牧云文仔

2025年7月13日

摘要：一、全连接神经网络的问题 1、模型结构不灵活 2、模型参数太多二、CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网络 1、主要用于图像处理 2、特性：局部连接（与全连接对比）：不用对整个图片处理，只对特殊区域处理权重共享：同一卷积核（滤波器）在整张图像上共享参数，大阅读全文

posted @ 2025-07-13 16:07 牧云文仔阅读(19) 评论(0) 推荐(0)

深度学习（一）-神经网络概述（ANN/DNN）

摘要：一、ANN（Artificial Neural Network）人工神经网络 1、单层感知器，最简单的神经网络，有输入层和输出层，他们直接相连公式：输入和权向量相乘，求和，再加上偏置因子，使用激活函数，得到y 输入：x1,x2,x3，输出y 普通参数：权重w1,w2,w3，偏置因子b 激活函数：f 阅读全文

posted @ 2025-07-13 10:55 牧云文仔阅读(73) 评论(0) 推荐(0)

2025年7月12日

强化学习（一）：概述

摘要：一、介绍 1、强化学习(reinforcement learning, RL)是人工智能（AI）的核心分支之一。人工智能核心的分支有：机器学习：一些经典的学习算法，例如线性回归、随机森林等，目前工业界主流已经很少单独使用深度学习：通过神经网络进行学习强化学习：通过试错进行学习大模型：参数量阅读全文

posted @ 2025-07-12 16:38 牧云文仔阅读(42) 评论(0) 推荐(0)

深度学习（四）-GAN生成式对抗网络概述

摘要：一、介绍 1、2014年提出Generative Adversarial Networks 2、基于博弈论，由生成器和判别器组成 3、目的：估测数据样本的潜在分布，并生成新的数据样本 4、其他生成网络：自回归模型、变分自编码VAE等二、概念 1、生成器：根据真实数据的特征，生成假数据 2、判别器：阅读全文

posted @ 2025-07-12 16:18 牧云文仔阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

深度学习（五）-transformer概述

摘要：一、引入 1、机器翻译中，seq2seq，输入和输出都是序列，且输出长度不确定 2、RNN作为编码器和解码器，不能并行计算，效率低 3、2017年提出基于注意力机制的Transformer模型，解决RNN的问题二、注意力机制 1、类似人类视觉，把注意力放在关键信息上，忽略不重要的信息 2、注意力机阅读全文

posted @ 2025-07-12 15:33 牧云文仔阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

深度学习（三）-RNN循环神经网络概述

摘要：一、引入 1、神经网络的实际使用中，会处理跟时序相关的数据 2、传统的神经网络，输入和输出独立，不能很好处理时序数据 3、1986年提出RNN 二、网络结构 1、3层：输入层、隐藏层、输出层 2、使用时，按时间线展开，特别注意：循环的不是隐藏层，而是整个3层结构 3、输入 2个：当前时刻的输入Xt，阅读全文

posted @ 2025-07-12 11:23 牧云文仔阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月5日

MySQL读写分离

摘要：一、主从分离一般MySQL架构为一主两从，此时，只保证了数据库高可用，并没有高性能二、读写分离在主从分离的基础上，写主库，读从库，提高数据库性能三、读写分离方式 1、引入baomidou的动态数据源，只需要3步，操作简单参见官网中的使用方法 https://gitee.com/baomid 阅读全文

posted @ 2022-09-05 09:39 牧云文仔阅读(98) 评论(0) 推荐(0)

2022年6月3日

研发全流程规范

摘要：技术方案阶段：一、产品方案文档和评审 1.项目背景和目标，评估价值，可以否决该需求 2.梳理外部依赖 3.系统架构 4.流程图 5.功能点 6.数据字典 7.接口文档 8.兼容性老版本APP+新数据格式新版本APP+老数据格式二、技术选型的成本意识 1.研发成本：技术选型、架构设计、开发耗时阅读全文

posted @ 2022-06-03 11:43 牧云文仔阅读(1153) 评论(0) 推荐(0)

2022年6月1日

Spring Boot自定义starter

摘要：一、Spring Boot核心注解 1.核心注解： a.@SpringBootConfiguration：包含了@Configuration，实现配置类 b.@EnableAutoConfiguration：使用Import引入了AutoConfigurationImportSelector类，而A 阅读全文

posted @ 2022-06-01 12:06 牧云文仔阅读(584) 评论(0) 推荐(0)

2022年3月28日

ES深分页

摘要：一、背景 1.ES默认分页from+size 2.在大数据量和深度分页的时候，效率非常低二、效率低原因 1.例如要查第501页的10条数据，from为5000，size为10 2.ES会查询并排序5010条数据，即处理了from+size条数据 3.ES为了性能，限制了分页数量，最大为1万，max 阅读全文

posted @ 2022-03-28 14:03 牧云文仔阅读(382) 评论(0) 推荐(0)

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