tensorflow v0.9中目前在用的devcie assignment算法是simple placer算法,相比于白皮书中cost model算法实现简单.simpler placer算法优先选择/gpu:0设备, 但不支持 multi gpu assignment. 白皮书提到的cost model可以根据设备资源代价.数据传输代价平衡分配设备,在v0.9版本中有部分实现,但还未开放使用,见 core/graph/costmodel.cc    simple_placer的实现代码在文件…

//获取所有树叶子节点 注册添加事件 if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) 是否叶子节点 $(function () { $('.easyui-tree').tree({ onClick: function (node) { if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) { alert(node.text); } } }) })…

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看到一个很有意思的算法,而且腾讯朋友圈lookalike一文中也有提及到,于是蹭一波热点,学习一下.论文是也发KDD2016 . . 一.主要论文:node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 本节引用自 a.微博洪亮劼 :[论文每日读]node2vec: Scalable Feature Learning for Networks b.简书:node2vec: Scalable Feature Learning for Networks 本文…

首先先介绍一下knn的基本原理: KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类. 整体的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN算法要解决的核心问题是K值选择,它会直接影响分类结果. 如果选择较大的K值,就相当于用较大领域中的训练实例进行预测,其优点是…

题目链接:pid=5289">http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5289 题面: Assignment Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 672    Accepted Submission(s): 335 Problem Description Tom owns a…

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

0. 前言 最近受“新冠肺炎”疫情影响,在家等着,入职暂时延后,在家里办公和学习 尝试通过源码编译二进制的方式在单一节点(Master 与 Node 部署在同一个机器上)上部署一个 k8s 环境,整理相关步骤和脚本如下 参考原文:Kubernetes二进制部署(一)单节点部署 1. 相关概念 1.1 基本架构 1.2 核心组件 1.2.1 Master 1.2.1.1 kube-apiserver 集群的统一入口,各组件协调者 以RESTful API提供接口服务 所有对象资源的增删改查和监听操…

node节点IP 192.168.1.205 给节点添加标签的命令 添加label语法 kubectl label nodes <node-name> <label-key>=<label-value> 实战 kubectl label node 192.168.1.205 mem=large 查看现有node及label 通过--show-labels 选项将节点的标签显示出来 kubectl get node --show-labels 给节点删除标签的命令 删除l…

回归是数学建模.分类和预测中最古老但功能非常强大的工具之一.回归在工程.物理学.生物学.金融.社会科学等各个领域都有应用,是数据科学家常用的基本工具. 回归通常是机器学习中使用的第一个算法.通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测.例如,对房价估计时,需要确定房屋面积(自变量)与其价格(因变量)之间的关系,可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格.可以有多个影响因变量的自变量. 因此,回归有两个重要组成部分:自变量和因变量之间的关系,以及不同自变量对因变量影响的强度. 以下是几种常用的…