Over-Provision操作指南 SSD OP全称是(Over-Provision), 中文名预留空间, 指用户不可操作的容量,大小为SSD实际容量减去用户可用容量.简单来说over-provision可以提高ssd的wear-leveling,减少写放大,提高随机写的性能, 提高ssd的使用寿命. 关于预留空间OP(Over-Provision)作用和性能分析这里就不在多说,网上很多文章有讲, 但设置ssd op的方法, 网上找到的帖子很少, 最后在intel的一个pdf上找到了, 也解了

SSD_300_vgg和SSD_512_vgg weights下载链接[需要科学上网~]: Model Training data Testing data mAP FPS SSD-300 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test 0.817 - SSD-300 VGG-based VOC07+12 trainval VOC07 test 0.778 - SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 t

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值

CreateThread()创建一个新的线程. ExitThread()正常的结束一个线程的执行. CloseHandle()关闭一个线程的句柄. CreateThread()函数原型如下: HANDLE  WINAPI CreateThread( LPSECURITY_ATTRIBUTES lpThreadAttributes,//线程安全属性,(NULL表示不能被子进程继承) SIZE_T dwStackSize, //线程堆栈初始化大小,默认为0 LPTHREAD_START_ROUTIN

<一>事件 事件主要用于线程间传递消息,通过事件来控制一个线程是处于执行状态还是处于挂起状态. 事件和互斥量之间的差别: 事件主要用于协调两个或者多个线程之间的动作,使其协调一致,符合逻辑.一个线程等待某个事件的发生,另一个线程则在事件发生后产生一个信号,通知那个正在等待的线程(我的理解:线程A等待键盘输入,线程B在有键盘输入后发送一个信号给A,使得A可以执行,事件就是“键盘输入”). 互斥量主要是为了保证在任何时刻只有一个线程在使用共享资源,线程的运行次序是随机的,有操作系统决定,因此互斥量

深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing the dimensionality of data with neural networks”的主要思想与MATLAB程序解读. 深度自编码器首先用受限玻尔兹曼机进行逐层预训练,得到初始的权值与偏置(权值与偏置的更新过程用对比散度CD-1算法).

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一.序言 前面的文章中,我们逐步从单神经元.浅层网络到深层网络,并且大概搞懂了“向前传播”和“反向传播”的原理,比较而言深层网络做“手写数字”识别已经游刃有余了,但神经网络还存在很多问题,比如最常见的两个问题:“过拟合”和“欠拟合”,下图中从左到右依次是“欠拟合”.“刚刚好”.“过拟合”. 简单点说,欠拟合是我们学习到的w没能很好地“满足”训练数据的特征,一般是因为训练数据太少.训练次数不够.神经网络太简单等问题,优化地方法也比较容易,有针对性地增加训练数据.训练次数或使用更复杂的网络即可.过拟

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

原文地址:http://www.expreview.com/19604-all.html SSD横评是最具消费指导意义的评测文章,也是各类热门SSD固态硬盘的决斗疆场.SSD评测在行业内已经有不少网站做过,超能网也从今年开始专注SSD固态硬盘重点产品的评测.随着40nm和25nm新制程的NAND颗粒的 量产,SSD固态硬盘在今年迎来了价格大幅度下降,特别是国内120GB和128GB的SSD固态硬盘价格已经达到非常合理的区间,因此需要阅读SSD评测特别是SSD横评来指导消费的用户,也在呈现爆发式增

在虚拟化及云计算技术大规模应用于企业数据中心的科技潮流中,存储性能无疑是企业核心应用是否虚拟化.云化的关键指标之一.传统的做法是升级存储设备,但这没解决根本问题,性能和容量不能兼顾,并且解决不好设备利旧问题.因此,企业迫切需要一种大规模分布式存储管理软件,能充分利用已有硬件资源,在可控成本范围内提供最佳的存储性能,并能根据业务需求变化,从容量和性能两方面同时快速横向扩展.这就是Server SAN兴起的现实基础. Ceph作为Server SAN的最典型代表,可对外提供块.对象.文件服务的分布式

部署Kubernetes云计算平台,至少准备两台服务器,此处为4台,包括一台Docker仓库: Kubernetes Master节点:192.168.124.20 Kubernetes Node1节点:192.168.124.19 Kubernetes Node2节点:192.168.124.18 Docker私有库节点:192.168.124.17 每台服务器主机上都运行如下命令: systemctl stop firewalld systemctl disable firewalldset

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声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big enough. Sure it do

Regularization Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem,if the training dataset is not big enough. Sure it does well on the training set, but the learned network doesn't generalize to new ex

How To Elasticsearch默认是提供了一个非常简单的即开即用体验.用户无需修改什么配置就可以直接使用全文检索.结果高亮.聚合.索引功能. 但是想在项目中使用高性能的Elasticsearch,有几方面优化方法最好掌握. 本文就是为了引导如何优化. 常规建议 不要一次返回太大量的搜索结果集 Elasticsearch设计作为一个搜索引擎,非常擅长返回匹配的查询结果.但是,它并不合适像数据库一样,把整个document作为查询结果返回.如果非要这样做,最好还是使用Scroll这个接口来

Sharepoint 介绍 Sharepoint 可以帮助企业用户轻松完成日常工作中诸如文档审批.在线申请等业务流程,同时提供多种接口实现后台业务系统的集成,它将 Office 桌面端应用的优势结合 企业级知识管理.门户管理.人力资源管理.资产管理.协同办公.系统集成.BI商务智能 等需求融为一体,满足不同类型企业的办公需求      相信看文字,头都晕了,给大家张图,有个初步影响.我对sharepoint的理解是:它是一栋大厦的毛坯房(你想象一栋大厦的的毛坯房是什么样子,是不是比平常的帐篷强大

与非门的图片如下 示意图 详细解释: 1 定义变量的代码,包括了输入.权值.输出等.其中激活函数采用的是sigmod函数 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'Administrator' import theano import theano.tensor as T import random import numpy as np from itertools import izip #定义网络结构 #定义输入 x=T.vector() #定义权值W1 w

8 复制 Mongodb Manual阅读笔记:CH2 Mongodb CRUD 操作Mongodb Manual阅读笔记:CH3 数据模型(Data Models)Mongodb Manual阅读笔记:CH4 管理Mongodb Manual阅读笔记:CH5 安全性Mongodb Manual阅读笔记:CH6 聚合Mongodb Manual阅读笔记:CH7 索引Mongodb Manual阅读笔记:CH8 复制集Mongodb Manual阅读笔记:CH9 Sharding 8 复制 8.1

作者:http://blog.csdn.net/wangningyu/article/details/4404134 平时在MFC里使用多线程时其实是很方面的,因为微软提供了一个API让我们很方面的去创建线程:下面是MSDN中关于CreateThread的函数原型: 1.函数原型声明: CreateThread The CreateThread function creates a thread to execute within the virtual address space of the

unit Unit1; interface uses  Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs,  ExtCtrls, StdCtrls, mmsystem; type  TForm1 = class(TForm)    Edit1: TEdit;    Edit2: TEdit;    Edit3: TEdit;    Button1: TButton;    Button2: TButt