一.前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 本文将从卷积神经网络结构的基础说起,详细地讲解每个网络层. 论文下载:请到文章结尾处下载. 二.卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 在讲解LeNet-5之前,让我们先看下CNN.卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息.LeNet-5是一个较简单的卷积神经

刚开始使用winpcap数据包的时候,我在抓包的时候使用了 pcap_loop(adhandle, 0, packet_handler, NULL); 这个回调函数进行抓包.同时在回调函数中分析IP地址后加入了新的线程进行分析数据包. pthread_create(&thread[threadnum], NULL,thread, &thread_ins); 我的新线程函数大致是这样的: void* thread(void *) { /*省略...*/ while((res = pcap_n

jQuery1.9.1源码分析--数据缓存Data模块 阅读目录 jQuery API中Data的基本使用方法介绍 jQuery.acceptData(elem)源码分析 jQuery.data(elem, name, data)源码分析 internalRemoveData方法源码分析 internalData方法的源码分析 jQuery.fn.extend({data: function( key, value ) {}})源码分析 jQuery.extend({removeData: fu

在进行使用linux系统作为服务器的情况,那几需要进行对linux的服务器进行性能上数据进行抓取之后,就需要对数据中内容进行分析,看数据库中内容是否存在瓶颈上的问题,在进行获取到的数据的慢查日志,将使用什么工具进行分析数据. 工具/原料 pt-query-digest linux mysql 方法/步骤 1 需要pt-query-digest的工具进行分析的数据,就需要先在linux的中进行部署的该工具,使用linux安装是相对较麻烦的事情,所以直接在官网中下载,使用wget 方式下载. 2 下

新秀nginx源代码分析数据结构篇(四)红黑树ngx_rbtree_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 27h, 2014 1.ngx_rbtree优势和特点 ngx_rbtree是一种使用红黑树实现的关联容器.关于红黑树的特性,在<手把手实现红黑树>已经具体介绍,这里就仅仅探讨ngx_rbtree与众不同的地方:ngx_rbtree红

nginx源代码分析数据结构篇(两) 双链表ngx_queue_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 20h, 2014 1.ngx_queue优势和特点 ngx_queue作为顺序容器链表.它优势在于其能够高效地运行插入.删除.合并操作,在插入删除的过程中,仅仅须要改动指针指向.而不须要拷贝数据,因此.对于频繁改动的容器非常适合. 此外,

ActiveReports是一款专注于 .NET 平台的报表控件,全面满足 HTML5 / WinForms / ASP.NET / ASP.NET MVC / WPF 等平台下报表设计和开发工作需求,作为专业的报表工具为全球超过 300,000 开发人员提供了全面的报表开发服务. ActiveReports 报表控件V12版本已于近日正式发布了,为帮助广大报表开发人员更加深入的了解V12版本的新特性,我们将推出<ActiveReports V12新特性>系列文章.本文是系列的第一篇文章 --

Wireshark数据抓包教程之认识捕获分析数据包 认识Wireshark捕获数据包 当我们对Wireshark主窗口各部分作用了解了,学会捕获数据了,接下来就该去认识这些捕获的数据包了.Wireshark将从网络中捕获到的二进制数据按照不同的协议包结构规范,显示在Packet Details面板中.为了帮助用户能够清楚的分析数据,本节将介绍识别数据包的方法. 在Wireshark中关于数据包的叫法有三个术语,分别是帧.包.段.下面通过分析一个数据包,来介绍这三个术语.在Wireshark中捕获

DataBlockScanner是运行在数据节点DataNode上的一个后台线程.它为所有的块池管理块扫描.针对每个块池,一个BlockPoolSliceScanner对象将会被创建,其运行在一个单独的线程中,为该块池扫描.校验数据块.当一个BPOfferService服务变成活跃或死亡状态,该类中的blockPoolScannerMap将会更新. 我们先看下DataBlockScanner的成员变量,如下: // 所属数据节点DataNode实例 private final DataNode 

HDFS源码分析数据块复制监控线程ReplicationMonitor(二)

使用MTA HTML5统计API来分析数据 在开发个人博客的时候,用到了腾讯移动分析(MTA),相比其他数据统计平台来说我喜欢她的简洁高效,易上手,同时文档也比较全面,提供了数据接口供用户调用. 在看了MTA演示Demo和官方文档后,我就决定使用 .NET Core将其HTML5统计API进行封装,以供博客直接调用,省去各种鉴权生成sign的操作. 首先需要在MTA官网进行HTML5应用创建,当然她还支持小程序和移动App. 然后就可以看到如上图的应用管理界面,如果你不打算使用其API接口,直接

In this lesson, you will learn how to add the Analysis functionality to your application. For this purpose, you will add the Analysis business class and the Pivot Chart Module to your application. 在本课中,您将学习如何将分析功能添加到应用程序中.为此,您将将分析业务类和透视图模块添加到应用程序中. A

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

1. 引入 大多数现代数据湖都是基于某种分布式文件系统(DFS),如HDFS或基于云的存储,如AWS S3构建的.遵循的基本原则之一是文件的"一次写入多次读取"访问模型.这对于处理海量数据非常有用,如数百GB到TB的数据. 但是在构建分析数据湖时,更新数据并不罕见.根据不同场景,这些更新频率可能是每小时一次,甚至可能是每天或每周一次.另外可能还需要在最新视图.包含所有更新的历史视图甚至仅是最新增量视图上运行分析. 通常这会导致使用用于流和批处理的多个系统,前者处理增量数据,而后者处理历

对于记录的数据,如何用 Python 进行分析.或图形化呢? 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析.与图形化. 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版,下载地址: 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anacond

历史背景: jQuery从1.2.3版本引入数据缓存系统,主要的原因就是早期的事件系统 Dean Edwards 的 ddEvent.js代码 带来的问题: 没有一个系统的缓存机制,它把事件的回调都放到EventTarget之上,这会引发循环引用 如果EventTarget是window对象,又会引发全局污染 不同模块之间用不同缓存变量 一般jQuery开发,我们都喜欢便捷式的把很多属性,比如状态标志都写到dom节点中,也就是HTMLElement 好处:直观,便捷 坏处: 循环引用 直接暴露数

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的

前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? 这就是本文探讨的话题. Shuffle 在Map进行完计算后,将会让数据经过一个名为Shuffle的过程交给Reduce节点: 然后Reduce节点在收到了数据并完成了自己的计算后,会将结果输出到Hdfs. 那么,什么是Shuffle阶段,它具体做什么事情? 需要知道,这可是Hadoop最为核心的

这个博文,将只是简单的记录一下,我们的数据库操作和使用中,加索引加不上去,分析的过程,其实比较简单,就是看有没有连接进程还在操作表.有的话,将其停掉(不影响业务的场景下). 今天的主角是: SHOW [FULL] PROCESSLIST 官方文档的描述如下: SHOW PROCESSLIST shows you which threads are running. You can also get this information from the INFORMATION_SCHEMA PROC

VisualStudio中自带有Profile工具进行性能性能分析,其中用得比较多的数据是函数调用时间,它主要有独占样本数和非独占样本数两个指标,关于这两个指标代表的意义,MSDN的解释比较文艺: 非独占样本数: 为函数收集的性能数据的总数,其中包括该函数调用的其他函数的性能数据. 非独占转换次数: 在此函数(包括此函数调用的函数)的所有实例中发生操作系统(转换)事件的次数. 其它性能数据解释可以参看:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms24274

本篇文章是使用python抓取数据的第一篇,使用requests+BeautifulSoup的方法对页面进行抓取和数据提取.通过使用requests库对链家网二手房列表页进行抓取,通过BeautifulSoup对页面进行解析,并从中获取房源价格,面积,户型和关注度的数据. 准备工作 首先是开始抓取前准备工作,导入需要使用的库文件,这里主要使用的是requests和BeautifulSoup两个.Time库负责设置每次抓取的休息时间.这里并非全部,后续还会在过程中导入新的库. 抓取列表页 开始抓取