Cesium数据可视化-仓储调度系统可视化部分 目的 仓储调度系统需要一个可视化展示物资运输实况的界面,需要配合GPS设备发送的位置信息,实时绘制物资运输情况和仓储仓库.因此,使用Cesium可视化该数据. 说明 这只是开发过程中的原型系统. 原理简介 点,线,图片的绘制就不细说了. 动态点绘制是利用Entity的position属性可以制定某时间点的出现位置,形成动画效果. 核心代码如下: /** * 计算 property * @param source * @returns {Sample…

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式…

前记:坚持使用官网的资源去学习是挺痛苦的一个过程,昨天瞎溜达了一天,也没看到有系统性的学习文章,倒是发现了github上的ActiveMq项目. 地址:https://github.com/apache/activemq 应该会有一些demo或者比较深入的例子吧,而不只是收发消息,因为ActiveMq的features列表里可是有一大堆的功能待深入挖掘. 下面简单记录下从源码编译的过程: 一.下载github源码 二.解压并编译 参考的url: http://activemq.apache.or…

这是什么?租房信息展示平台 宏观的租房数据可视化微观的房源信息展示多条件搜索等等 链接地图搜租房​ 来龙去脉 受 @李国宝 的地图搜租房启发,利用其提供的开放API,配合自己在前端和地理信息系统方面的知识,有了这个小尝试. 主要技术 AngularLeaflet等等 所有源码都在github上,直接参考源码即可. 解决的问题 Angular集成leafletng-zorro编写界面leaflet各种插件等等 主要功能 有经纬度的房源信息在地图上展示目前只支持上海地区 具体细节都在源码里,主要的贡…

1 引言 老师让我将线性回归训练得出的loss值进行可视化,于是我使用了tensorboard将其应用到Pytorch中,用于Pytorch的可视化. 2 环境安装 本教程代码环境依赖: python 3.7+ Pytorch 0.4.0+ tensorboardX安装:   pip install tensorflow.pip install tensorboardX VSCode + jupyter notebook 在VSCode中运行jupyter notebook,运行线性回归预测代码…

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 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…

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: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sigmoid操作等...) saver=tf.train.Saver()#生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())#先对模型进行初始化 #然后将数据丢入模型进行训练blabla #训练完之…

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化 New Optimizations To Accelerate Deep Learning Training on NVIDIA GPUs 不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力.NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提高性能,帮助科学家最大限度地发挥潜力.英伟达持续投资于全数据科学堆栈,包括GPU架构.系统和软件堆栈.这一整体方法为深度学习模型训练提供了最佳性能,正如NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所…

MLPerf结果证实至强 可有效助力深度学习训练 核心与视觉计算事业部副总裁Wei Li通过博客回顾了英特尔这几年为提升深度学习性能所做的努力. 目前根据英特尔 至强 可扩展处理器的MLPerf结果显示,英特尔 至强可扩展处理器已超出性能阈值,对于希望在基础设施上运行多个工作负载的数据科学家,因为他们无需投资购买专用硬件,这款处理器是一个有效选择. 20 多年来,我一直致力于在超级计算机.数据库服务器和移动设备等平台上对计算机性能进行优化与基准测试.突出你构建的产品的性能结果,然后与业内其他产品…