1.EVT, Engineering Validation Test 是针对工程原型机的验证,对象很可能是一大块开发板,或是很多块开发板:关键是要有足够时间和样品. 通常,如果是新平台,需要花的时间和精力可能更多,会有很多问题要解决,甚至有很多方案要对比:而修改既有产品的话,这个阶段会简单很多,甚至省略. 这一阶段的重点是尽可能多的发现设计问题,以便及早修正:或者说设计可行性的验证.同时检查是否有规格被遗漏. 主要由研发部门来执行. 2.DVT, Design Verification Test

学EE做硬件找工作不如学CS做软件,为什么会这样? 电子工程(EE)就业最好的方向居然是转计算机,也许让有的人觉得很不公平,EE也是很重要的学科,我们学习也很努力,为什么就业会不如CS?也有的人好奇,EE/硬件也是信息技术行业不可缺少的一部分,为啥CS软件工作机会这么多而EE硬件不行? 最主要的原因就是一个字:钱. 一个行业要发展要兴旺,要有资金投入.信息技术行业的发展,并不是靠政府资金驱动的,而是私人投资.投资人当然希望风险尽可能的少.回报尽可能大的快,而且收回成本要尽可能的快. 要做软件开发

main idea: 在使用bootstrap生成gi的训练集时,会有一部分数据没有被选中,使用这一部分数据(OOB)进行validation. 1.数据没有被选中的概率 假设训练集大小为N,使用bootstrap生成N'(假设N'=N)条数据用于gi的训练(有放回抽样),则某条特定数据没有被选中的概率为: 当N很大(趋于无穷)时,大约有1/3的数据没有被选中: 称这些没有被选中的数据为OOB(out of bag) 2.使用OOB进行validation a. 在每一条记录上做validati

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 如何保证代码质量? 业务提需求,产品定方案,研发做实现,测试验流程.四种角色的相互配合是确保一个需求上线的必备条件.在整个需求的交付质量级别划分中,研发与测试是非常重的一环,如果研发提测的代码质量不高,就会出现不同级别的修BUG.返工甚至重做的风险. 那么,怎么来提高代码质量呢?一般我们都会要求研发在开发代码的过程中编写单元测试,验证自己的代码逻辑.如果最终单元测试覆盖度不足,可以

PreInitialize IocManager.AddConventionalRegistrar(new BasicConventionalRegistrar()); 增加BasicConventionRegister, 在这里只是添加这种 基本的注册方式,翻译的不好有点扰,其主要是告诉Ioc在后面的注册的时候关注三种类型 ITransientDependency ISingletonDependency IInterceptor 意味着只要你定义的类加了上面任意一个接口,就会被Abp的框架自

在Java5之后,并发线程这块发生了根本的变化,最重要的莫过于新的启动.调度.管理线程的一大堆API了.在Java5以后,通过Executor来启动线程比用Thread的start()更好.在新特征中,可以很容易控制线程的启动.执行和关闭过程,还可以很容易使用线程池的特性.   一.创建任务   任务就是一个实现了Runnable接口的类. 创建的时候实run方法即可.   二.执行任务   通过java.util.concurrent.ExecutorService接口对象来执行任务,该接口对

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101e2ld.html Part 2总结一下一个粗略的建模过程: 首先,弄清楚问题是什么,能不能用机器学习的思路去考虑: 是否有pattern? 是否规则不明确? 是否有数据? 如果可以用,那么考虑,问题的学习目标是什么,有多少feature,有多少数据,应该用什么error measure(Learning from data 有一节专门讲这个,客户能提供吗?如果不能,我们找一个能说服自己的,或者找一个容易

期末终于过去了,看看别人的总结:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101dynu.html 接触机器学习也有几年了,不过仍然只是个菜鸟,当初接触的时候英文不好,听不懂课,什么东西都一知半解.断断续续的自学了一些公开课和书以后,开始逐渐理解一些概念.据说,心得要写下来才记得住.据说,心得要与人分享.这里是自己一点非常粗浅的感想或者遇到的问题,不一定对,请自带滤镜.有大牛的看到了请指出错误,求轻拍,求指导.   先说说台大这门课,总体来说偏理论一些.本来

Callable是Java里面与Runnable经常放在一起说的接口. Callable是类似于Runnable的接口,实现Callable接口的类和实现Runnable的类都是可被其他线程执行的任务. Callable的接口定义如下: public interface Callable<V> {        V   call()   throws Exception;  }  Callable和Runnable的区别如下: I    Callable定义的方法是call,而Runnable

在Java5之后,并发线程这块发生了根本的变化,最重要的莫过于新的启动.调度.管理线程的一大堆API了.在Java5以后,通过Executor来启动线程比用Thread的start()更好.在新特征中,可以很容易控制线程的启动.执行和关闭过程,还可以很容易使用线程池的特性. 一.创建任务 任务就是一个实现了Runnable接口的类. 创建的时候实run方法即可. 二.执行任务 通过java.util.concurrent.ExecutorService接口对象来执行任务,该接口对象通过工具类ja

RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型.在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来.第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作.第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器.在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析.在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能. 论文以及Tensorflow官方教程介绍

本篇文章个人在青岛游玩的时候突然想到的...今天就有想写几篇关于内核操作系统的博客,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 Jack:什么是操作系统? 我:你买了一台笔记本,然后把整块硬盘彻底格式化,然后再自己编译出一块代码,这块代码能让这台笔记本具有任务(task)管理或者文件管理功能.或者两者兼而有之——这段代码就是操作系统了. Jack:这类解释比拟妖孽啊. 我:你可以以为我的说法比拟妖孽,不过这是我自己的说法,是我的.这比只会背书.没有自己的想法要好.你可以出错,每个人都市出错,但是不能

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vectors,也就是和分类最相关的少数点,去学习分类器.而逻辑回归通过非线性映射,大大减小了离分类平面较远的点的权重,相对提升了与分类最相关的数据点的权重.两者的根本目的都是一样的.此外,根据需要,两个方法都可以增加不同的正则化项

开篇前,我们先来看看不使用线程池的情况: new Thread的弊端 执行一个异步任务你还只是如下new Thread吗? new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub } }).start(); 那你就太out了,new Thread的弊端如下:a. 每次new Thread新建对象性能差.b. 线程缺乏统一管理,可能无限制新建线程,相互之间竞争,及可能占

在Java5之后,并发线程这块发生了根本的变化,最重要的莫过于新的启动.调度.管理线程的一大堆API了.在Java5以后,通过Executor来启动线程比用Thread的start()更好.在新特征中,可以很容易控制线程的启动.执行和关闭过程,还可以很容易使用线程池的特性.   一.创建任务   任务就是一个实现了Runnable接口的类. 创建的时候实run方法即可.   二.执行任务   通过java.util.concurrent.ExecutorService接口对象来执行任务,该接口对

一 目录 一 目录 二 背景 三 SSD 特性 四 基于 SSD 的数据库优化 五 A 项目 MySQL 主从关系图 六 程序切换之前调优 6.1 修改系统 IO 调度算法 6.2 修改 innodb_io_capacity = 4000 6.3 修改 innodb_max_dirty_pages_pct = 25 6.4 修改 innodb_io_capacity = 2000 6.5 修改 innodb_io_capacity = 1500 6.6 关闭 innodb_adaptive_fl

线程池中的execute方法大家都不陌生,即开启线程执行池中的任务.还有一个方法submit也可以做到,它的功能是提交指定的任务去执行并且返回Future对象,即执行的结果.下面简要介绍一下两者的三个区别: 1.接收的参数不一样 2.submit有返回值,而execute没有 用到返回值的例子,比如说我有很多个做validation的task,我希望所有的task执行完,然后每个task告诉我它的执行结果,是成功还是失败,如果是失败,原因是什么.然后我就可以把所有失败的原因综合起来发给调用者.

一. 背景 线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,合理的使用线程池可以对线程进行统一的分配.调优和监控,并有以下好处:     第一:降低资源消耗.通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗.     第二:提高响应速度.当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行.     第三:提高线程的可管理性. 二.线程池的架构 三.Executors 用于创建线程池, 包含五种创建线程池的方法 newFixedThreadPool(固定大小线程池

从今天这一节起就要深入到ABP中的每一个重要的知识点来一步步进行分析,在进行介绍ABP中的拦截器之前我们先要有个概念,到底什么是拦截器,在介绍这些之前,我们必须要了解AOP编程思想,这个一般翻译是面向切面编程,这个是和OOP相对的一个概念,在此之前应该先读一读其概念的介绍.这篇文章的重点是介绍ABP框架中的各种拦截器,并介绍其具体在代码中是如何起作用的. 整个ABP框架中的拦截器开始于AbpBootstrapper的构造函数中,在这里我们创建了一个AbpBootstrapperOptions,在

abstract 现在的大多数模型都可以被应用在闲聊场景下,但是还没有证据表明他们可以应用在更有用的对话场景下.这篇论文提出了一个知识驱动的,带有背景知识的神经网络对话系统,目的是为了在对话中产生更有意义的回复.以seq2seq模型为基础(传统的seq2seq只能学习到句子的骨架而不包括有效的信息),用对话历史和外界的facts去规范回答.模型具有通用性,可以应用在open-domain. introduction 这个模型不是像传统的对话系统有明确的任务目标,通过少量数据去训练在一定的回复骨架

参考:http://www.zhihu.com/question/26768865 总结: 1)在线学习:SVM不支持在线学习,LR支持 2)不平衡数据:SVM不依赖于数据的分布,所以数据是否平衡影响不是很大(有影响的):LR依赖于数据的分布所以不平衡的数据需要进行平衡处理 3)[解释2]SVM只受少数点的影响,同一类的数据的数量并不影响分类效果:LR每一个数据点对分类平面都是有影响的,它的影响力远离它到分类平面的距离指数递减 4)规范化:SVM依赖数据表达的距离测度,所以需要对数据先做norm