半导体热阻问题深度解析(Tc,Ta,Tj,Pc) 本文是将我以前的<有关热阻问题>的文章重新梳理,按更严密的逻辑来讲解. 晶体管(或半导体)的热阻与温度.功耗之间的关系为: Ta=Tj-*P(Rjc+Rcs+Rsa)=Tj-P*Rja 下图是等效热路图: 公式中,Ta表示环境温度,Tj表示晶体管的结温, P表示功耗,Rjc表示结壳间的热阻,Rcs表示晶体管外壳与散热器间的热阻,Rsa表示散热器与环境间的热阻.Rja表示结与环境间的热阻. 当功率晶体管的散热片足够大而且接触足够良好时,壳温Tc=

定位热链的方法 declare        v_num number;begin        for i in 1..1000000        loop                select sal into v_num                from emp                where ename='SMITH';        end loop;end;/ declare        v_num number;begin        for i in

热加载 热加载可以使代码修改后无须重启服务器,就可以加载更改的代码.(其实分java和非java代码,本处可以让java代码立即生效且不重启服务) 第1种:修改服务器配置,使得IDEA窗口失去焦点时,更新类和资源 菜单Run -> EditConfiguration , 然后配置指定服务器下,右侧server标签下on frame deactivation = Update classes and resource. 优点:简单 缺点:基于JVM提供的热加载仅支持方法块内代码修改,只有debug

1.使用场景 假设我们有训练好的模型A,B,C,我们希望使用A,B,C中的部分或者全部变量,合成为一个模型D,用于初始化或其他目的,就需要融合多个模型的方法 2.如何实现 我们可以先声明模型D,再创建多个Saver实例,分别从模型A,B,C的保存文件(checkpoint文件)中读取所需的变量值,来达成这一目的,下面是示例代码: 首先创建一个只包含w1,w2两个变量的模型,初始化后保存: def train_model1(): w1 = tf.get_variable("w1", sh

目录 Tomcat下载教程 Tomcat安装教程 Tomcat热部署到IDEA idea两种热部署设置方法 使用Idea的时候,修改了代码,需要反复的重启Tomcat,查看效果,是不是贼烦?还记得刚上手idea的时候,瞎配置部署Tomcat,结果最后修改一个jsp都要重新启动服务器,我这金牛座程序员能忍?~这个时候就必须砸电脑了~这个时候就可以在项目中加入热部署,这样才会大大节省开发效率! @ Tomcat下载教程 其实下载贼简单,至于为什么要加教程二字~因为好听顺口得劲~ 官网地址-点击进入

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一.混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标.真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确):假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误):假正例是预测是模型预测是正例,但实际是反例:真反例是预测是反例,实际也是反例. 查准率=真正例/假正例+真正例(真正率占我们预测是正例的比例) 查全率=真正例/真正例+假反例(真正率占我们实际是正例的比例) 混淆矩阵运

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多

gin是用于实时重新加载Go Web应用程序的简单命令行实用程序.只需gin在您的应用程序目录中运行,您的网络应用程序将 gin作为代理提供.gin检测到更改后,将自动重新编译您的代码.您的应用在下次收到HTTP请求时将重新启动. gin 坚持"沉默就是黄金"的原则,因此,只有在出现编译器错误或在错误发生后成功进行编译时,它才会抱怨 1. 安装 go get github.com/codegangsta/gin 2. 检测是否安装成功 gin -h 3. 热加载方式启动服务 gin r

热部署可以使的修改代码后,无须重启服务器,就可以加载更改的代码. 第1种:修改服务器配置,使得IDEA窗口失去焦点时,更新类和资源 菜单Run -> EditConfiguration , 然后配置指定服务器下,右侧server标签下on frame deactivation = Update classes and resource. 优点:简单 缺点:基于JVM提供的热加载仅支持方法块内代码修改,只有debug模式下,并且是在idea失去焦点时才会出发热加载,相对加载速度缓慢 第2种:使用s

1.Java 的内存模型 定义了 happens-before,如果同一个线程中,字节码的先后顺序,后者观测了前者的运行结果,那么就会按顺序执行. Java 线程之间的通信由 Java 内存模型控制. Java 内存模型通过定义了一系列的 happens-before 操作,不同线程的操作之间的内存可见性. happens-before 关系还具备传递性. 解决数据竞争问题的关键在于构造一个跨线程的 happens-before 关系,操作A happens-before 操作B,是的操作A 之

在完整web开发中.springMVC主要充当了控制层的角色.它接受视图层的请求.获取视图层请求数据,再对数据进行业务逻辑处理.然后封装成视图层须要的模型数据,再将数据导向到jsp等视图界面. 在前面,我们通过对@RequestMapping和方法入參绑定的分析,完毕了视图层->控制层的数据交接,然后业务逻辑处理主要由Service层进行.那么接下来非常关键的就是,怎样将视图数据导向到特定的视图中. 广泛意义上,视图,并不是是单指前端界面如jsp\html等.我们可能须要给安卓.IOS等写后台接

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa

他通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重,而降低那些被正确分类样本的权重,这样使得,那些没有得到正确分类的数据,由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注.在组合阶段,加大分类误差率小的若分类器的权值(误差率越小,权重越大),使其在表决中起较大的作用,减少分类误差率大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用. 转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/art

前言 Apple今年推出了Swift3.0,较2.3来说,3.0是一次重大的升级.关于这次更新,在这里都可以找到,最主要的还是提高了Swift的性能,优化了Swift API的设计(命名)规范. 前段时间对之前写的一个项目ImageMaskTransition做了简单迁移,先保证能在3.0下正常运行,只用了不到30分钟.总的来说,这次迁移还是非常轻松的.但是,有一点要注意:3.0的API设计规范较2.3有了质变,建议做迁移的开发者先看下WWDC的Swift API Design Guidelin

发生了任何修改之后,必须关闭后再启动Application类才能够生效,显得略微麻烦. Springboot提供了热部署的方式,当发现任何类发生了改变,马上通过JVM类加载的方式,加载最新的类到虚拟机中. 这样就不需要重新启动也能看到修改后的效果了. 实现的方法如下: 1:在pom.xml中新增加以下一个依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring

Is BERT Really Robust? A Strong Baseline for Natural Language Attack on Text Classification and Entailment 作者机构:MIT,香港大学,A* STAR 论文发表:AAAI2020 论文连接:http://aaai.org/Papers/AAAI/2020GB/AAAI-JinD.7014.pdf 概要:机器学习模型对对抗样本敏感,在对抗样本上效果下降明显.本文提出了一个生成对抗样本的模型,T

Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一.Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可: net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net 就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device 表示参数输出结果的设备,默认情况下 outp

机器A为master:机器B为slave:可以一个master挂多个slave,方法就是-R参数后面跟一个逗号分割的IP列表 slave启动命令:./jmeter-server -Djava.rmi.server.hostname=B的IP master启动命令:./jmeter.sh -n -t Ademo_cp.jmx -l jtl.jtl -j log.log -R B的IP -n表示非界面的启动,即命令行方式启动jmeter -t 启动的jmeter脚本 -l   jmeter执行过程的

一. 查看模型保存路径选中模型如:<app-订单模型>,点击右键,对象信息,可以看到文件位置:C:\Users\Administrator\Documents\Navicat\Premium\profiles\app-订单模型.ndm 二. 打开与分享给其他人打开:找到文件的位置,可以双击选着用navicat打开分享:将t<app-订单模型.ndm>可以拷贝给其他人,这样直接用navicat打开就可以看到数据模型了.

/// <summary> /// 基础验证类 /// </summary> public class BaseValidator { /// <summary> /// 验证输入参数 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="requestModel"></param> //