讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import…

以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握重点,所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍. 自上而下理解三者关系 首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据). class DataLoader(…

目录 一. Netty是什么? 二. Netty 的使用场景 三. Netty通讯示例 1. Netty的maven依赖 2. 服务端代码 3. 客户端代码 四. Netty线程模型 五. Netty模块组件 1. [Bootstrap.ServerBootstrap]: 2. [Future.ChannelFuture]: 3. [Channel]: 4.[Selector]: 5. [NioEventLoop]: 6.[NioEventLoopGroup]: 7.[ChannelHandle…

目录 一文弄懂-BIO,NIO,AIO 1. BIO: 同步阻塞IO模型 2. NIO: 同步非阻塞IO模型(多路复用) 3.Epoll函数详解 4.Redis线程模型 5. AIO: 异步非阻塞IO模型 (NIO 2.0) 1. BIO: 同步阻塞IO模型…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题…

目录 一. <Scalable IO In Java> 是什么? 二. IO架构的演变历程 1. Classic Service Designs 经典服务模型 2. Event-driven Designs 事件驱动模型 3. Basic Reactor Design 最基本的响应设计 4. Worker Thread Pools:工作线程池模型 5. Using Multiple Reactors:多响应器模型 6. 文档后面讲解的buffer ByteBuffer channel Sele…

一文弄懂CGAffineTransform和CTM 一些概念 坐标空间(系):视图(View)坐标空间与绘制(draw)坐标空间 CTM:全称current transformation matrix,看名称 "当前变换矩阵" 也就是矩阵. CGAffineTransform:是一个具体的矩阵数据值.CGAffineTransform是CTM的具体值. 关于矩阵变换 相同CGAffineTransform作用于不同的坐标空间,其结果不一样. 移动: 视图空间 中心为原点,向右为x递增,…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…

这是看过莫凡python的学习笔记. 搭建网络,两种方式 (1)建立Sequential对象 import torch net = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(2,10), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(10,2)) 输出网络结构 Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in…

说到Spring MVC执行流程,网上有很多这方面的文章介绍,但是都不太详细,作为一个初学者去读会有许多不理解的地方,今天这篇文章记录一下我学习Spring MVC的心得体会 话不多说,先上图:            Spring MVC执行流程图 下面对Spring MVC处理请求的过程进行详解: (1)整个过程始于客户端发出一个HTTP请求,Web应用服务器接收到这个请求.如果匹配DispatcherServlet的请求映射路径(在web.xml中指定),则Web容器将该请求转交给Dispa…

说到Spring MVC执行流程,网上有很多这方面的文章介绍,但是都不太详细,作为一个初学者去读会有许多不理解的地方,今天这篇文章记录一下我学习Spring MVC的心得体会 话不多说,先上图: Spring MVC执行流程图 下面对Spring MVC处理请求的过程进行详解: (1)整个过程始于客户端发出一个HTTP请求,Web应用服务器接收到这个请求.如果匹配DispatcherServlet的请求映射路径(在web.xml中指定),则Web容器将该请求转交给DispatcherServle…

目录 执行上下文与执行上下文栈 变量提升与函数提升 变量提升 函数提升 变量提升与函数提升的优先级 变量提升的一道题目引出var关键字与let关键字各自的特性 执行上下文 全局执行上下文 函数(局部)执行上下文 详细介绍执行上下文的过程 创建阶段 执行上下文栈 执行上下文栈面试题及其解析 执行上下文与执行上下文栈 变量提升与函数提升 变量提升 通过var关键字申明的变量,能够在定义语句之前访问到,值为undefined console.log(a) // undefined var a = 'F…

点击上方"开源Linux",选择"设为星标" 回复"学习"获取独家整理的学习资料! 在Kubernetes中要保证容器之间网络互通,网络至关重要.而Kubernetes本身并没有自己实现容器网络,而是通过插件化的方式自由接入进来.在容器网络接入进来需要满足如下基本原则: Pod无论运行在任何节点都可以互相直接通信,而不需要借助NAT地址转换实现. Node与Pod可以互相通信,在不限制的前提下,Pod可以访问任意网络. Pod拥有独立的网络栈,P…

前面各小节我们先后学习了 Docker Overaly,Macvaln,Flannel,Weave 和 Calico 跨主机网络方案.目前这个领域是百家争鸣,而且还有新的方案不断涌现. 本节将从不同维度比较各种网络方案,大家在选择的时候可以参考.CloudMan 的建议是:没有最好的,只有最适合的,明确自己的需求,通过 PoC 选型. Docker 起初只提供了简单的 single-host 网络,显然这不利于 Docker 构建容器集群并通过 scale-out 方式横向扩展到多个主机上. 在…

参考https://www.cnblogs.com/CloudMan6/p/7587532.html   前面各个小节我们学习了 Docker Overlay .Macvlan .Flannel.Weave .Calico几种跨主机网络方案.目前这个领域是百家争鸣,而且还有新的方案不断涌现.   本节将从不同维度比较各种网络方案,大家在选择的时候可以参考.其实没有最好的选择,只有最合适的选择,先明确自己的需求.   Docker 起初只提供了简单的single-host网络,显然这不利于Dock…

Docker 起初只提供了简单的 single-host 网络,显然这不利于 Docker 构建容器集群并通过 scale-out 方式横向扩展到多个主机上. 跨主机网络方案: Docker Overaly Macvaln Flannel Weave Calico 根据不同场景选择最合适的方案: 网络模型 采用何种网络模型支持 multi-host 网络? Distributed Store 是否需要 etcd 或 consul 这类分布式 key-value 数据库存储网络信息? IPMA 如…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

在看CNN和RNN的相关算法TF实现,总感觉有些细枝末节理解不到位,浮在表面.那么就一点点扣细节吧. 这个作者讲方向传播也是没谁了,666- 原文地址:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

该文章是基于上一次文章的 软件测试漫谈(web测试,自动化测试,Jmeter) 的续篇, 主要是详细讲解 Jmeter 的入门教程. 因为上次的文章只是简单地讲解了 Jmeter 的使用和一些概念,所以很多初学者像按照原来的文章操作 Jmeter 进行测试是比较麻烦的,所有才有了这篇后续,以帮助开发者能快速使用 Jmeter 来进行测试.如果还没看过之前那个文章,建议先看一下,学习一下Jmeter的基本概念,以便熟悉该文章操作的一些概念.该文章基于 Jmeter 版本 5.1.1 和 Windo…

大数据篇:一文读懂@数据仓库 1 网络词汇总结 1.1 数据中台 数据中台是聚合和治理跨域数据,将数据抽象封装成服务,提供给前台以业务价值的逻辑概念. 数据中台是一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架构,通过有形的产品和实施方法论支撑,构建一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制. 数据中台连接数据前台和后台,突破数据局限,为企业提供更灵活.高效.低成本的数据分析挖掘服务,避免企业为满足具体某部门某种数据分析需求而投放大量高…

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 必备条件: 此教程part1-YOLO的工作原理 PyTorch的基本工作知识,包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构 下面我将假设你有了一定的PyTorch基础.如果您是一个入门者,我建…

pytorch搭建一个简单神经网络 import torch import torch.nn as nn # 定义数据 # x:输入数据 # y:标签 x = torch.Tensor([[0.2, 0.4], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]]) y = torch.Tensor([[0.6], [0.5], [0.7]]) class MyNet(nn.Module): def __init__(self): # 调用基类构造函数 super(MyNet, self).__ini…

搭建网络的步骤大致为以下: 1.准备数据 2. 定义网络结构model 3. 定义损失函数4. 定义优化算法 optimizer5. 训练 5.1 准备好tensor形式的输入数据和标签(可选) 5.2 前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss 5.3 反向传播更新参数 以下三句话一句也不能少: 5.3.1 optimizer.zero_grad()  将上次迭代计算的梯度值清0 5.3.2 loss.backward()  反向传播,计算梯度值 5.3.3 optimizer.s…

大家好,我是树哥. 最近和一个朋友聊天,他问了我 JVM 的三色标记算法.我脑袋一愣发现竟然完全不知道!于是我带着疑问去网上看了几天的资料,终于搞清楚啥事三色标记算法,它是用来干嘛的,以及它和 CMS 回收器和 G1 回收器的关系了.今天,就让树哥带着大家一起盘一盘它! 根可达算法 我们要进行垃圾回收,就需要弄明白哪些对象是需要回收的,哪些对象是不需要回收的.针对这个问题,其实业界已经有几种常见的解决方法了. 第一种是计数法,就是每个对象都有一个计数器,被引用了加一,移除引用减一.但这种方法比较…

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算…

首先附上原文地址,非常感谢博主大神的分享彻底弄懂HTTP缓存机制及原理 前言     Http 缓存机制作为 web 性能优化的重要手段,对于从事 Web 开发的同学们来说,应该是知识体系库中的一个基础环节,同时对于有志成为前端架构师的同学来说是必备的知识技能.     但是对于很多前端同学来说,仅仅只是知道浏览器会对请求的静态文件进行缓存,但是为什么被缓存,缓存是怎样生效的,却并不是很清楚. 在此,我会尝试用简单明了的文字,像大家系统的介绍HTTP缓存机制,期望对各位正确的理解前端缓存有所帮助…

容器 容器与虚拟机对比图(左边为容器.右边为虚拟机)   容器技术是虚拟化技术的一种,以Docker为例,Docker利用Linux的LXC(LinuX Containers)技术.CGroup(Controll Group)技术和AUFS(Advance UnionFileSystem)技术等,通过对进程和资源加以限制,进行调控,隔离出来一套供程序运行的环境. 我们把这一环境称为"容器",把构建该"容器"的"只读模板",称之为"镜像&…

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti…

1.前言 随着互联网的发展,面对海量用户高并发业务,传统的阻塞式的服务端架构模式已经无能为力.本文(和下篇<高性能网络编程(六):一文读懂高性能网络编程中的线程模型>)旨在为大家提供有用的高性能网络编程的I/O模型概览以及网络服务进程模型的比较,以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱. 限于篇幅原因,请将本文与<高性能网络编程(六):一文读懂高性能网络编程中的线程模型>连起来读,这样会让知识更连贯. 学习交流: - 即时通讯开发交流3群:185926912[推荐] - 移动端IM…