tomcat启动流程

最新推荐文章于 2024-03-06 17:02:38 发布
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分类专栏： tomcat 文章标签： tomcat
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tomcat整体架构和server.xml文件对应，如下：

tomcat采用责任链模式进行启动，执行过程如下：（黑色箭头表示load过程，灰色箭头标书start过程）

[深度学习基础] 反向传播：简单实例
xby的学习笔记存档处
04-03 1139
首先以单隐藏层的MLP为例对反向传播的过程进行具体说明： 前向传播 1、网络输入层：训练集上的一小批数据作为输入，将其规范化为： 矩阵X,以及对应的类标签向量y矩阵X,以及对应的类标签向量y矩阵X,以及对应的类标签向量y 2、网络计算隐藏层：全连接层+ReLU H=max{0,XW(1)}H=max{\{0,XW^{(1)}\}}H=max{0,XW(1)} 3、网络计算输出层：全连接层 HW(...
人工智能 作业3：例题复现 使用Pytorch实现反向传播
m0_52009861的博客
05-10 552
目录：例题复现：使用深度学习框架Pytorch显示反向传播对比：手动和使用Pytorch实现反向传播结果对比实现方法对比修改：激活函数使用Pytorch自带函数torch.sigmmod使用Relu修改：损失函数修改使用Pytoch自带函数t.nn.MSELose![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/0b4b04750e9143e194342824818138a2.png)使用交叉熵修改：其他参数改变步长和训练次数权值改为随机数总结：心得体会参考文章 例题复现：使
反向传播算法的案例解析
奋斗才是年轻该有的状态
07-04 1898
三、反向传播算法的案例 3.1、前向传播计算   以下面神经网络的基本结构，已对神经网络进行了初始化，赋予了权重、偏置和输入输出：   对网络开始前向传播计算：   因为h1使用了神经元激励函数，所以h1的输出为：   同理可得，h2的输出为：   继续前向传播，计算o1节点的输出为：   同理，得到o2节点的输出为：   接下来就是计算总的误差：   计算好误差，接下俩就需要利用
反向传播小例子
qq_44901656的博客
07-21 542
反向传播小例子
实例讲解反向传播（简单易懂）
qq_42018521的博客
05-13 3912
转至：https://blog.youkuaiyun.com/ft_sunshine/article/details/90221691?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162087108216780357254016%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162087108216780357254016&biz_id
反向传播算法实例
Yale-曼陀罗
04-12 5504
反向传播算法实例Step1 前向传播 算例情景： 假设有一个如下图所示的三层结构的神经网络。其中，第一层是输入层，包含两个神经元 i1,i2i_1, i_2i1​,i2​ 和截距项 b1b_1b1​ ；第二层是隐藏层，包含两个神经元 h1,h2h_1, h_2h1​,h2​ 和截距项 b2b_2b2​ ；第三层是输出层，包含两个输出项 o1,o2o_1, o_2o1​,o2​。每条线上标的wiw...
人工智能-作业2：例题程序复现
qq_46621067的博客
05-01 953
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、反向传播算法二、计算过程 一、反向传播算法 反向传播算法是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network）的最常用且最有效的算法。是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播） 输入值：x1, x2 = 0.5，0.3 输出值：y1, y2 .
转载：BP（反向传播算法）公式推导及例题解析
ChunleiYi的博客
03-07 9876
首发于深度学习与我的那些事写文章BP（反向传播算法）公式推导及例题解析WILL深度学习搬砖者​关注他297 人赞同了该文章写在前面：最近赶上《模式识别》课程考试，就把BP重新复习了下。猜测老师可能会出这方面的计算题（hhh，也是不知道我哪里来的自信），就学习了Matt Mazur博客的例题。（再加一句废话：其实在我之前，已经有前辈 @EdisonGzq 写过了，觉得还是有必要自己推，所以就画蛇添足了）这里我们使用两个输入、隐含层两个神经元、两个输出，其中隐含层和输出层都有偏置，结构如下：为了能够保证传播过程
深度学习系列二：反向传播算法解析与简单示例
liu3612162的博客
08-27 1122
概述 上一章主要描述了线性回归与逻辑回归的概念与区别，在模型优化方面带过了，本篇着重记录下深度学习中常用来作参数优化的反向传播算法，并结合一个简单的例子阐明。 首先需要明确的是，任何一个神经网络都可以看作是一个关于其输入的函数，这个函数接受一系列值作为其输入，并输出一个或者多个结果，如下： (y0,y1...ym)=f(x1,x2...xn) (y_0,y_1...y_m)=f(x_1,x_2.....
反向传播算法作业
xchc00的博客
09-17 270
反向传播算法图解
08-02
深度学习
反向传播算法PPT
11-30
这是我在机器学习课程上做汇报用的反向传播算法的PPT，主要是通过学习吴恩达老师的课程总结得来
举例说明反向传播算法
Bluenapa的博客
11-13 1491
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用...
误差反向传播法小练习（鱼书）
qq_45502052的博客
03-07 1337
鱼书中要求在方块中填入数字，完成反向传播练习题的计算过程。
一个循序渐进的反向传播的例子
鲍礼彬的优快云博客 ~_~
11-21 1771
A Step by Step Backpropagation Example Background Backpropagation is a common method for training a neural network. There is no shortage of papers online that attempt to explain how backpr
反向传播算法_机器学习-反向传播算法
weixin_39661345的博客
12-10 291
本文试图探讨反向传播算法，但只关注思想和原理，寻求一个直观感性的认识。所以，文中所举的例子、使用的公式都力图简单。简，就意味着会损失细节、不够全面。如果对反向传播算法已经有所涉及，希望全面、深入了解的童鞋可以绕道，以免浪费时间。一、付出与收获诗《悯农》中有这么两句：春种一粒粟，秋收万颗子。问：如果一个农夫春天种下10粒种子，那么他秋天能收多少粮食？因为一颗对一万颗，所以10颗种子收获的粮食为：颗。...
误差反向传播例子
dange4的博客
04-27 2460
本文为学习使用，如有侵权请联系。转自 https://blog.youkuaiyun.com/shaomingliang499/article/details/50587300#commentBox 背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真实数字的例子，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。 P...
简单反向传播训练实例
xiaobian_的博客
04-22 406
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' w1 = tf.Variable(tf.rand...
神经网络算法——反向传播 Back Propagation
最新发布
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-06 1万+
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，详细介绍反向传播（Back Propagation）。
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