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卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)原理入门

随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)已经成为计算机视觉和序列建模中的两大核心模型。本文将简要介绍它们的基本原理、应用场景,并通过示例代码展示它们的基本使用方式。 一、卷积神经网络(CNN) 1. 原理简介 CNN 是专为图像处理设计的一类深度神经网络,它利用局部感受野、权值共享和池化操作,显著降低了参数数量,并提高了图像识别任务的效果。 核心组成部分包括: 卷积层(Convolutional Layer) :提取图像局部特征。 激活函数(如 ReLU) :引入非线性能力。...

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时序数据库性能对比:InfluxDB、TDengine与Apache IoTDB

时序数据库作为物联网、监控系统和工业数据分析的核心基础设施,其读写性能直接影响实时数据处理效率。本文通过实验对比三款主流开源时序数据库(InfluxDB 2.0、TDengine 3.0、Apache IoTDB 1.0)的读写性能,结合测试结果与架构特性,为技术选型提供参考。 1. 写入性能对比 写入性能是时序数据库的核心指标之一。在批量写入测试中(单批次10万数据点,10个并发线程),TDengine凭借其自研的列式存储引擎和高效压缩算法,展现出显著优势,平均写入吞吐量达到 35万数据点/秒 ,且C...

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