什么,主要分为哪几步?

一、什么是爬虫,爬虫能做什么 爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来。...

数据分析方法论有什么用,主要的数据分析模型有哪些?

在这个数据为王的时代,作为一个产品经理或者增长黑客,数据分析是必修课之一。 提到数据分析,肯定要提到数据分析模型,在进行数据分析之前,先搭建数据分析模型,根据模型中的内容,具体细分到不同的数据指标进行...

docker containerd 架构和源码简单分析

docker containerd 架构和源码简单分析 本文结合docker1.12简单说明一下docker 的现有框架,简单分析docker containerd的架构和源码。 docker发展到现在已经有很多个版本了,其架构也发生了很大的变化, 目前的...

区块链概念

一段视频了解一下: ... ...首先不要把区块链想的过于高深,他是一个分布在全球各地、能够协同运转的数据库存储系统,区别于传统数据库运作——读写权限掌握在一个公司或者一个集权手上(中心化的特征),区块链...

第6.1.1章 机器学习之zabbix中gpu监控

1 获取显存使用 zabbix-agent安装参考第1.3章 树莓派环境监控, cd /etc/zabbix mkdir monitor cd monitor vi get_gpu_used.sh ...nvidia-smi -q | grep -A 3 "FB Memory Usage" | grep Used | awk '{print $3}' ...

在这个数据为王的时代,产品经理需要了解的数据分析模型

在这个数据为王的时代,作为 个产品经理或者增长黑客,数据分析是必修课之 。提到数据分析,肯定要提到数据分析模型,在进行数据分析之前,先搭建数据分析模型,根据模型中的内容,具体细分到不同的数据指标进行细化...

Linux基础学习之进程管理

一:程序与进程 程序:一组指令及参数的集合,按照既定的逻辑控制计算机运行用来完成特定任务 进程:运行的程序,是操作系统执行的基本单位,程序运行的过程,动态,有生命周期及运行状态 1,从用户的角度来看进程是...

区块链是什么,如何简单易懂地介绍区块链?

作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/37290469/answer/293890531来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。友情提醒:比特币采用区块链技术,但是区块链并不...

【Keras-CNN】CIFAR-10

参考 声明 ...CIFAR-10是由Alex Krizhevsky、Vinod Nair 与 Geoffrey Hinton 收集的一个用于图像识别的数据集,有10类,飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。与MNIST相比,色彩、颜色噪点较多,...

宝宝秀项目学习(三)

一个第三方的视频播放组件: react-native-video:此组件的需要对原生的android和iOS进行一些操作才可以使用。具体参照GitHub:... ...export default class Detail extends Component { co

哈希表

哈希表定义: 如果记录的关键字与存储位置存在一一映射的关系,你们就可以通过待查记录的关键字,计算其存储位置,直接找到该记录。 关键字K到D的映射关系H表示为H(key):K->D,key∈K K为主关键字集合,H称为哈希...

ServerSocket,ClientSocket控件源码阅读笔记

一、socket知识介绍 1. 阻断型和非阻断型端口. 阻断型(stThreadBlocking)Socket在运行中,应用程序调用了Socket接口函数后,函数并不马上返回,一直要到相应的操作完成才返回,这期间应用程序处于等待状态....

论文阅读——Joint Segment-Level and Pixel-Wise Losses for Deep Learning Based Retinal Vessel ...

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