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    (CCSMap+BucketCache优化后的效果) 追求极致:ZenGC 经过以上两个大的优化之后,蚂蚁风控生产环境的young GC时间已经缩减到15ms.由于ParNew+CMS算法在这个尺度上再做优化已经很困难了,我们转而投向ZenGC的怀
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    ND4j内存管理情况: ND4j利用了堆外内存和堆上内存两个部分的内存做相应的计算.当用ND4j去声明一个具体的张量时候,是在堆外内存存储张量对象,堆上内存只存储张量对象的引用.设计的原因主要是我们所依赖张量运算库,大部分的运算空间都是在堆外内存上,把
  • 下面为大家介绍几个经典的基于实例的迁移学习方法,方法比较简单...

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    先看基于实例的迁移学习方法.假设是源域中的一些数据和目标域会共享很多共同的特征.方法是对源域进行instance reweighting,筛选出与目标域数据相似度高的数据,然后进行训练学习. 下面为大家介绍几个经典的基于实例的迁移学习方法,方法比较简单
  • 资深算法工程师万宫玺 Java工程师转型AI的秘密法宝 深度学习框架...

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    具体应用实例分享: 关于Deeplearning4j 的总结: 个人在做AI方面的心得体会: 需要注意Spark的版本,因为DL4j支持1.5、1.6 还有2.0之后的版本.框架接近1.0版本的发布,真正原生态支持Spark 并不多,DL4j和
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    想要在Spark上面开发的同学,需要注意Spark的版本,因为DL4j支持1.5、1.6 还有2.0之后的版本.框架接近1.0版本的发布,真正原生态支持Spark 并不多,DL4j和Spark的结合是它的一大亮点. 数据并行化: 并行建模如图所示:
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    本地单机建模,首先是加载数据(包括本地数据和测试数据),其次是配置模型结构以及超参数,并初始化模型参数.最后,训练神经网络模型,并利用测试数据集进行评估. 数据并行化: 并行建模如图所示: 第三个部分怎么建模.分三个场景,第一个是本地单机建模;
  • 、原理、结构、算法、处理过程、... 如使用Java开发的安卓apk程序,...

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    一.具体风险解释 反编译是指通过对他人软件的目标软件(比如可执行程序)进行"逆向分析、研究"工作,以推导出他人的软件产品所使用的思路、原理、结构、算法、处理过程、运行方法等设计要素,一些情况下可直接推导出源代码,如使用Java开发的安卓apk程序,可以
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  • ...Flash教程精典实例之光线特效文字

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    第2步,按键盘上的"Ctrl+F8"组合键,打开"创建新元件"对话框,如图3所示.在对话框中选择"图形"项,并命名为"Hlight",单击"确定"按钮,进入"Hlight"的 . 第1步,启动Flash MX.新建一个动画文件,用鼠标右击舞台的空
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    Model Zoo 是官方给出的经典神经网络结构的实现.包括AlexNet,GoogLenet ,DeepFace,YOLO等.Modle Zoo在0.9.0版本之前是作为一个独立的工程存在的,0.9.0之后的版本作为DL4j本身的一个模块,已经嵌入进去.
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    并行建模如图所示: 怎么和Spark结合做一个分布式的Dp4j模型的建模: 想要在Spark上面开发的同学,需要注意Spark的版本,因为DL4j支持1.5、1.6 还有2.0之后的版本.框架接近1.0版本的发布,真正原生态支持Spark 并不多,
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    数据ETL库,称之为DataVec, 它的主要功能就是把语音信号,图片文件,文本文档转化为张量形式,做数据ETL. 总结DataVec库的作用:它可以将非结构化数据经过处理转化变成张量型数据,也支持结构化数据的读取. ND4j具体例子,第一个是如何
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    资深算法工程师万宫玺 Java工程师转型AI的秘密法宝 深度学习框架...

    第二部分为DL4j的生态圈,主要介绍生态圈中最重要的三个模块:DL4j本身,它所依赖的张量预算库ND4j、DL4j当中做数据ETL的库DataVec. DL4j本身,它定义并且实现了比较经典的神经网络结构,比如图片中比较常用的卷积神经网络.机器学习都需
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    快速傅立叶转换性能:Ubuntu表现最好,比OpenJDK快大约5%,领先Vista的幅度则有30%. 逐次超松驰性能:OpenJDK和Ubuntu又一次旗鼓相当,且都比Vista快33%. 蒙特卡罗算法性能:Ubuntu继续领先,比OpenJDK
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    需要注意的是,用ND4j做神经网络的训练时,堆外内存一定要调的非常大,因为大量的工作都是在堆外内存做相应的张量运算.堆外内存要远远大于堆上内存. ND4j具体例子,第一个是如何去创建一个张量,并且把这个张量在底层存储的顺序打印出来. ND4j利用了
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    从一代到下一代 这一算法尤其擅长解决优化问题. 实例:背包问题 背包优化是一个经典的算法问题.你有两样东西:一个容量为固定重量的背包和一系列不同重量和价值的盒子.目标是装满这个背包使其价值最大化却又不超出它的最大承载重量.自 1972 年以来,
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    总结: 就Java性能而言,Ubuntu几乎是完胜Vista,七个测试项目中有五个大幅领先,只有两个渲染方面的测试一个持平、一个落后.虽然这几个简单的测试并不能全面反映Java在两个系统上的表现, 蒙特卡罗算法性能:Ubuntu继续领先,比Open
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    本例所涉及到的主要内容:通过静态光影的色调和在一同层上动画的时间差的调整来实现炫目的光线特效文字.通过本例的制作,你一定能够很好的掌握图形的渐变填充,文字与图形的交割,动画层中时间轴上的帧的控制以及对图形的绘制等等.爱好者在这里可以体会到,精美的动画制作需
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    @Shelley_ai 目前活跃在推特上,并以 #yourturn 的标签与用户故事接龙创作恐怖小说. 据项目负责人介绍,Shelley 是一种多层的递归神经网络(RNN)和一种在线学习算法的组合,这种算法可以从人类的反馈中学习,希望以此探索人工智能与
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    删除:查询到节点,然后进行删除操作,不满足B数节点的定义则进行节点合并. 更新:查询到子节点,更新数据. B树缺点 插入:根节点插入,不满直接插入.节点满进行分裂,再满递归分裂.
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    倒影效果不仅仅是一种基础的文字效果,如果把文字变换成图像,则同样可以做出精美的效果来,而且更加常用.所以这是一个很有用的效果. 制作步骤: 1 .打开 FlashMX (中文版).按快捷键 Ctrl+J 打开 " 文档属性 " 面板,把场景设置成
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    有一种残缺的美,强烈的视觉冲击,让人回思,这就是很经典的Photoshop照片撕裂效果. 1.打开需要制作撕裂效果的图片(图1). 2.按下F7键,调出图层控制面板,并选取"通道"标签(图2).单击"新建"按钮,新建一个通道.
  • 理.   飞返经典实例

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    逆跳 逆跳,英文Retrograde,顾名思义,是让"时间可以回转到最初",逆向运作.如今,秒针、分针、时针以及日历、星期、月份等等都能通过逆跳而表现出来.这种逆向运作形成的是一个循环,恰恰体现了周而复始的原理. 飞返经典实例