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Caffeine本地缓存详解(一篇就明白)

结论:Caffeine 是目前性能最好的本地缓存,因此,在考虑使用本地缓存时,直接选择 Caffeine 即可。先看一个小例子,明白如何创建一个 Caffeine 缓存实例。 Caffeine caffeine = Caffeine.newBuilder() .initialCapacity(3) .maximumSize(4); Cache cache = caffeine.build(); cache.

LSTM实现股票预测1、传统RNN的缺点

LSTM实现股票预测1、传统RNN的缺点2、LSTM(长短时记忆网络)2.1 原理2.2 举例2.3 Tensorflow2描述LSTM层3、LSTM实现股票预测3.1 数据源3.2 代码实现1、传统RNN的缺点  RNN 面临的较大问题是无法解决长跨度依赖问题,即后面节点相对于跨度很大的前面时间节点的信息感知能力太弱。如下图中的两句话:左上角的句子中 sky 可以由较短跨度的词预测出来,而右下角句子中的 French 与较长跨度之前的 France 有关系,即长跨度依赖,比较难预测。  图片来