学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好…

为查询缓存优化你的查询 大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存.这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的.当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了. 这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的.因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存.请看下面的示例: 1 // 查询缓存不开启 2 $r = mysql_query("SELECT username FROM u…

参考:https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/9788179.html#0 1.model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台,不能保存 2.keras.models.Model 对象的 to_json,to_yaml 只保存模型结构,加载时使用 keras.models.model_from_json(), keras.models.model_from_yaml() 3.keras.model.get_config() 返回文本形…

php中一些提高性能的技巧 tags:php性能 提高性能 php中的@ php的静态 引言:php作为一种脚本语言,本身的性能上肯定是不如c++或者java的.拥有简单易学的特性的同时,性能提升的空间也并不是没有.养成一些好的编程习惯,也许可以让你的php代码性能得到可见的提升. 一.消除不必要的错误提示 有很多朋友编程的时候遇到notice和warning这类的错误,如果不影响正常的逻辑就不去处理了,类似下面这种 <?php //想在循环中拼接字符串,却不初始化字符串直接使用 .= $lis…

  1.当document文档就绪时执行JavaScript代码. 我们为什么使用jQuery库呢?原因之一就在于我们可以使jQuery代码在各种不同的浏览器和存在bug的浏览器上完美运行. <script src="http://code.jquery.com/jquery-1.10.2.min.js"></script> <script> // Different ways to achieve the Document Ready event…

.NET 技术交流群:337901356 欢迎您的加入! 为什么要学习调试? 调试(Debug)是作为一个程序员必须要学会的东西,学会调试可以极大的提高开发效率,排错时间,很多人不喜欢调试,但我认为这是一个很不可取的选择,调试的时候能让我们看到程序的执行顺序.步骤以及过程等,调试的时候可以让我们监视代码中各个变量的情况,调试让我们可以让我们快速的找出错误的根源.可见调试是至关重要的. 要学习好怎么调试,那么必须去了解VS 这个IDE中的各种调试技巧,下面我就讲讲我所经常在调试程序中所用到的技巧.…

[摘 要] 我只是提供我几个我认为有助于提高写高性能的asp.net应用程序的技巧,本文提到的提高asp.net性能的技巧只是一个起步,更多的信息请参考<Improving ASP.NET Performance>一书. 1. 数据库访问性能优化 数据库的连接和关闭 访问数据库资源需要创建连接.打开连接和关闭连接几个操作.这些过程需要多次与数据库交换信息以通过身份验证,比较耗费服务器资源.ASP.NET中提供了连接池(Connection Pool)改善打开和关闭数据库对性能的影响.系统将用户…

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

1.当document文档就绪时执行JavaScript代码. 我们为什么使用jQuery库呢?原因之一就在于我们可以使jQuery代码在各种不同的浏览器和存在bug的浏览器上完美运行. <script src="http://code.jquery.com/jquery-1.10.2.min.js"></script> <script> // Different ways to achieve the Document Ready event //…

25条提高iOS App性能的技巧和诀窍 当我们开发iOS应用时,好的性能对我们的App来说是很重要的.你的用户也希望如此,但是如果你的app表现的反应迟钝或者很慢也会伤害到你的审核. 然而,由于IOS设备的限制有时很难工作得很正确.我们开发时有很多需要我们记住这些容易忘记的决定对性能的影响. 这是为什么我写这篇文章的原因.这篇文章用备忘录的形式集合了25个技巧和诀窍可以用来提高你的app性能.所以保持阅读来给你未来的App一个很不错的提高.       Note:在优化代码之前,必须保证有个需…

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

WebApi-路由机制   一.WebApi路由机制是什么? 路由机制通俗点来说:其实就是WebApi框架将用户在浏览器中输入的Url地址和路由表中的路由进行匹配,并根据最终匹配的路由去寻找并匹配相应的Controller和Action并执行的一个过程. 从WebApi框架接收到来自外部环境的接口调用请求到指定接口的执行大概需要以下的匹配过程:1.匹配URL路由 2.Controller匹配 3.Action匹配 下面我么分别对这几个流程进行详细说明. 二.匹配URL路由 WebApi框架接收到…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/bybEHM9tF-jBPxxqXfrPOQ## Unreal Open Day 2017 活动上 Epic Games 开发者支持工程师郭春飚先生为到场的开发者介绍了在 Unreal Engine 4 中 UI 的优化技巧,以下是演讲实录. 1. UI的基本概念 1.1 名词解释 User Widget:对应一个用户界面. Widget Tree:每一个 User Widget 都是存储成树状结构. Panel Widget:不会渲染…

写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题,以及不知道如何解决,我准备把这个部分作为一个系列,为了让大家少走一些坑,对于本博客有什么错误,欢迎大家指出,下面切入正题吧. 1. 深度学习,一个令人头疼的问题就是如何调参? 简而言之,如果数据集复杂的话,那么就要增加网络的层数,模型欠拟合了,加节点. 2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线震荡,不平滑问题 出现loss震荡不平滑的原因可能如下: (1) 学习率可能太大 (2) batch size太小 (3) 样本分布不均…

Linux 下三种提高工作效率的文件处理技巧 在 Linux 下工作,打交道最多的就是文件了,毕竟 Linux 下工作一切皆文件嘛.Linux 也为大家提供了多种用于处理文件的命令,合理使用这些命令可以大大节省你的时间,并让我们的工作负担不再那么沉重. 寻找文件的技巧 当我们查找文件时,第一时间想到的肯定是 find 命令.但是如果我们搜索的路径范围比较大时,花费的时间会比较多,在这个情况下 find 命令就不是最优的方式了. 我们可以使用 ls 快速找到近期更新的文件.比如,想知道自己昨天离开…

[初级技巧] ★★ 鼠标放在一个类名上面,会显示Javadoc.也可以通过屏幕下方的Javadoc面板来查看(你可以把它看成是MSDN的Java版). ★ 每个函数的第一行,左边有个圆圈,单击这个圆圈可以把该函数的大括号内的部分收缩起来,节省屏幕空间. ★★★★ 屏幕右边有个Outline面板,把程序中出现的变量和函数都一目了然地显示出来. ★★★★★ "查找与替换"中的"Whole Word"."Case Sensitive"和"Re…

文章持续更新,可以关注公众号程序猿阿朗或访问未读代码博客. 本文 Github.com/niumoo/JavaNotes 已经收录,欢迎Star. 这篇文章介绍几个 Java 开发中可以进行性能优化的小技巧,虽然大多数情况下极致优化代码是没有必要的,但是作为一名技术开发者,我们还是想追求代码的更小.更快,更强.如果哪天你发现程序的运行速度不尽人意,可能会想到这篇文章. 提示:我们不应该为了优化而优化,这有时会增加代码的复杂度. 这篇文章中的代码都在以下环境中进行性能测试. JMH version…

作为测试人员,读各种平台的工程代码时,根本不想安装各种vs或者eclipse等,于是,就找了一款代码阅读工具. sourceInsight,下载地址为官网:http://www.sourceinsight.com/ 那么,问题就来了,sourcinsight的界面风格呀,真真不习惯,而且打开代码文件的时候没有文件标签. 于是,就百度呀 总结一些设置小技巧 一.字体设置 Source Insight是一个面向项目开发的程序编辑器和代码阅读工具,它拥有内置的对C/C++, C#和Java等程序的分析…

ACM做题过程中的一些小技巧. 1.一般用C语言节约空间,要用C++库函数或STL时才用C++; cout.cin和printf.scanf最好不要混用. 2.有时候int型不够用,可以用long long或__int64型(两个下划线__). 值类型表示值介于 -2^63 ( -9,223,372,036,854,775,808) 到2^63-1(+9,223,372,036,854,775,807 )之间的整数. printf("%I64d",a); printf("%l…

作者:Williammao, 腾讯移动客户端开发工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/290.html WeTest 导读 我们知道,在C++领域,作为进阶阅读材料,必看的书是<Effective C++>. 而<Effective C#>之于C# ,是类似<Effective C++>之于C++一样的存在. 这篇文章,将<Effective C# Second…

提高UI设计效率的4个技巧 如何提高UI设计的速度?在这里分享一些我观察到的常见问题和改善方式.当然,需要注意的地方何其多. 身为设计师的你,应该要了解工程实作的基本原理: 业界 NG 率:接近 100% 许多人认为创造力和逻辑是左右半脑分开管辖的.设计师和工程师使用的是不同部分的能力,所以大家各安其份做好自己的工作就好——我负责光鲜亮丽地画图,工程师就负责用超大声的同刻键盘在黑色的屏幕上编写外星文. 但事实上这种刻板印象除了阻碍你进步以外可说是一点用都没有(而且不见得是正确的). 巴别塔的故事…

Android开发艺术探索--第二章:IPC机制(中) 好的,我们继续来了解IPC机制,在上篇我们可能就是把理论的知识写完了,然后现在基本上是可以实战了. 一.Android中的IPC方式 本节我们开始详细的分析各中跨进程的方式,具体方式有很多,比如可以通过在Intent中附加extras来传递消息,或者通过共享文件的方式来共享数据,还可以采用Binder方式来跨进程通信,另外,ContentProvider天生就是支持扩进程访问的,所以通过Socket也可以实现IPC,上述的各种方法都能实现I…

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) include_top: 是否包含最后的3个全连接层 weights: 定…

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,…

前言 linux中的一些小技巧可以大大提高你的工作效率,本文就细数那些提高效率或者简单却有效的linux技巧. 命令编辑及光标移动 这里有很多快捷键可以帮我们修正自己的命令.接下来使用光标二字代替光标的位置. 删除从开头到光标处的命令文本 ctrl + u,例如: $ cd /proc/tty;ls -al光标 如果此时使用ctrl + u快捷键,那么该条命令都会被清除,而不需要长按backspace键. 删除从光标到结尾处的命令文本 ctrl+k,例如: $ cd /proc/tty光标;ls…

原文地址:OAF开发中一些LOV相关技巧 在OAF开发中,LOV的使用频率是很高的,它由两部分构成一是页面上的LOV输入框(如OAMESSageLovInputBean),二是弹出的LOV模式窗口(OAListOfValueBean).用户选择LOV的按钮就会弹出LOV窗口,用户在LOV窗口查询并选择了值,可以返回到页面上的LOV输入框.在这里就不赘述如何创建LOV,只说一些平时会碰到的应用: 1.控制LOV的查询结果 2.LOV相关事件 3.动态LOV 4.LOV Choice一,控制LOV的…

在使用RNN based model处理序列的应用中,如果使用并行运算batch sample,我们几乎一定会遇到变长序列的问题. 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断,将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length). 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵.然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用. 然而我们可以很明显,如果用0或者其他整数补齐,势必会影响到模型自身(莫名其妙被输入很多个0,显然是有问题的).…

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…

众所周知,OpenvSwitch 以其丰富的功能和不错的性能,已经成为 Openstack 部署中最受欢迎的虚拟交换机.由于 Openstack Neutron 的架构引入了一些性能问题,比如 neutron-server 要与非常多的 agent 通信,RPC 就是一个性能瓶颈,还有 neutron 里面用到非常多的 namespace,namespace 资源有限而且系统开销比较大,这也是一个性能瓶颈.OVS 社区觉得从长远来看,Neutron 应该让一个其它的项目来做虚拟网络的控制平面,N…

锁不是问题的根源,锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时,一般都会抱怨是锁的问题.毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的.因此,如果带着这种“常识”开始优化代码,其结果很有可能是在之后会出现讨人厌的并发问题. 因此,明白竞争锁和非竞争锁的不同是非常重要的.当一个线程试图进入 另一个线程正在执行的同步块或方法时会触发锁竞争.该线程会被强制进入等待状态,直到第一个线程执行完同步块并且已经释放了监视器.当同一时间只有一个线 程尝试执行同步的代码区域时,锁会保持非竞争…