http://china.xilinx.com/support/documentation-navigation/design-hubs/dh0061-ultrascale-memory-interface-ddr4-ddr3-hub.html https://forums.xilinx.com/t5/Memory-Interfaces/bd-p/MIG 我们用的kintex ultrascale器件,型号是XCKU060-2-FFVA1517:DDR4用的是美光的:EDY4016AABG-DR

上图就是L/F多线程模型的状态变迁图,共6个关键点: (1)线程有3种状态:领导leading,处理processing,追随following (2)假设共N个线程,其中只有1个leading线程(等待任务),x个processing线程(处理),余下有N-1-x个following线程(空闲) (3)有一把锁,谁抢到就是leading (4)事件/任务来到时,leading线程会对其进行处理,从而转化为processing状态,处理完成之后,又转变为following (5)丢失leadin

用mmdnn实现模型转换 参考链接:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af 安装mmdnn pip install mmdnn 准备好mxnet模型的.json文件和.params文件, 以InsightFace mxnet r50为例        https://github.com/deepinsight/insightface 用mmdnn运行命令行 python -m mmdnn.conversion._script.con

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod

参考58沈剑大神架构师之路上的文章,谈谈Leader-Follower线程模型: 上图就是L/F多线程模型的状态变迁点,共6个关键点: (1)线程有3种状态:领导leading,处理processing,追随following (2)假设共N个线程,其中只有1个leading线程(等待任务),x个processing线程(处理),余下有N-1-x个following线程(空闲) (3)有一把锁,谁抢到就是leading (4)事件/任务来到时,leading线程会对其进行处理,从而转化为proc

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF

新闻 支持社区的WF与WCF开源项目 视频及幻灯片 F# MonoGame平台游戏系列:摄像头 Xamarin.Forms的F#与Fabulous ML.NET端到端之二:构建Web API 使用F#的全栈Web开发 博客 家用IoT 序言 方案设计 数据 在F#中仅使用函数式编程 pidigits基准比较与F# 使用ML.NET调用自Azure Cognitive Services Custom Vision生成的模型 WCF对比gRPC--第二轮 F# vNext 新建议:在可区分联合中的匹

(一)下载inception-v3--见TensorFlow(十四) (二)准备训练用的图片集,因为我没有图片集,所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 (三)创建retrain.py文件,进行重训练.(因为之前遇到不同版本上的不同,遇到过坑,上源码) # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Felix Wang # @time : 2018/6/27 11:46 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All

CKPT->pb Demo 解析 tensor name 和 node name 的区别 Pb 的恢复 CKPT->pb tensorflow的模型保存有两种形式: 1. ckpt:可以恢复图和变量,继续做训练 2. pb : 将图序列化,变量成为固定的值,,只可以做inference:不能继续训练 Demo def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_g

word2vec是google 2013年提出的,从大规模语料中训练词向量的模型,在许多场景中都有应用,信息提取相似度计算等等.也是从word2vec开始,embedding在各个领域的应用开始流行,所以拿word2vec来作为开篇再合适不过了.本文希望可以较全面的给出Word2vec从模型结构概述,推导,训练,和基于tf.estimator实现的具体细节.完整代码戳这里https://github.com/DSXiangLi/Embedding 模型概述 word2vec模型结构比较简单,是为

MVC提供了基本的CRUD Scaffold Template模板,创建视图的时候,只要勾选创建一个强类型视图 , 并选择模型类,就可以选择支架模板了,这些模板包括List,Detail,Create,Edit,Delete,Empty等.这种方式大大简化了实现一个简单的增删改查,但是这些模板过于单一,根本没法直接使用,或者还要花更多的时间去修改,所以还是打造适合自己的模板吧,节省你的时间去和业务打交道. 一.使用nuget安装mvc支架模板 mvc3: Install-Package Mvc3

1. CoreData数据库框架的优势 1> CoreData历史 CoreData数据持久化框架是Cocoa API 的一部分,首次在iOS5版本的系统中出现,它允许按照实体-属性-值模型组织数据,并以XML.二级制文件或者SQLite数据文件的格式持久化数据. CoreData主要提供对象 --- 关系映射(ORM)功能,把OC对象转化为数据保存到文件,也可以数据转化为OC对象. 2> CoreData数据库与Sqlite数据库的比较 Sqlite: 基于C接口,需要使用sql语句,但是代

keepalived基础概念    Keepalived是一个基于VRRP协议来实现的WEB服务高可用方案,可以利用其来避免单点故障.一个WEB服务至少会有2台服务器运行Keepalived,一台为主服务器(MASTER),一台为备份服务器(BACKUP),但是对外表现为一个虚拟IP,主服务器会发送特定的消息给备份服务器,当备份服务器收不到这个消息的时候,即主服务器宕机的时候,备份服务器就会接管虚拟IP,继续提供服务,从而保证了高可用性. keepalived最初的诞生就是为ipvs提供高可用性

keepalived keepalived:    基于vrrp(虚拟冗余路由协议)的实现     virtual server: 对于IPVS    vrrp_script: 调用外部脚本 nginx haproxy等轻量级的实现 所谓的vrrp就是为了解决前端路由器如果发生单点故障导致后方服务器全部不能与外部通信的问题.于是两台路由器通过vrrp协议连接,两个路由器都给予虚拟的IP地址(VIP)和虚拟的MAC地址(VMAC),当发生故障的时候,两个地址一起转移,而不像其他的高可用功能一样,需

Collection模块式是对分散在项目中model的收集,他可以存储所有的model,构成一个集合,并且通过自身的方法统一操作model.Collection模块包装着若干对象,对象本身不具有一些方法,而它可以应用集合自身方法进行管理.它自身定义了一些方法,同时继承依赖库的一些方法,使得它能够对自身存储的model进行统一操作管理.这篇文章将对collection进行分析,源码写在下面: //构造函数 e.Collection = function(a, b) { b || (b = {});

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机器学习算法原理.实现与实践——机器学习的三要素 1 模型 在监督学习中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数.模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数.例如,假设决策函数是输入变量的线性函数,那么模型的假设空间就是这些线性函数构成的函数的集合. 假设空间用$\mathcal{F}$表示.假设空间可以定义为决策函数的集合 $$\mathcal{F}=\{f|Y=f(X)\}$$ 其中,$X$和$Y$是定义在输入空间$\mathcal{X}$和输出空间$\mathcal{Y}$上的变

[编者按]本文是 Gene Kim 总结自对 Randy Shoup 两个小时的采访,主要关注谷歌 DevOps 的提升之道.本文系 OneAPM联合高效运维编译整理. Randy Shoup 曾协助领导 eBay 和 Google 的工程师团队,他是笔者见过少数能将「建造高效产出 DevOps 与世界级可靠性系统需要怎样领导特质」描述清楚的人之一.其两个演讲(2013 Flowcon 演讲.2000s 早期他在转化 eBay 架构时惊人的工作)深受笔者喜爱. 本文由 Gene Kim 根据对

背景基础知识备忘 平均差 MD=(∑|xi-x'|)/n 加权平均差 A.D=(∑|xi-x'|fi)/∑fi 方差 标准差 SD=方差的平方根 分布函数:   设X是一个随机变量,x是任意实数,函数称为X的分布函数.有时也记为X~F(x)    对于任意实数 ,有 概率密度函数: 随机数据的概率密度函数:表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率,因此是幅值的函数.它随所取范围的幅值而变化. 密度函数f(x) 具有下列性质: 1        2       3     对概率密度函数作傅里叶变换可得

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效果如下: protected void gvEquData_RowDataBound(object sender, GridViewRowEventArgs e) { if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow) { //鼠标经过改变样式 e.Row.Attributes.Add("onMouseOver", "Color=this.style.backgroundColor;this.style.backgroundCo