学习Java，比较重要的一个思想就是分析内存中程序执行的过程。 　　废话不多说，我们首先要知道的是程序比如我们编写的.java程序，存放的位置是在硬盘的某一个区域中，如果不执行这个程序，那么它就默默地存在，不起任何作用。当我们开始执行某一个程序时，程序首先要做的事就是把自己也就是代码，全部 ...

每一次递归调用都将过程（精确地说是“变量”）在内存中复制一遍。一旦一个过程结束（会返回一些数据），这个过程在内存中的副本就被丢弃。递归看似简单，但是可视化跟踪执行过程就很花费时间。好了，让我们来看下面的例子： 这个例子中我们假设调用Print函数是传递的参数n=4，内存分配的图示 ...

一、前言 在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard ...

　　　　　　　　JAVA对象在内存中实例化的过程 在讲 Java 对象在内存中的实例化过程前，先来说下在类的实例化过程中，内存会使用到的三个区域：栈区、堆区、方法区。 堆区： 存储的全部都是对象，每个对象包含了一个与之对应的 class 类的信息。 jvm 只有一个堆区(steap)，它会 ...

这个是暂时的效果，一个点是一个类或者全局函数。高度场暗示依赖关系，高度高的会依赖高度低的。 下面是代码可视化的算法流程： 收集代码元素的词频向量 词频向量的每一个元素是一个词的出现次数，而一个代码元素（类或函数）对应一个词频向量。词语从类名、函数名、函数代码之中 ...

一、前言 　　在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom ...

在使用tf来训练模型的时候，难免会出现中断的情况。这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来，不然下次又要重新开始。 保存模型的方法： 将模型保存好以后，载入也比较方便。 使用tensorboard来使训练过程可视化 tensorflow还提供了一个 ...

Tensorboard 可视化之训练过程 上一篇涉及 Tensorboard 可视化的神经网络图层, 只是让我们看清楚神经网络的结构. 今天, 我们要借助 Tensorboard 来可视化训练过程, 看看训练的过程到底是多么坎坷艰难的. 基本步骤 * 制作输入源 * 在 `layer ...