本篇将介绍LINUX之ntp服务配置,时钟同步服务器配置.这个在很多地方都会用到,保持各主机之前的时间保持一致,保证主机之间的心跳稳定. 三台主机都是centos7 192.168.1.110 master.com.cn  服务器192.168.1.111 salver1.com.cn   客户机,时间保持跟服务器同步192.168.1.112 salver2.com.cn  客户机,时间保持跟服务器同步 1. 下载安装ntp服务,用yum直接安装即可 $ yum -y install ntp

sysctl命令用于运行时配置内核参数,这些参数位于/proc/sys目录下.sysctl配置与显示在/proc/sys目录中的内核参数．可以用sysctl来设置或重新设置联网功能,如IP转发.IP碎片去除以及源路由检查等.用户只需要编辑/etc/sysctl.conf文件,即可手工或自动执行由sysctl控制的功能.     命令格式: sysctl [-n] [-e] -w variable=value sysctl [-n] [-e] -p <filename> (default /et

(一)线性递减 function [xm,fv] = PSO_lin(fitness,N,c1,c2,wmax,wmin,M,D) format long; % fitness学习函数 % c1学习因子1 % c2学习因子2 % wmax惯性权重最大值 % wmin惯性权重最值小 % M最大迭代次数 % D搜索空间维数 % N初始化群体个体数目 % xm目标函数取最小值时的自变量 % fv目标函数最小值 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

如果用公式  y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项.f是激活函数,有sigmoid.relu等.x就是输入的数据. 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值. 我们运行代码: deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.ca

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

在tf中,参与训练的参数可用 tf.trainable_variables()提取出来,如: #取出所有参与训练的参数 params=tf.trainable_variables() print("Trainable variables:------------------------") #循环列出参数 for idx, v in enumerate(params): print(" param {:3}: {:15} {}".format(idx, str(v.

需要的文件为:deploy.prototxt caffemodel net = caffe.Net(deploy.txt,caffe_model,caffe.TEST)具体代码: import caffeimport numpy as nproot='/home/xxx/' #根目录deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel' #训练好的 c

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r

一. URL参数在view中传递 1.带参数名:通过named group方式传递指定参数,语法为: (?P<name>pattern), name 为传递参数的名称,pattern代表所要匹配的模式.如下: url(r'^articles/(?P<year>[0-9]{4})/(?P<month>[0-9]{2})/$', views.month_archive) 中:year,month为参数名,而后面紧跟的则代表正则表达匹配的模式. 比如某个具体的URL为:htt

tcpdump介绍 原文:http://blog.csdn.net/hzhsan/article/details/43445787 tcpdump 是一个运行在命令行下的抓包工具.它允许用户拦截和显示发送或收到过网络连接到该计算机的TCP/IP和其他数据包.tcpdump 适用于 大多数的类Unix系统操作系统(如linux,BSD等).类Unix系统的 tcpdump 需要使用libpcap这个捕捉数据的库就像 windows下的WinPcap. 在学习tcpdump前最好对基本网络的网络知识

Linux内核参数设置sysctl命令详解 原文:https://www.zhukun.net/archives/8064 sysctl是一个允许您改变正在运行中的Linux系统的接口. 它包含一些 TCP/IP 堆栈和虚拟内存系统的高级选项, 这可以让有经验的管理员提高引人注目的系统性能. 用sysctl可以读取设置超过五百个系统变量. 基于这点, sysctl提供两个功能:读取和修改系统设置. 常用参数-w 临时改变某个指定参数的值,如sysctl -w net.ipv4.ip_forwar

python的参数分类 python参数可以分为两类:1.定义时的参数--形参(形式参数).2.调用时的参数--实参(实际参数,传参) 实参的规则 实参就是在函数调用的时候,通过函数后面的括号传递给函数,让函数处理的值,如下: def factorial(x, y): # 定义一个factorial函数,设置两个形参 """ This is a function that can calculate the product of the two parameter that

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=109) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   如果有计算机背景的相关童鞋,都应该知道数值计算中的上溢和下溢的问题.关于计算机中的数值表示,在我的<数与计算机 (编码.原码.反码.补码.移码.IEEE

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-bat

一 环境需求 1.1 需求 User-client:局域网所有节点主机: IN-NTP Server:隐藏于局域网内部的NTP服务器: Border-NTP:边界NTP服务器,用于同步外部时钟,同时对内部IN-NTP服务器提供校对: 亚洲授时中心:公网NTP授时中心. 内部局域网所有节点client需要和IN-NTP Server同步,IN-NTP Server对外隐藏,同时通过 Border-NTP进行同步, Border-NTP边界NTP服务器实时同步公网授时中心. 1.2 架构 主机名 I

一 安装及准备 1.1 安装NTP [root@server ~]# yum -y install ntp #也可下载之后rpm安装,或者源码安装 1.2 NTP服务地址 http://www.ntp.org.cn/ http://www.pool.ntp.org/zone/cn 提供全球可用NTP服务器列表,挑选适合自己(通常为物理位置附近)的NTP服务器.如:cn.ntp.org.cn. 二 相关配置 2.1 配置说明 /etc/ntp.conf:NTP主配置文件: /usr/share/z

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分