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Batch Conversion Online JSON Files (from URL) to Excel by WTSolutionsJSON to Excel by WTSolutions is a powerful tool that can quickly convert JSON data into Excel format. The tool offers two usage methods: as a Microsoft Excel add-in or as an online web application, catering to the needs of different users. Whether dealing

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PDF转图片工具,一键转换高清无损软件介绍今天推荐一款实用的PDF转图片工具——五五PDF转图工具，无需安装，解压后即可直接使用，操作非常简单。

巴伦是只猫

【深度学习笔记 Ⅱ】8 mini-batch 梯度下降法Mini-Batch梯度下降法是介于批量梯度下降(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)之间的一种优化算法。它的工作原理是：

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免费PDF文件格式转换工具软件介绍本文介绍的PDF处理工具是PDF派，一个功能全面的在线PDF处理网站。网站优势PDF派是一个完全免费且无使用限制的PDF处理网站，用户可以无限次使用其所有功能。

山海上的风

Spring Batch终极指南：原理、实战与性能优化单机日处理10亿数据？揭秘企业级批处理架构的核心引擎！Spring batch是用于创建批处理应用程序（执行一系列作业）的开源轻量级平台。

如何在 Spring Boot 中使用 Spring Batch为了充分利用本文内容，建议你具备以下基础知识：如果你对上述内容不熟悉，建议先学习 Spring 官方文档和 SQL 教程。

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电脑扩展屏幕工具软件介绍本文介绍一款可将移动设备转变为电脑扩展屏幕的屏幕共享工具，帮助用户实现多屏办公体验。软件特性这款副屏工具属于网络共享类软件，需要在局域网环境下使用，支持Windows系统平台，通过软件共享实现屏幕内容传输。

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：Mini-Batch K-Means算法Mini-Batch K-Means 是传统K-Means算法的优化版本，专为大规模数据集设计。其核心思想是：每次迭代仅使用数据集的随机子集（mini-batch）来更新聚类中心，而非整个数据集。这种方法在保持聚类质量的同时，显著降低计算复杂度和内存需求。

Kafka性能调优三剑客：深度解析buffer_memory、linger_ms和batch_size💝💝💝欢迎莅临我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。持续学习，不断总结，共同进步，为了踏实，做好当下事儿~ 非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

每天都要写算法（努力版）

【神经网络与深度学习】批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）在深度学习中，标准化技术（Normalization）是提高神经网络训练效率和性能的重要工具。其中，批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）是两种常用的标准化方法。它们在归一化的维度、适用场景和计算复杂度方面各有特色。本篇内容将对这两种标准化方法进行详细对比，并进一步介绍 PyTorch 中的 nn.Sequential 模块的使用方法，以便更高效地构建神经网络。

批量归一化（Batch Normalization）原理与PyTorch实现批量归一化（Batch Normalization）是加速深度神经网络训练的常用技术。本文通过Fashion-MNIST数据集，演示如何从零实现批量归一化，并对比PyTorch内置API的简洁实现方式。

深度学习篇---模型参数调优本文简单介绍了深度学习中的epoch、batch、learning-rate参数大小对模型训练的影响，以及怎样进行适当调优。

一个完整的 Spring Batch + RepositoryItemWriter + CrudRepository 示例，包含详细注释说明以下是一个完整的 Spring Batch + RepositoryItemWriter + CrudRepository 示例，包含详细注释说明：

Spring Batch ItemWriter 常见实现类及对比（含 RepositoryItemWriter）适用场景：批量写入关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）。数据类型：POJO/实体对象。示例代码：

PyTorch中Batch Normalization1d的实现与手动验证Batch Normalization（批归一化）是深度学习中常用的技术，用于加速训练并减少对初始化的敏感性。本文将通过PyTorch内置函数和手动实现两种方式，展示如何对三维输入张量（batch_size, seq_len, embedding_dim）进行批归一化，并验证两者的等价性。想节省时间的读者直接看下图, 以自然语言处理任务为例。假设输入的维度是（bs, seq_len, embedding）。那么pytorch中的batchnorm1d会对淡蓝色的矩阵做归一化，最后得到embedding长

SpringBatch之ResultSet.next()前文，大概看了SpringBatch的整体流程，知道主要分为三步，读-处理-写，今天咱们就看读中最重要的ResultSet.next()方法。

深度学习中卷积层（Conv）、BN层（Batch Normalization）和 ReLU层（Rectified Linear Unit）的详细介绍定义卷积层是深度学习中卷积神经网络（CNN）的核心组成部分。它通过对输入数据（如图像）进行卷积操作来提取特征。卷积操作是用一个卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，计算卷积核与输入数据局部区域的点积。

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电脑软件：推荐一款非常强大的视频音频转换剪辑工具FFmpeg Batch AV Converter V3.12目录一、软件介绍二、软件功能三、软件特点四、使用技巧在多媒体处理领域，FFmpeg Batch AV Converter以其强大的功能和便捷的操作方式，成为了许多用户的首选工具。这款软件以其高效的批量处理能力、直观的图形用户界面（GUI）和丰富的功能特性，为用户提供了一个全方位的多媒体处理解决方案。

神经网络常见面试题定义：梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐渐变得非常小，导致前面几层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新，从而影响网络的学习过程。特别是在深层网络中，梯度在层与层之间传递时，可能会因为激活函数（如sigmoid或tanh）等的作用而变得极其小，导致前面层的权重几乎没有更新。

使用ffmpeg提高mp4压缩比，减小文件体积【windows+ffmpeg+batch脚本】个人博客，里面偶尔更新，最近比较忙。发一些总结的帖子和思考。江湖有缘相见🤝。如果读者想和我交个朋友可以加我好友（见主页or个人博客），共同学习。笔者是学生，课业还是比较繁重的，可能回复不及时。笔者也正在四处寻找一些可以兼职锻炼知识并且补贴一些生活的工作，如果读者需要一些详细的辅导，或者帮助完成一些简易的lab也可以找我，笔者还是学生，自以为才学有限，也没有高价的理由📖。