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Java 函数调用是传值还是传引用？从字节码角度来看看 ！

Java中传参都是值传递，如果是基本类型，就是对值的拷贝，如果是对象，就是对引用地址的拷贝。 下文将从字节码的角度，分析Java中基本类型传参和对象传参。...如果修改传参的指向地址，调用传参的set方法，无法对原本参数的值进行修改。 综上所述，基本类型的传参，在方法内部是值拷贝，有一个新的局部变量得到这个值，对这个局部变量的修改不影响原来的参数。...上文已经得到结论，我们从JVM的字节码的角度看一下过程是怎么样的。 首先大致JVM的基本结构，对基本类型，和对象存放的位置有一个大致的了解。下图是JVM的基本组件图。...下图是从另一个角度解析JVM的结构，JVM是基于栈来操作的，每一个线程有自己的操作栈，遇到方法调用时会开辟栈帧，它含有自己的返回值，局部变量表，操作栈，以及对常量池的符号引用。...6.然后执行至20：invokevirtula #6,也就是调用function3，进入function3的栈帧。

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    从API的角度来看，这涉及调用函数以使用选定的配置来编译模型，这将准备有效使用已定义的模型所需的适当数据结构。...从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。该功能将阻止（不返回），直到训练过程完成。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。...它要求您具有需要预测的新数据，例如，在没有目标值的情况下。 从API的角度来看，您只需调用一个函数即可对类标签，概率或数值进行预测：无论您将模型设计为要预测什么。...这意味着在上面的示例中，模型期望一个样本的输入为八个数字的向量。 顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。 例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。

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    基于PaddlePaddle实现声纹识别

    ），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。...主要是把语音数据转换短时傅里叶变换的幅度谱，使用librosa可以很方便计算音频的特征，如梅尔频谱的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用...还保存预测模型，用于之后预测。...所以在这里要输出的是音频的特征值，有了音频的特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册

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    基于Pytorch实现的声纹识别模型

    ），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。...主要是把语音数据转换短时傅里叶变换的幅度谱，使用librosa可以很方便计算音频的特征，如梅尔频谱的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用...还保存预测模型，用于之后预测。...所以在这里要输出的是音频的特征值，有了音频的特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    从API的角度来看，这涉及调用函数以使用选定的配置来编译模型，这将准备有效​​使用已定义的模型所需的适当数据结构。...从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。该功能将阻止（不返回），直到训练过程完成。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。...它要求您具有需要预测的新数据，例如，在没有目标值的情况下。 从API的角度来看，您只需调用一个函数即可对类标签，概率或数值进行预测：无论您将模型设计为要预测什么。...这意味着在上面的示例中，模型期望一个样本的输入为八个数字的向量。 顺序API易于使用，因为在添加所有图层之前一直调用model.add（）。 例如，这是一个具有五个隐藏层的深层MLP。

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    基于Tensorflow2实现的中文声纹识别

    不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接...主要是把语音数据转换短时傅里叶变换的幅度谱，使用librosa可以很方便计算音频的特征，如梅尔频谱的API为librosa.feature.melspectrogram()，输出的是numpy值，可以直接用...还保存预测模型，用于之后预测。...所以在这里要输出的是音频的特征值，有了音频的特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册

    1.7K20

    TensorFlow 数据集和估算器介绍

    所有输入和输出值都是 float32，输出值的总和将等于 1（因为我们在预测属于每种鸢尾花的可能性）： 例如，输出结果对山鸢尾来说可能是 0.05，对变色鸢尾是 0.9，对维吉尼亚鸢尾是 0.05，...我们将从一个 CSV 文件读取数据，这个文件的每一行都包含五个值 - 四个输入值，加上标签： 标签的值如下所述： 山鸢尾为 0 变色鸢尾为 1 维吉尼亚鸢尾为 2。...（其中的每个输入特征都是一个键），然后是一个用于训练批次的值列表。...由于我们要返回一批输入特征和训练标签，返回语句中的所有列表都将具有相同的长度。从技术角度而言，我们在这里说的“列表”实际上是指 1-d TensorFlow 张量。...正如您可能猜到的一样，进行这种预测不需要对我们的 predict 调用进行更改。

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    最新｜官方发布：TensorFlow 数据集和估算器介绍

    所有输入和输出值都是 float32，输出值的总和将等于 1（因为我们在预测属于每种鸢尾花的可能性）： ?...我们将从一个 CSV 文件读取数据，这个文件的每一行都包含五个值 - 四个输入值，加上标签： ? 标签的值如下所述： 山鸢尾为 0 变色鸢尾为 1 维吉尼亚鸢尾为 2。...（其中的每个输入特征都是一个键），然后是一个用于训练批次的值列表。...由于我们要返回一批输入特征和训练标签，返回语句中的所有列表都将具有相同的长度。从技术角度而言，我们在这里说的“列表”实际上是指 1-d TensorFlow 张量。...正如您可能猜到的一样，进行这种预测不需要对我们的 predict 调用进行更改。

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    基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别模型

    ），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。...，我们用预测模型来预测测试集中的音频特征，然后使用音频特征进行两两对比，阈值从0到1,步长为0.01进行控制，找到最佳的阈值并计算准确率。...所以在这里要输出的是音频的特征值，有了音频的特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。...最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册

    3.6K20

    sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

    但是，要将sklearn应用于实际的项目中，只需要对机器学习理论有一个基本的掌握，就可以直接调用其API来完成各种机器学习问题。...但是，要将sklearn应用于实际的项目中，却并不需要特别多的理论知识，只需要对机器学习理论有一个基本的掌握，就可以直接调用其API来完成各种机器学习问题。...打印knn模型，会输出其用于构建的参数，也可以打印出预测的前三个值，如下图所示。...归根到底，所有的机器学习算法都是一堆数学运算，其预测的值与标准的值是可以进行数学上的对比的。...也许有的人认为，只会调用API来实现，并不是真正会用机器学习了。确实，不理解kNN算法，就不清楚如何进行算法的参数调优。

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    Keras高级概念

    更好的方法是通过使用可以同时查看所有可用输入模态的模型来共同学习更准确的数据模型：具有三个输入分支的模型。 ? 同样，某些任务需要预测输入数据的多个目标属性。...如果尝试从不相关的输入和输出构建模型，则会出现RuntimeError异常。 多输入模型 Function API可用于构建具有多个输入的模型。...一个简单的例子是试图同时预测数据的不同属性的网络模型，例如从一个匿名人员那里获取一系列社交媒体帖子作为输入的网络，并试图预测该人的属性，例如年龄，性别和收入水平等。...残差连接包括使较早层的输出可用作后续层的输入，从而有效地在顺序网络中创建快捷方式。不是将其连接到后来的激活值上，而是将较早的输出与后面的激活值相加，后者假定两个激活值的大小形状相同。...中，可以将模型视为“更大的图层”，这意味着可以在输入张量上调用模型并检索输出张量： y = model(x) 如果模型有多个输入和输出： y1,y2 = model([x1,x2]) 当调用模型实例时，

    2.1K10

    以图搜图：基于机器学习的反向图像检索

    从commercetools中调用图像检索API的演示程序 commercetools的机器学习团队发布了新的图像检索API的测试版（https://commercetools.com/）。...每一个滤波器都是一组独一无二的权重，这些权重在输入图片中以一个个小窗口与像素值相乘，从而生成新的图像（这个过程就我们经常说的卷积）。...下面的图3显示了将过滤器应用于输入（蓝色图像），并将其压缩为绿色图像。3x3大小的输入窗口乘以滤波器权重，然后输出一个值。因此，将5x5图像中的信息映射到了更密集的版本——2x2。 ?...图5：余弦距离 θ1的角度小于θ2的角度，意味着它们是更相似的特征向量 狗狗们的特征向量指向相似的方向，这意味着它们的特征相对于恐龙向量变化更接近（角度θ1小于θ2）。...由于包含着内容信息额余弦距离是一种列值的线性组合，因此在将所有图像特征向量与新输入图像向量进行比较时，我们使用选择查询中执行该操作。

    2.8K10

    【进阶篇】C-API 使用流程

    （多个）合并入一个文件 神经网络模型结构和训练好的模型将被序列化合并入一个文件 预测时只需加载一个文件便于发布 注意：以上两种方式只需选择其一即可 调用 C-API 开发预测序 1.初始化PaddlePaddle...运行环境 2.加载预测模型 3.创建神经网络输入，组织输入数据 4.进行前向计算，获得计算结果 5.清理和结束 2 准备预测模型 准备预测模型部分，我们以手写数字识别任务为例进行介绍。...使用这种方式，运行时C-API可以通过指定output.paddle.model文件的路径来加载预测模型 注意事项 为使用C-API，在调用dump_v2_config序列化神经网络结构时，参数binary...在调用C-API预测时，只需进行前向计算而无需调用反向计算。...IVector（一维数组，仅用于存储整型值，多用于自然语言处理任务）来实际存储数据 C-API支持的所有输入数据类型和他们的组织方式，请参考“输入/输出数据组织”一节 这篇文档的之后部分会使用argument

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