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RSS订阅转载 深度学习--个人总结
数据归一化是深度学习中不可或缺的步骤，它通过调整数据的范围和分布，帮助模型更快地收敛，减少数值计算问题，提高泛化能力，并简化模型的设计和训练。这是由于"退化问题"导致的, 退化问题最明显的表现就是给网络叠加更多的层之后, 性能却快速下降的情况. 按照道理, 给网络叠加更多的层,浅层网络的解空间是包含在深层网络的解空间中的, 深层网络的解空间至少存在不差于浅层网络的解, 因为只需要将增加的层变成恒等映射,它将数据缩放到一个统一的范围（通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]），从而提高模型的训练效率和性能。
2025-05-27 13:33:58
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转载 Spring 中@Autowired，@Resource，@Inject 注解实现原理
是负责处理 Bean 的属性的自动注入的，那么它一定是在业务 Bean 创建之前就已经完成初始化了，这样在业务 Bean 创建的时候才能调用它的实例方法。是否有注册对应的实例，如果有则返回，它的使用场景一般是有用户自己的 new 的对象可以注册到这里面，然后在一个 Spring 管理的 Bean 中可以把它注入进来。否则再次尝试根据字段的名称匹配看是否有匹配的 Bean，如果有则返回；创建 Bean 的方法中触发调用的，在这个方法中的主要实现逻辑是。），然后看是否有名称匹配的 Bean，如果有则返回；
2025-05-18 12:28:53
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转载 因子和与因子个数 （乘性函数）求n!中含有某个因子个数的方法
乘性函数的详解：在非数论的领域，积性函数指所有对于任何a,b都有性质f(ab)=f(a)f(b)的函数。 在数论中的积性函数：对于正整数n的一个算术函数f(1)=1，且当a,b互质时f(ab)=f(a)f(b)，在数论上就称它为积性函数。若对于某积性函数a, b不互质，也有f(ab)=f(a)f(b)，则称它为完全积性的...
2024-08-17 03:37:32
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