深度学习计算的基本范型
时间: 2023-06-09 14:03:59 浏览: 77
深度学习计算的基本范型是使用多层神经网络进行特征提取和模式识别。具体来说,它通过将大量的数据输入到多层神经网络中,以便识别并抽取出数据中的关键特征。这些特征可以用于分类、回归、聚类等不同任务。通过不断迭代训练,深度学习模型可以不断提高其性能和准确性。
相关问题
5.软件工程的基本范型
软件工程的基本范型主要有以下五种:
1. 瀑布模型:软件开发按照顺序依次完成需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段。
2. 增量模型:将软件开发划分为多个增量,每个增量都包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段。
3. 原型模型:先制作一个原型,再根据用户反馈不断改进,最终形成最终产品。
4. 螺旋模型:将软件开发分为多个风险评估阶段,每个阶段都包括计划、风险评估、工程实现和客户评估等步骤。
5. 敏捷模型:强调快速响应变化,通过迭代和增量式开发,不断交付可用的软件产品,同时注重开发团队的协作和反馈。
以上这些范型各有优缺点,应根据具体项目的需求和特点选择合适的范型。
为什么范型不能写基本数据类型
范型是用来处理数据结构中的对象的,而基本数据类型(如int、double等)不是对象,而是Java语言的内置类型。因此,范型不能直接用于基本数据类型。但是,Java语言提供了基本数据类型的包装类(如Integer、Double等),这些包装类都是对象,可以用于范型中。例如,可以使用List<Integer>来表示一个只包含整数的列表。在Java 5之前,这种情况下需要手动进行装箱拆箱操作,但Java 5之后引入了自动装箱和拆箱机制,使得操作更加方便。
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