风中棉花糖

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2年10月17天

[享学Hystrix] 二、Hystrix属性抽象以及和Archaius整合实现配置外部化、动态化关注A哥

了解了`Hystrix`的基本情况后,接下来将逐步深入到它的使用以及原理上。作为一个流行的开源库,扩展性、设计的弹性是必不可少的,而所谓弹性一般都通过外部化配置来实现。`Hystrix`也不例外,它支持非常非常多的配置选项,对于多如牛毛的配置项,管理起来、统一实现动态化亦是一个必备的设计要素。本文将介绍`Hystrix`的属性抽象,以及和`Archaius`的整合来实现配置的外部化、以及动态化~

第三周作业:卷积神经网络(Part 1)卷积神经网络学习内容总结卷积神经网络实战——猫狗大战

卷积神经网络学习内容总结 卷积网络本质上也是一个MLP,不过我们在计算的时候,对原来的计算方式进行了修改。具体来说我们对每一层的神经元进行了特别的索引,每次只选取固定的几个神经元对输入进行计算,这样就实现了“参数共享”的效果,因为不管输入特征的尺度有多大,我们只采用固定的神经元进行计算。 从更形象的角度来讲,卷积是用一组神经元(通常我们为其赋予空间尺度的形象),采用滑动的形式对输入进行处理,每次滑动处理一个窗口的信息,窗口的大小即为卷积核的大小(一般而言是这样,空洞卷积例...