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  • 1.池化技术 初始化的时候,先建立一些资源。根据相应的策略,使用时拿出来,不用时候再放入池中,减少使用过程中重复的创建和销毁,以达到性能提升的目的。 2.常见池 (1)线程池 初始化一些线程,在用户访问...

    1.池化技术

    初始化的时候,先建立一些资源。根据相应的策略,使用时拿出来,不用时候再放入池中,减少使用过程中重复的创建和销毁,以达到性能提升的目的。

    2.常见池

    (1)线程池

             初始化一些线程,在用户访问连接的时候,可以直接连接已经初始化好的,在用户不用的时候,自动释放资源。

    根据配置参数的不同,来达到性能提升的目的。常见参数有:

    maxThreads最大连接数(达到这个数字,就放在队列,如果超出队列则不在接受请求)、

    acceptCount等待连接队列大小(超出队列大小,则拒绝连接)、

    maxSpareThreads最大空闲连接数(当线程在在最大空闲时间内,没有达到这个数据,将会逐个回收至此,如果请求书小于等于最小连接数,将会回收至最小连接数)

    minSpareTHreads最小线程数(一旦启动,就建立这些连接,无论何时都会保持最小线程数)

    maxIdleTime最大空闲时间(当线程达到最大空闲时间,并且线程访问数大于最小线程数,就会回到到最小线程数)

     

    (2)连接池

            初始化一些数据库连接,用户连接时直接从池中取出,不用时候放回。通过配置调优,减少连接耗费过的资源。常见参数

    最小连接数:是连接池一直保持的数据库连接,所以如果应用程序对数据库连接的使用量不大,将会有大量的数据库连接资源被浪费.
    最大连接数:是连接池能申请的最大连接数,如果数据库连接请求超过次数,后面的数据库连接请求将被加入到等待队列中,这会影响以后的数据库操作
    最大空闲时间
    获取连接超时时间
    超时重试连接次数


     

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  • 通俗理解池化技术:线程池、连接池 今天和朋友交流,聊到线程,引出了线程池概念,为了讲的通俗易解,路过一栋建筑物,就举了一个例子。 从线程池举例子,线程主要就是去获取CPU资源做自己的任务。这时候,我们把...

    今天和朋友交流,聊到线程,引出了线程池概念,为了讲的通俗易解,路过一栋建筑物,就举了一个例子。

    从线程池举例子,线程主要就是去获取CPU资源做自己的任务。这时候,我们把主要的内容形象化

    形象成具体事物:

    • CPU:房子
    • 资源:房子内部空间
    • 任务:一个人

    对应的操作:

    • 创建线程:造门(在房子上建一个门)
    • 销毁线程:拆门(在房子上把门拆除)

    大概的过程是:

    如果一个线程获取资源的过程可以形象成一个人要进去房子。这时候房子上没有门,那么这个人就必须自己去造门,进去房子内,当任务结束,出来后要拆掉门。

    创建线程和销毁线程的开销都是比较高的,就像每次去造门和拆门都是很费力的事情。这时候引入池化技术,节省不必要的开销,即每次都不需要重新造门和拆除门。

    池化技术可以理解成:

    1. 在建造房子(即系统初始化时)时先建立一定量的门;
    2. 这时候,当一个人需要进去房间内(获取资源),可以选取一个门进去;
    3. 在办完事后,从这个门再出来,这时候门又可以被其他人使用;
    4. 后来的人亦是同样的操作;
    5. 最后整个任务结束时,再统一拆除所有的门。

    对应线程池过程:

    1. 先建立一个线程池,已经创建一定数量的空闲线程;
    2. 当子任务需要创建一个线程时,直接从线程池中获取空闲线程(对应选取空闲的门),执行任务;
    3. 任务完成后,将线程归还到线程池中,重归空闲;
    4. 其余任务亦是如此;
    5. 最后整个任务结束后,销毁所有线程,关闭线程池。

    池化技术的优势:

    如果没有线程池时,随意创建线程,当达到一定量的线程时,整个主机负载过重,直接宕机;
    即可理解为,无限的人都自己造门进入了房间,最后整个房间被撑爆了,都办不了事了。
    这时候,用线程池时,只能让先来的任务获取到线程,完成任务后,再退出让后面的任务获取线程;即,先来的人先进入房间,后来的人在门外等待(有点像蹲坑,总得先等人出来再进去),当里面有人出来后,后来等待的人才能进入。

    这样,有了限制后,保证了不会被撑爆,主机就不会宕机。

    最后有个情况,就是如果等的人太多了也是一个问题。所以线程池需要对等待的任务队列也有一个限制。

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  • 理解池化技术

    千次阅读 2017-12-20 22:16:46
    线程池 文章首先通过一个通俗的实例帮助读者理解池化思想,随后说明池化思想在各种技术中的体现。 (欢迎指正) 例子 - 为何要用池?先举一个简单的使用篮球 例子,我们有多种策略使用篮球,并且使用篮球之后会产生...

    文章首先通过一个通俗的实例帮助读者理解池化思想,随后说明池化思想在各种技术中的体现。
    (欢迎指正)

    例子 - 为何要用池?

    先举一个简单的使用篮球 例子,我们有多种策略使用篮球,并且使用篮球之后会产生一定的代价,主观上认为我们倾向于将代价最小化。

    策略1:(一次性使用)

    这是一种比较笨的策略,每次都买一个新的篮球用于使用,使用之后丢掉。于是我们可以得到如下代价公式:

    =+使

    策略2:(重复使用)

    在该策略中,认为篮球是可以多次使用的。于是我们可以得到如下公式::

    =+使+使

    策略的选择

    上面列举了两种策略,事实上还有很多其他的策略。
    两种策略本身是没有绝对的好坏的,而是视场景而定的。但就现实情况而言(比如,使用次数很多),篮球这个例子中符合如下的规律:

    +使<使

    这意味着,复用的总代价 小于 不复用的代价,即 复用的策略更适合篮球这个例子

    而策略2反映的就是一种池化的思想,“复用的代价”远远小于“创建的代价”,所以此处通过池化技术增加“复用”、减少“创建”。

    PS:有些场景下 “创建的代价”远远小于 “复用的代价”,此时就应该采用策略1的方式了。

    技术实例

    结合上面提到的主要思想,分别看看在编程中实际用到的一些池技术。

    对象池

    对象创建的代价

    这里我们主要以java为代表,在java中创建对象,主要包括如下几个步骤:

    1. 根据new 等标识符后面的参数,在常量池查找类的符号引用。
    2. 如果没找到符号应用(类并未加载),进行类的加载、解析、初始化等。
    3. 虚拟机根据类,为对象在堆中分配内存,并将分配的内存初始化为0。针对对象头,建立相应的描述结构。(耗时操作:需要查找堆中的空闲区域,修改内存分配状态等)
    4. 调用对象的初始化方法。(耗时操作:用户的复杂的逻辑验证等操作,如IO、数值计算是否符合规定等等)

    对象池的优势

    通过对象创建的例子,可看出对象创建是一个复杂的过程,少数的对象的创建并不会影响程序的太多的性能,但是如果达到了数以万计,就应该考虑复用同类对象的分配了。

    【通俗理解】只是替换某个已存在对象的状态(填充原对象结构中的变量),复用已存在对象分配的内存(节省了寻找空闲堆区等方面的时间)。
    相当于给内存重新换了身衣服

    这里认为,重新创建对象的代价 远远大于 更换已存在对象中相关的状态变量

    数据库连接池

    更新中…

    线程池

    更新中…

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  • cnn中关于平均池化和最大池化理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中,但随着深层神经网络的发展,pooling相关技术在其他领域,其他结构的神经网络中也越来越受关注。一个典型的卷积神经网络...

    cnn中关于平均池化和最大池化的理解

     

    接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中,但随着深层神经网络的发展,pooling相关技术在其他领域,其他结构的神经网络中也越来越受关注。
    一个典型的卷积神经网络结构图,其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征,亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。

     

    作用

    pooling的结果是使得特征减少,参数减少,但pooling的目的并不仅在于此。

    pooling目的是为了保持某种不变性(旋转、平移、伸缩等)

     

    分类

    常用的有mean-pooling,max-pooling和Stochastic-pooling三种。

    mean-pooling,即对邻域内特征点只求平均,

    max-pooling,即对邻域内特征点取最大。

     

    根据相关理论,特征提取的误差主要来自两个方面:

    (1)邻域大小受限造成的估计值方差增大

    (2)卷积层参数误差造成估计均值的偏移

     

    一般来说,

    mean-pooling能减小第一种误差(

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  • 一个典型的卷积神经网络结构图,其中的卷积层是图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征,亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。 作用 pooling的结果是使得特征减少,参数减少,但...
  • 池化技术在后端开发中应用非常广泛,有数据库连接池,线程池,对象池,常量池等。池化技术的出现是为了提高性能。实际就是一些使用率较高,且创建销毁比较耗时的资源进行缓存,避免重复地创建和销毁,做到资源回收...
  • 池化技术总结

    2021-01-13 23:28:19
    池化是一个几乎所有做深度学习的人都了解的一个技术,大家对池化如何进行前向传播也都了解,池化的作用也了解一二。然而,池化如何回传梯度呢,池化回传梯度的原则是什么呢,最大池化与平均池化的区别是什么呢,什么...
  • 池化是一个几乎所有做深度学习的人都了解的一个技术,大家对池化如何进行前向传播也都了解,池化的作用也了解一二。然而,池化如何回传梯度呢,池化回传梯度的原则是什么呢,最大池化与平均池化的区别是什么呢,什么...
  • 池化技术:线程池

    2016-10-22 21:55:32
    线程池——任务: 等待任务:全局的任务队列queue无...线程池的理解: 线程池针对那些频繁发生、链接时间短的应用,有着优越的性能支持;但那些长链接的client来说,就没必要了去节省创建、销毁的时间了。
  • 浅谈JAVA线程池实现原理及与一般池化技术的区别1.为什么要使用线程池2.JAVA线程池与一般池化技术的本质区别3.JAVA线程池基本实现原理简介1.手写线程池2.JAVA中的线程池3.注意事项 1.为什么要使用线程池 我们经常使用...
  • 池化理解

    2016-11-22 10:16:00
     卷积层是图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征,亚采样层(池化层)就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。  在完成卷积特征提取之后,对于每一个隐藏单元,它都提取到 (r-a+1)×(c-b+...
  • CNN的池化工程理解

    2016-11-22 10:14:00
     卷积层是图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征,亚采样层(池化层)就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。  在完成卷积特征提取之后,对于每一个隐藏单元,它都提取到 (r-a+1)×(c-b+...
  • 池化方法总结(Pooling) ...内容包括: 一般池化(General Pooling) 重叠池化(OverlappingPooling) 空金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling) 全局平均池化(GAP)过程的理解 https://blog.csdn.n...
  • TCP/IP三次握手,四次挥手。浏览器复用连接和创建数据库连接池来提升程序处理性能,也就是通过池化技术能够大幅提升程序性能
  • 情商高的人是能洞察并照顾到身边所有人的情绪,而好的文章应该让所有人都能看懂。尼采曾经说过:人们无法理解他没有经历过的事情。因此我会试着把技术文章写的尽量具象化一些,力求让所有人都能看懂,...
  • pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中,但随着深层神经网络的发展,pooling相关技术在其他领域,其他结构的神经网络中也越来越受关注。&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 卷积神经网络.....
  • LocNET和池化理解

    2019-06-06 16:14:00
    论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region ...3、最优化池化技术会随着字典的尺寸增加而增加。   转载于:https://www.cnblogs.com/Reallylzl/p/10985601.html
  • 首先选取知乎上卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 然后再来看分析卷积神经网络 1、卷积 来自知乎的优秀回答! 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称”等解释卷积。好好的信号为什么要翻转?导致学生难以理解卷积的物理...
  • 尼采曾经说过:人们无法理解他没有经历过的事情。因此我会试着把技术文章写的尽量具象化一些,力求让所有人都能看懂,所以在正式开始之前,我们先从两个生活事例说起。 尼采帅照: 生活案例 1 早些年间,某宝双“11...
  • java对象池化技术

    千次阅读 2014-01-20 16:37:15
    恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象...
  • 该 paper 提出了两种基于池化技术的模块 GGM(全局引导模块)和 FAM(特征整合模块),改进 FPN 在显著性检测的应用,而且这两个模块也能应用在其他金字塔模型中,具有普遍性,但是 FAM 的整合过程我认为有点像是 ...
  • 图像分割综述

    万次阅读 多人点赞 2019-07-09 22:03:48
    图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题,已经成为图像理解领域关注的一个热点,图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割...
  • 卷积神经网络——池化层学习——最大池化

    万次阅读 多人点赞 2019-10-05 14:48:35
    池化层(Pooling layers) 除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性,我们来看一下。 先举一个池化层的例子,然后我们再讨论池化层的必要性。 假如输入是...
  • 什么是服务器池化

    千次阅读 2016-11-29 20:43:44
    这样,我们可以在这里服务器的理解进行重新定位: 服务器 是一种具有特定功能的计算机程序,它以一台计算机作为运行的载体存在于网络的某个端点,能够通过网络同时为网络使用者持续不断地提供某种特定的服务...
  • 恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Apache Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象...

空空如也

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对池化技术的理解