今天试验 TensorFlow 2.x , Keras 的 SimpleRNN 和 LSTM,发现同样的输入.同样的超参数设置.同样的参数规模,LSTM 的训练时长竟然远少于 SimpleRNN. 模型定义: 训练参数都这样传入: 我们知道,LSTM 是修正了的 SimpleRNN(我随意想出来的词,"修正"),或者说,是在 SimpleRNN 基础之上又添加了别的措施使模型能考虑到超长序列的标记之间的依赖. 缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题. 所以,LSTM 比 SimpleRNN 是…

问题描述 最近经常被问到一个问题,”为什么我们系统进程占用的物理内存(Res/Rss)会远远大于设置的Xmx值”,比如Xmx设置1.7G,但是top看到的Res的值却达到了3.0G,随着进程的运行,Res的值还在递增,直到达到某个值,被OS当做bad process直接被kill掉了. top - 16:57:47 up 73 days, 4:12, 8 users, load average: 6.78, 9.68, 13.31 Tasks: 130 total, 1 running, 123…

进程物理内存远大于Xmx的问题分析 问题描述 最近经常被问到一个问题,”为什么我们系统进程占用的物理内存(Res/Rss)会远远大于设置的Xmx值”,比如Xmx设置1.7G,但是top看到的Res的值却达到了3.0G,随着进程的运行,Res的值还在递增,直到达到某个值,被OS当做bad process直接被kill掉了. top - 16:57:47 up 73 days, 4:12, 8 users, load average: 6.78, 9.68, 13.31 Tasks: 130 tot…

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张…

前言 我们知道,有时候在一些项目中,为了性能,往往会一次性加载很多条记录来进行循环处理(备注:而非列表呈现).比如:从数据库中加载 10000 个用户,并且每个用户包含了 20  个“爱好”,在 WinForm 界面我们需要用进度条的方式实时显示每个用户处理的进度,这时候当然是一次性加载很多条记录来进行循环处理更加快速. 问题和解决方案 通常,我们会先 foreach 从数据库中加载的用户集合,然后从“爱好”集合中筛选出某个用户的所有爱好来进行处理.比如如下代码: foreach (var us…

#include <stdlib.h> #include <time.h> knuth(int n, int m) { srand((unsigned )); ; i < n; i++) { if (rand()%(n-i)<m ) { cout << i << endl; m--; } } } 为了方便解释假设n等于10,m等于5:第一次rand()%(n-0)的余数范围是0~9,有可能小于m(=5),可以输出i=0:随后i++,m--第二次r…

编写服务器时,许多程序员习惯于使用高层次的组件.中间件(例如OO(面向对象)层层封装过的开源组件),相比于服务器的运行效率而言,他们更关注程序开发的效率,追求更快的完成项目功能点.希望应用代码完全不关心通讯细节.他们更喜欢在OO世界里,去实现某个接口.实现这个组件预定义的各种模式.设置组件参数来达到目的.学习复杂的通讯框架.底层细节,在习惯于使用OO语言的程序员眼里是绝对事倍功半的.以上做法无可厚非,但有一定的局限性,本文讲述的网络编程头前冠以"高性能",它是指程序员设计编写的服务器需…

目录 . 缓存机制简介 . 内核缓存机制 . 内存缓存机制 . 文件缓存机制 . 数据库缓存机制 1. 缓存机制简介 0x1: 什么是缓存cache 在计算机整个领域中,缓存(cache)这个词是一个庞大的概念,总体上来说,缓存是一种处理方式的统称,缓存通过预取将经常要用到的东西(常常是多人公用)通过一个集中公用的地方进行临时保存,并通过一定的算法对其进行管理,从而显著提高资源使用方的运行效率 0x2: 缓存的分类 缓存的分类有很多,根据所处层次.存储位置的不同,我们可以如下分类 . 内核缓存机…

莫队算法就是优化的暴力算法.莫队算法是要把询问先按左端点属于的块排序,再按右端点排序.只是预先知道了所有的询问.可以合理的组织计算每个询问的顺序以此来降低复杂度. D. Powerful array 典型的莫队算法题 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <string&g…

转 http://taohui.org.cn/tcpperf1.html  陶辉 taohui.org.cn 回到应用层,往往只需要调用类似于accept的API就可以建立TCP连接.建立连接的流程大家都了解--三次握手,它如何与accept交互呢?下面以一个不太精确却通俗易懂的图来说明之: 研究过backlog含义的朋友都很容易理解上图.这两个队列是内核实现的,当服务器绑定.监听了某个端口后,这个端口的SYN队列和ACCEPT队列就建立好了.客户端使用connect向服务器发起TCP连接,当图…

1. 本周学习总结 1.1 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容 总的来说主要有三种类 InputStream/OutputStream(字节流操作类的父类) 提供对字节流的操作 InputStreamReader/OutputStreamWriter 为字节流与字符流提供转换的桥梁 Reader/Writer(字符流操作类的父类) 提供对字符流的操作 根据具体用途可以使用不同的派生类 2. 书面作业 将Student对象(属性:int id, String nam…

1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多流与文件相关内容. 2. 书面作业 将Student对象(属性:int id, String name,int age,double grade)写入文件student.data.从文件读出显示. 1. 字符流与文本文件:使用 PrintWriter(写),BufferedReader(读) 1.1 生成的三个学生对象,使用PrintWriter的println方法写入student.txt,每行一个学生,学生的每个属性之间用…

编 写服务器时,许多程序员习惯于使用高层次的组件.中间件(例如OO(面向对象)层层封装过的开源组件),相比于服务器的运行效率而言,他们更关注程序开发 的效率,追求更快的完成项目功能点.希望应用代码完全不关心通讯细节.他们更喜欢在OO世界里,去实现某个接口.实现这个组件预定义的各种模式.设置组件 参数来达到目的.学习复杂的通讯框架.底层细节,在习惯于使用OO语言的程序员眼里是绝对事倍功半的.以上做法无可厚非,但有一定的局限性,本文讲述的网 络编程头前冠以“高性能”,它是指程序员设计编写的服务器需要…

作者: 寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶斯这个名字读着"萌蠢"但实际上简单直接高效的方法,我们也介绍了一下贝叶斯方法的一些细节.按照老规矩…

1.点评 互联网发展至今已经高度发达,而对于互联网应用(尤其即时通讯技术这一块)的开发者来说,网络编程是基础中的基础,只有更好地理解相关基础知识,对于应用层的开发才能做到游刃有余. 对于Android程序员来说,如果您觉得本文内容稍显枯燥,可以看看即时通讯网之前整理过的一篇类似文章<迈向高阶:优秀Android程序员必知必会的网络基础>,该文内容更偏向于知识点的概括. 如果您希望更系统地学习网络编程方面的知识,可以读一读以下专为初学者整理的系列文章或资料: <TCP/IP详解 - 第11…

本文原文由作者“zskingking”发表于:jianshu.com/p/271b1c57bb0b,本次收录有改动. 1.点评 互联网发展至今已经高度发达,而对于互联网应用(尤其即时通讯网专注的即时通讯技术这一块)的开发者来说,网络编程是基础中的基础,只有更好地理解相关基础知识,对于应用层的开发才能做到游刃有余. 对于Android程序员来说,如果您觉得本文内容稍显枯燥,可以看看即时通讯网之前整理过的一篇类似文章<迈向高阶:优秀Android程序员必知必会的网络基础>,该文内容更偏向于知识点的…

http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 作者: 寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶…

多态 (一) 先编写函数: #include <iostream> using namespace std; class Shape { protected: int width, height; public: Shape( int a = 0, int b = 0) { width = a; height = b; } int area() { cout << "Parent class area :" <<endl; return 0; } }…

一,最近压测系统交易峰值时,因该支交易采用MQ异步队列处理机制:该增加积分的交易,前段服务器优先返回给客户增加积分成功的结果,后端的MQ队列服务器再慢慢处理该请求: 二,压测过程中出现的问题现象:前几分钟TPS特别高,并无报错,直到一定时间后(交易发送了4.5w笔后),出现TPS直接降为0的情况 三,通过MQ队列服务器的监控发现后台 四,由于incoming的速度远大于deliver的速度,导致MQ服务器队列的请求累计,导致线程池.内存被占用完了,导致系统无法再接受请求: 五,实际压测,应以提升…

1.出于安全性 Linux有一个机制 应用层和内核层是无法互相直接读取内存的, 他们要互相读取数据是有一个拷贝过程的, 如: 应用层要读取内核层的数据就调用read(), 内核就会先把数据copy到一个buff并返回给read() 但, 如果这个过程很大很频繁那么同步机制的效率就非常低, 因为不读完主线程就会一直阻塞,会耽误接下来的操作,导致服务器延迟高,效率低 所以出现了异步IO这个概念: 如:应用层要读取一段数据, 那么发起申请后,内核层开始进行拷贝无论是否完成都会立刻返回, 但内核还会继续…

最近在部门内做了个高性能网络编程的培训,近日整理了下PPT,欲写成一系列文章从应用角度谈谈它. 编写服务器时,许多程序员习惯于使用高层次的组件.中间件(例如OO(面向对象)层层封装过的开源组件),相比于服务器的运行效率而言,他们更关注程序开发的效率,追求更快的完成项目功能点.希望应用代码完全不关心通讯细节.他们更喜欢在OO世界里,去实现某个接口.实现这个组件预定义的各种模式.设置组件参数来达到目的.学习复杂的通讯框架.底层细节,在习惯于使用OO语言的程序员眼里是绝对事倍功半的.以上做法无可厚非,…

“阻塞”与"非阻塞"与"同步"与“异步"不能简单的从字面理解,提供一个从分布式系统角度的回答.1.同步与异步 同步和异步关注的是消息通信机制 (synchronous communication/ asynchronous communication) 所谓同步,就是在发出一个*调用*时,在没有得到结果之前,该*调用*就不返回.但是一旦调用返回,就得到返回值了. 换句话说,就是由*调用者*主动等待这个*调用*的结果. 而异步则是相反,*调用*在发出之后,这…

一. STM32程序构成 1.1. STM32的存储空间 1.1.1. RAM 1.1.1.1 单片机的RAM是SRAM. 1.1.1.2. SRAM特点 a.优点,速度快,不必配合内存刷新电路,可提高整体的工作效率,软件上不需要初始化SRAM.                  b. 缺点,集成度低,功耗较大,相同的容量体积较大,而且价格较高,少量用于关键性系统以提高效率. c. SRAM使用的系统: (1)CPU与主存之间的高速缓存. (2)CPU内部的L1/L2或外部的L2高速缓存. (3…

I/O( INPUT OUTPUT),包括文件I/O.网络I/O. 计算机世界里的速度鄙视: 内存读数据:纳秒级别. 千兆网卡读数据:微妙级别.1微秒=1000纳秒,网卡比内存慢了千倍. 磁盘读数据:毫秒级别.1毫秒=10万纳秒 ,硬盘比内存慢了10万倍. CPU一个时钟周期1纳秒上下,内存算是比较接近CPU的,其他都等不起. CPU 处理数据的速度远大于I/O准备数据的速度 . 任何编程语言都会遇到这种CPU处理速度和I/O速度不匹配的问题! 在网络编程中如何进行网络I/O优化:怎么高效地利用…

Cache容量计算例题: 假定主存地址位数为32位,按字节编址,主存和cache之间采用4-路组相联映射方式,主存块大小为4个字,每字32位,采用直写(Write Throght)方式和LRU替换策略,则能存放32K字数据的cache的总容量至少应有( )位. 得分/总分 A. 4672K B. 1168K C. 1184K D. 4736K 正确答案:C 解析: C.cache共有32K字/4字=8K行,因为采用4-路组相联,因而共有8K/4=2K组,组号占11位:每个主存块为4字=4×32位…

Hinton的第6课,这一课中最后的那个rmsprop,关于它的资料,相对较少,差不多除了Hinton提出,没论文的样子,各位大大可以在这上面研究研究啊. 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法.这里再回顾下关于一个线性神经元他的错误表面是怎样的. 这里的错误表面就是在一个空间中,水平轴是对应于NN的权重,竖直轴对应于所产生的错误的表面.对于一个误差平方的线性神经元,这个表面总是一个…

引自:https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/76212214 原文:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 tesseract 4.0之后开始使用机器学习来进行字符识别,其训练模型的方法与以前的版本有所不同,现将其官网的手册翻译如下 (未完成)   一.引言 Tesseract 4.0中包含了一个新的基于神经元网络的识别引擎,…

循环神经网络 (Recurrent Neural Network,RNN) 是一类具有短期记忆能力的神经网络,因而常用于序列建模.本篇先总结 RNN 的基本概念,以及其训练中时常遇到梯度爆炸和梯度消失问题,再引出 RNN 的两个主流变种 -- LSTM 和 GRU. Vanilla RNN Vanilla RNN 的主体结构: 上图中 \(\bf{X, h, y}\) 都是向量,公式如下: \[ % <![CDATA[ \begin{align} \textbf{h}_{t} &= f_{\…

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·…

一.前言 在图像处理领域,卷积神经网络(Convolution Nerual Network,CNN)凭借其强大的性能取得了广泛的应用.作为一种前馈网络,CNN中各输入之间是相互独立的,每层神经元的信号只能向下一层传播,同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的.因此,CNN擅长于提取图像中包含的空间特征,但却不能够有效处理时间序列数据(语音.文本等). 时序数据往往包含以下特性: 输入的序列数据长度是不固定(如机器翻译,句子长度不固定) 不同时刻的数据存在相互影响(如前一时刻的事实会影响后续时刻的…