本篇文章给大家谈谈架构入门基本知识，以及架构原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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成为一个Java的架构师要学习哪些知识
要学习Java并成为架构师，可以遵循以下步骤：学习Java基础知识：首先需要掌握Java编程语言的基础知识，包括语法、数据类型、流程控制、面向对象编程、异常处理等。可以通过参加培训课程或自学来完成。
要成为 Java 系统架构师，需要具备以下能力： 熟悉 Java 基础语法，学会写各种 if else 和流程语句，熟练使用各种数据类型、集合等。 熟悉常用的 Java 框架，如 Spring、MyBatis、Hibernate 等。 熟悉 JVM 原理、调优，懂得 JVM 能让你写出性能更好的代码。
精通Java编程语言：Java架构师必须精通Java编程语言，包括语法、数据类型、流程控制、面向对象编程、异常处理等。可以通过参加培训课程或自学来完成。掌握各种框架和工具：Java架构师需要熟悉各种Java框架和工具，如Spring、Hibernate、MyBatis等，并了解它们的实现原理。
detection基本知识介绍(一)---模型架构
1、本文的两大贡献：1)CNN可用于基于区域的定位和分割物体；2)监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务(Imagenet)中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。
2、入门指南：OOD检测的基石与应用探索在人工智能的前沿，Out-of-Distribution (OOD) 检测是确保自动驾驶等关键领域安全性的基石。它涵盖了多种方法，如Anomaly Detection（AD）、Novelty Detection（ND）、Open Set Recognition（OSR）和Outlier Detection（OD），共同目标是识别并应对语义偏移的未知样本。
3、思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法(先验可能会误导)，是一个思考的点。
4、在object detection 领域，近 5 年的突破性进展似乎都与一个名字有关系：Ross Girshick。梳理从 R-CNN，Fast R-CNN， Faster R-CNN 到 Mask R-CNN 等各种经典模型，Ross Girshick 都是作者之一，甚至连 YOLO 的作者中也出现了 Ross Girshick 的名字。
一文看懂四种基本的神经网络架构
多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。
神经网络 的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。
L2规范化与L1规范化有些类似，这个方法是在未规范化的代价函数上加上所有权重平方的和：虽然两种规范化有类似的地方，不过我们也需要理解一下L1规范化训练的网络和L2规范化训练的网络不同的行为，对L1规范化代价函数求偏导：其中 就是 的正负号，即 是正数时为+1，而 是负数时为-1。
你好，很高兴为你解表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。~如果你认可我的请及时点击【采纳为满意回答】按钮 ~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。
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