1.【Python深度学习系列】网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）
2.如何理解深度学习源码里经常出现的深度深度logits？
3.学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第4章：bean的加载
4.DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析
5.深度解析sync WaitGroup源码
6.Axios源码深度剖析 - AJAX新王者

【Python深度学习系列】网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）

       本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。源码

       一、代码引言

       在深度学习模型训练时，分析选择合适的深度深度超参数至关重要。常见的源码新版聚合源码超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、代码随机搜索以及自动调参算法。分析本文着重介绍网格搜索方法，深度深度特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、源码降低过拟合风险，代码从而提升模型泛化能力。分析

       二、深度深度实现过程

       1. 准备数据与数据划分

       数据的源码准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的代码合理分配对于后续模型性能至关重要。

       2. 创建模型

       构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。

       3. 定义网格搜索参数

       定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。

       4. 进行参数搜索

       利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，尝试不同组合。

       5. 总结搜索结果

       经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。

       三、总结

       本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显著改善模型性能，为什么没有hive源码降低过拟合风险。

如何理解深度学习源码里经常出现的logits？

深度学习的秘钥：揭示logits的真面目

       在深度学习的源码世界中，logits一词频繁出现，它似乎隐藏着某种魔力。那么，logits究竟是什么？它与我们熟知的概率计算有何关联？让我们一探究竟，揭示这个术语背后的深层含义。（p - 李航《统计学习方法》）

       首先，logits是概率学中的一个重要概念，它并非简单的对数，而是事件发生与不发生比值的对数形式。想象一下，当某个事件发生的概率为p时，其logits可以这样表示：\[ \text{ logits} = \log\left(\frac{ p}{ 1-p}\right) \]（p - TensorFlow官方文档）

       当我们将logits与深度学习中的softmax层联系起来，你会发现它们之间的紧密关系。softmax层的作用是将一组未归一化的数值（即logits）转换为一个概率分布，确保所有概率值之和为1。在TensorFlow中，我们通常称这些未经过归一化的数值为logits，而不是它们的数学定义。

       实际上，logits在深度学习模型中扮演着未加工的概率值角色，它们是概率分布的起点。softmax层通过对logits进行加和运算，将其转变为一个清晰、可解释的概率矩阵。理解这一点至关重要，因为logits的计算结果直接影响着模型的决策过程和最终预测。

       总结来说，logits在深度学习中是未归一化的概率表示，它们是softmax函数运算的起点，是模型输出概率分布的基础。掌握这个概念，就能更好地解析和解读源码中的logits，从而深入理解模型的工作原理。（p - TensorFlow官方教程）

学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第4章：bean的加载

       在Spring框架中，bean的加载过程是一个精细且有序的过程。首先，运维jango的源码当需要加载bean时，Spring会尝试通过转换beanName来识别目标对象，可能涉及到别名或FactoryBean的识别。

       加载过程分为几步：从缓存查找单例，Spring容器内单例只创建一次，若缓存中无数据，会尝试从singletonFactories寻找。接着是bean的实例化，从缓存获取原始状态后，可能需要进一步处理以符合预期状态。

       原型模式的依赖检查是单例模式特有的，用来避免循环依赖问题。然后，如果缓存中无数据，会检查parentBeanFactory，递归加载配置。BeanDefinition会被转换为RootBeanDefinition，合并父类属性，确保依赖的正确初始化。

       Spring根据不同的scope策略创建bean，如singleton、prototype等。类型转换是后续步骤，可能将返回的bean转换为所需的类型。FactoryBean的使用提供了灵活的实例化逻辑，用户自定义创建bean的过程。

       当bean为FactoryBean时，getBean()方法代理了FactoryBean的getObject()，允许通过不同的方式配置bean。缓存中获取单例时，会执行循环依赖检测和性能优化。最后，通过ObjectFactory实例singletonFactory定义bean的完整加载逻辑，包括回调方法用于处理单例创建前后的状态。

DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析

       本文旨在深入剖析DSIN深度Session兴趣网络的基本原理与源码实现。DSIN网络专为用户历史行为序列建模，旨在捕捉用户兴趣的动态变化。核心亮点在于对用户行为序列进行Session划分，类库源码怎么查询通过Session Interest Extractor Layer、Session Interest Interacting Layer、以及Session Interest Activating Layer三个核心组件，更好地理解用户在不同Session内的兴趣差异与演进。

       DSIN网络结构复杂，分为三个部分进行详细介绍。Session划分层对用户历史行为按照时间顺序进行合理分组，形成多个Session。Session兴趣提取层应用multi-head self-attention机制，捕获Session内部行为之间的内在关系。此外，引入Bias Encoding增强对Session内行为顺序的理解。Session兴趣交互层采用Bi-LSTM模型，探索Session兴趣间的动态变化与演进。最后，Session兴趣激活层通过Attention机制，量化目标商品与各Session兴趣之间的相关性。

       源码分析部分，代码主要处理了数据集Ad Display/Click Data on Taobao.com，并实现了DSIN网络从数据预处理、模型构建到训练的全过程。数据预处理涉及用户采样、行为编码、Session划分等步骤，确保数据符合模型需求。模型训练代码遵循规范，采用binary_crossentropy损失函数与adagrad优化方法，准确捕捉用户兴趣模式。

       通过DSIN网络的实现，能够有效预测用户对特定商品的点击概率，为个性化推荐系统提供强有力的支持。在代码层面的深入解析，有助于理解DSIN网络如何在实际应用中发挥作用，以及如何通过优化网络结构与参数，提升推荐系统的性能。

深度解析sync WaitGroup源码

       waitGroup

       waitGroup 是 Go 语言中并发编程中常用的语法之一，主要用于解决并发和等待问题。它是大单异动指标源码 sync 包下的一个子组件，特别适用于需要协调多个goroutine执行任务的场景。

       waitGroup 主要用于解决goroutine间的等待关系。例如，goroutineA需要在等待goroutineB和goroutineC这两个子goroutine执行完毕后，才能执行后续的业务逻辑。通过使用waitGroup，goroutineA在执行任务时，会在检查点等待其他goroutine完成，确保所有任务执行完毕后，goroutineA才能继续进行。

       在实现上，waitGroup 通过三个方法来操作：Add、Done 和 Wait。Add方法用于增加计数，Done方法用于减少计数，Wait方法则用于在计数为零时阻塞等待。这些方法通过原子操作实现同步安全。

       waitGroup的源码实现相对简洁，主要涉及数据结构设计和原子操作。数据结构包括了一个 noCopy 的辅助字段以及一个复合意义的 state1 字段。state1 字段的组成根据目标平台的不同（位或位）而有所不同。在位环境下，state1的第一个元素是等待线程数，第二个元素是 waitGroup 计数值，第三个元素是信号量。而在位环境下，如果 state1 的地址不是位对齐的，那么 state1 的第一个元素是信号量，后两个元素分别是等待线程数和计数值。

       waitGroup 的核心方法 Add 和 Wait 的实现原理如下：

       Add方法通过原子操作增加计数值。当执行 Add 方法时，首先将 delta 参数左移位，然后通过原子操作将其添加到计数值上。需要注意的是，delta 的值可正可负，用于在调用 Done 方法时减少计数值。

       Done方法通过调用 Add(-1)来减少计数值。

       Wait方法则持续检查 state 值。当计数值为零时，表示所有子goroutine已完成，调用者无需等待。如果计数值大于零，则调用者会变成等待者，加入等待队列，并阻塞自己，直到所有任务执行完毕。

       通过使用waitGroup，开发者可以轻松地协调和同步并发任务的执行，确保所有任务按预期顺序完成。这在多goroutine协同工作时，尤其重要。掌握waitGroup的使用和源码实现，将有助于提高并发编程的效率和可维护性。

       如果您对并发编程感兴趣，希望持续关注相关技术更新，请通过微信搜索「迈莫coding」，第一时间获取更多深度解析和实战指南。

Axios源码深度剖析 - AJAX新王者

       Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 请求库，支持浏览器和 Node.js 环境。其源码在 GitHub 上开源，欢迎 fork 使用并提出指正。以下为 Axios 的核心目录结构说明，主要关注在 /lib/ 目录下的文件。

       在使用 Axios 时，你可能会遇到多种调用方式，本文将带你深入了解这些方式及其原理。

       首先，我们来了解一下 Axios 的基本用法。你可以使用以下几种方式发起请求：

       1. `axios(option)`：提供一个配置对象进行调用。

       2. `axios(url[, option])`：传入 URL 和配置对象。

       3. 对于 GET、DELETE 等方法：`axios[method](url[, option])`。

       4. 对于 POST、PUT 等方法：`axios[method](url[, data[, option]])`。

       5. 使用默认实例：`axios.request(option)`。

       通过以上方式，你可以轻松发起 HTTP 请求。

       深入源码分析，你将发现 Axios 的强大之处。通过 `axios.js` 文件的入口，核心在于 `createInstance` 方法，该方法能生成一个指向 `Axios.prototype.request` 的 Function，从而实现多种调用方式。

       在 Axios 的核心 `Axios` 类中，`request` 方法是所有功能的中枢，无论是 GET、POST 还是其他方法，最终都通过 `request` 方法实现。

       配置项是 Axios 与用户交互的关键，它涵盖了几乎所有功能的配置。配置项从低到高优先级顺序为：默认配置对象、`defaults` 属性、`request` 方法参数。

       在使用 Axios 时，配置项是如何生效的？答案在于合并多个配置源，最终得到一个综合配置对象。

       此外，Axios 提供了拦截器系统，让你可以控制请求前后的数据处理。每个 Axios 实例都有 `interceptors` 属性，用于管理拦截器，让你实现精细的控制。

       核心的 `dispatchRequest` 方法则负责处理请求流程，包括请求适配器、发送请求、数据转换等步骤。最后，通过 Promise，你可以优雅地处理异步请求。

       数据转换器让你能轻松地在请求和响应数据之间进行转换，如将对象转换为 JSON 格式。默认情况下，Axios 自动处理 JSON 数据转换。

       在使用 Axios 时，你还能灵活地控制超时、取消请求、设置 header、携带 cookie 等功能。通过源码分析，你可以深入理解 Axios 的内部机制。

       总结，Axios 以其强大、灵活的功能和简洁的 API 设计，成为现代应用中不可或缺的 HTTP 请求工具。通过本文的深入探讨，你将对 Axios 的运作机制有更深刻的理解，从而更好地利用其功能。

React源码分析4-深度理解diff算法

       React 每次更新，都会通过 render 阶段中的 reconcileChildren 函数进行 diff 过程。这个过程是 React 名声远播的优化技术，对新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树进行对比，从而构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列，对真实 DOM 进行渲染。简单来说，diff 算法是为了以最低代价将旧的 fiber 树转换为新的 fiber 树。

       经典的 diff 算法在处理树结构转换时的时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 是树中节点的个数。在处理包含 个节点的应用时，这种算法的性能将变得不可接受，需要进行优化。React 通过一系列策略，将 diff 算法的时间复杂度优化到了 O(n)，实现了高效的更新 virtual DOM。

       React 的 diff 算法优化主要基于以下三个策略：tree diff、component diff 和 element diff。tree diff 策略采用深度优先遍历，仅比较同一层级的元素。当元素跨层级移动时，React 会将它们视为独立的更新，而不是直接合并。

       component diff 策略判断组件类型是否一致，不一致则直接替换整个节点。这虽然在某些情况下可能牺牲一些性能，但考虑到实际应用中类型不一致且内容完全一致的情况较少，这种做法有助于简化 diff 算法，保持平均性能。

       element diff 策略通过 key 对元素进行比较，识别稳定的渲染元素。对于同层级元素的比较，存在插入、删除和移动三种操作。这种策略能够有效管理 DOM 更新，确保性能。

       结合源码的 diff 整体流程从 reconcileChildren 函数开始，根据当前 fiber 的存在与否决定是直接渲染新的 ReactElement 内容还是与当前 fiber 进行 Diff。主要关注的函数是 reconcileChildFibers，其中的细节与具体参数的处理方式紧密相关。不同类型的 ReactElement（如 REACT_ELEMENT_TYPE、纯文本类型和数组类型）将走不同的 diff 流程，实现更高效、针对性的处理。

       diff 流程结束后，形成新的 fiber 链表树，链表树上的 fiber 标记了插入、删除、更新等副作用。在完成 unitWork 阶段后，React 构建了一个 effectList 链表，记录了需要进行真实 DOM 更新的 fiber。在 commit 阶段，根据 effectList 进行真实的 DOM 更新。下一章将深入探讨 commit 阶段的详细内容。

学习编程｜Spring源码深度解析 读书笔记 第5章：容器的功能扩展

       深入理解Spring容器的扩展功能：学习笔记

       作者：牛客网-张学友

       在Spring框架中，容器功能的扩展是其强大和灵活的关键。首先，ApplicationContext相较于BeanFactory，提供了更多功能，它是BeanFactory的子类，包含了其所有功能并有所扩充。主要区分点在于ApplicationContext的启动过程和其特有的扩展功能。

       通过`ClassPathXmlApplicationContext`的实例化，开启源码探索之旅。在构造函数和`refresh`方法中，Spring对配置文件解析，并实现了一系列扩展，如环境变量处理、配置文件加载、Spring Expression Language (SPEL)的支持、属性编辑器的注册以及ApplicationContextAwareProcessor的使用等。这些扩展不仅增强了容器的灵活性，还为开发者提供了更丰富的控制选项。

       例如，`refresh`方法中包含了初始化准备工作、BeanFactory的获取和定制、XML文件解析、bean定义填充、Spring表达式解析、属性编辑器注册、BeanPostProcessor的处理、依赖处理和国际化功能等。这些步骤体现了Spring框架的高度可扩展性，使得用户可以根据项目需求定制容器行为。

       总结来说，Spring容器的功能扩展涉及到了配置文件处理、表达式语言、事件监听、国际化等多个方面，使得开发过程更加便捷且易于定制。想了解更多细节，可以参考作者的原文链接和更多读书笔记资源。