解决神经网络过拟合的问题是深度学习中的一个重要课题。过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于失去了泛化到新数据的能力。以下是一些常用的策略来减轻或避免过拟合： 1. 增加数据量： 使用更多的训练数据可以提高模型的泛化能力。如果实…

文章目录 0. 摘要1. 存储引擎2. 存储引擎迁移的挑战2.1 可靠性、可用性和数据完整性2.2 性能和成本2.3 复杂性 3. 迁移可靠性的系统原则方法3.1 可靠性原则和自动化架构3.2 迁移方案和按周迁移3.3 客户 部署感知 调度3.4 管理可靠性、可用性和性能 4. 项目管理和驱动指标概括 0…

目录 #内部实现 #平台差异说明 #基本使用 #设置圆环的动画时间 #API #Props 展示操作或任务的当前进度，比如上传文件，是一个圆形的进度环。 #内部实现 组件内部通过canvas实现，有更好的性能和通用性。 #平台差异说明 AppH5微信小程…

首先我要明确，这篇文章并不旨在回顾大语言模型。显而易见，2023 年对人工智能来说是不平凡的一年，再去强调这一点似乎没有多大必要。这篇文章更多是作为一位程序员的个人体验分享。自从 ChatGPT 出现，再到使用本地运行的大语言模型…

🥳🥳Welcome Huihuis Code World ! !🥳🥳 接下来看看由辉辉所写的关于SpringCloud的相关操作吧 目录 🥳🥳Welcome Huihuis Code World ! !🥳🥳 一. 远程消费组件是什么 二. 远程消…

这段代码是使用Selenium自动化测试模块进行网页爬取的示例代码。它通过模拟人的行为在浏览器中操作网页来实现爬取。具体的流程如下： 导入所需的模块，包括Selenium、时间、随机、csv等模块。打开浏览器，创建一个Chrome浏览器实例。设置要爬取…

目录 torch.nn子模块Vision Layers详解 nn.PixelShuffle 用法与用途 使用技巧 注意事项 参数 示例代码 nn.PixelUnshuffle 用法与用途 使用技巧 注意事项 参数 示例代码 nn.Upsample 用法与用途 使用技巧 注意事项 参数 示例代码 nn.UpsamplingNearest2d …

前一章我们详细讲解了一种数据驱动的单机游戏框架。 主要思路为，将游戏内所有实体的状态储存在DataManager的state字段下，从输入系统拿到Input，调用DataManager中的applyInput方法进行处理。 其中有一种特殊的Input，作为时间流逝…