对Keras提供的对各种层的抽象进行相对全面的概括 1 基础常用层 名称 作用 原型参数 Dense 实现全连接层 Dense(units,activation,use_bias=True, kernel_initializer=’glorot_uniform’, bias_initializer=’zeros’) Activation 对上层输出应用激活函数 Activation(activation) Dropout 对上层输出应用dropout以防止过拟合 Dropout(ratio) F…

目录 CountDownLatch概述 使用案例与基本思路 类图与基本结构 void await() boolean await(long timeout, TimeUnit unit) void countDown() 总结 参考阅读 CountDownLatch概述 日常开发中,经常会遇到类似场景:主线程开启多个子线程执行任务,需要等待所有子线程执行完毕后再进行汇总. 在同步组件CountDownLatch出现之前,我们可以使用join方法来完成,简单实现如下: public class J…

目录 CyclicBarrier概述 案例学习 类图结构及重要字段 内部类Generation及相关方法 void reset() void breakBarrier() void nextGeneration() int await() int await(long timeout, TimeUnit unit) int dowait(boolean timed, long nanos) CyclicBarrier与CountDownLatch的区别 总结 参考阅读 CyclicBarrier…

目录 Semaphore概述及案例学习 类图结构及重要字段 void acquire() 非公平 公平策略 void acquire(int permits) void acquireUninterruptibly() void acquireUninterruptibly(int permits) boolean tryAcquire() boolean tryAcquire(int permits) boolean tryAcquire(int permits, long timeout,…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

DocX学习系列 DocX开源WORD操作组件的学习系列一 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_sharp_001_docx1.html DocX开源WORD操作组件的学习系列二 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_csharp_005_docx2.html DocX开源WORD操作组件的学习系列三: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi…

DocX学习系列 DocX开源WORD操作组件的学习系列一 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_sharp_001_docx1.html DocX开源WORD操作组件的学习系列二 : http://www.cnblogs.com/zhaojiedi1992/p/zhaojiedi_csharp_005_docx2.html DocX开源WORD操作组件的学习系列三: http://www.cnblogs.com/zhaojiedi…

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Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…