梁桂钊的博客

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勾勒岀未来的轮廓线,订下勇往直前的准则。
微小的梦想,全部点燃。
用这份光芒刺破黑暗,粉碎了的壁垒另一边,我看见了属于自己的天空。

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快速测试 API 接口的新技能

发表于 2018-05-06 | 工具技巧 | 工具

在日常开发过程中,我们或多或少都涉及到 API 接口的测试。例如,有的小伙伴使用 Chrome 的 Postman 插件,或者使用火狐的 restclient 等工具。事实上,这些工具是测试 API 接口非常有效的方式之一,笔者之前也一直使用 Postman 完成 API 接口的

Java面试通关要点汇总集【终极版】

发表于 2018-03-21 | 面试经验 | 面试

年前,我整理的 Java面试通关要点汇总集 获得了很多读者的肯定,谢谢大家支持。事实上,笔者结合自己过往的面试经验,整理了一些核心的知识清单,试图帮助读者更好地回顾与复习 Java 服务端核心技术。然而还有一部分内容,笔者没有更新上去,因为我认为和技术无关,随着「服务端思维」知识

服务端指南 | 文件权限管理剖析

发表于 2018-03-19 | Linux技术 | Linux

在 Linux 系统中,为了保证文件的安全,对文件所有者、同组用户、其他用户的访问权限进行了分别管理。其中,文件所有者,即建立文件或目录的用户。同组用户,是所属组群中的所有用户。其他用户,指的是既不是文件所有者,也不是同组用户的其他用户。 此外,每个文件和目录都具有读取权限、写

Java面试通关要点汇总集

发表于 2018-02-01 | 面试经验 | 面试

这里,笔者结合自己过往的面试经验,整理了一些核心的知识清单,帮助读者更好地回顾与复习 Java 服务端核心技术。 基础篇基本功 面向对象的特征 final, finally, finalize 的区别 int 和 Integer 有什么区别 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区

Web API 文档生成工具 apidoc

发表于 2018-01-21 | 代码质量 | 规范

在服务端开发过程中,我们需要提供一份 API 接口文档给 Web 端和移动端使用。实现 API 接口文档编写工作,有很多种方式,例如通过 Word 文档编写,或者通过 MediaWiki 进行维护。此外,还有比较流行的方式是利用 Swagger 自动化生成文档。这里,笔者想分享另

TensorFlow 学习摘要 汇总

发表于 2018-01-09 | 人工智能 | TensorFlow

《TensorFlow 学习摘要》系列,汇总文集。

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - TensorFlow 优化器

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 梯度下降法》文章后,现在我们对 TensorFlow 的优化器进一步了解。 深度学习常见的是对于梯度的优化,优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。TensorFLow 提供了很多优化器的支持。 tf.train

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - TensorBoard可视化

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

TensorFlow 提供了一个可视化工具 TensorBoard,它可以通过 TensorFlow 程序运行过程中输出的日志文件可视化 TensorFlow 程序的运行状态。 TensorFlow 和 TensorFlow 程序跑在不同的进程中,TensorBoard 会自动读

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门05 - 学习率优化

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 学习率》文章后,我们现在可以对之前《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门04 - Dropout 方法优化》中的案例进行改造,学习率指数衰减法再来看下结果。 添加代码,如下所示。 glo

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 学习率

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

学习率决定了参数每次更新的幅度。如果幅度过大,那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动。相反的,当学习率过小时,虽然能保证收敛性,但是这会大大降低优化速度。 train = tf.train.GradientDescentOptimizer( η ).minimize(loss)

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 数据归一化

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

不同评价指标往往具有不同的量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果。因为,其中一部分数据占压倒性的优势,另一部分数据完全体现不出来作用。为了消除指标之间的量纲影响,避免人为的数据倾斜,需要进行数据归一化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - Dropout 方法

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

L1正则化、L2正则化是通过修改代价函数来实现的,而 Dropout 方法通过修改神经网络本身来实现的,它是在训练网络时用的一种技巧。 假设,我们要训练这个网络,在训练开始时,让输入层和输出层保持不变,然后随机地“删除”一些的隐藏层单元,视它们为不存在,得到如下的网络。 这样

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门03 - L2正则化方法优化

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 正则化方法》文章后,我们现在可以对之前《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门02 - 欠拟合和过拟合》中的案例进行改造,添加 L2 正则化方法再来看下结果。 添加代码,如下所示。 # 正

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门04 - Dropout 方法优化

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - Dropout 方法》文章后,我们现在可以对之前《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门02 - 欠拟合和过拟合》中的案例进行改造,添加 Dropout 方法再来看下结果。 添加代码,如下所

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 正则化方法

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

过拟合表现在训练数据上的误差非常小,而在测试数据上误差反而增大。这种现象的产生,一般是模型过于复杂,过分拟合数据的噪声。正则化则是对模型参数添加先验,使得模型复杂度较小,对于噪声输入扰动相对较小。 L2 正则化L2 正则化,会在代价函数后面再加上一个正则化项。 其中,C0代表原

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梁桂钊

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