tf.clip_by_value(p, min, max))   运用的是交叉熵而不是二次代价函数. 功能:可以将一个张量中的数值限制在(min,max)内.(可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时,不会出现log0这样的错误或者大于1的概率) 参数: p:input数据 当p小于min时,输出min:当p大于min小于max时,输出原值:当p大于max时,输出max: 代码: import tensorflow as tf v = tf.constant([[1.0, 2.0, 4.

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判

DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世 本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇,在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分,在此篇文章中,主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们

注:本文内容较长且细节较多,建议先收藏再阅读,原文将在 Github 上维护与更新. 在 HTTP 接口开发与调试过程中,我们经常遇到以下类似的问题: 为什么本地环境接口可以调用成功,但放到手机上就跑不起来? 这个接口很复杂,内部调用了好几个其他接口,如何定位问题究竟出在哪一步? 后端开发还没有把接口提供好,前端开发任务无法推进…… 「猫哥网络编程系列」最核心的任务便是向各位分享一个我从多年的前后端项目中总结而来的「万能」HTTP 调试法,掌握并从网络编程原理上理解它,能让我们顺利定位并解决所有

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).

webview在加载网页的时候会默认调起手机自带的浏览器加载网页,用户体验不好.但当用户设置浏览器客户端(setWebViewClient)设置这样的监听事件之后,当请求url的时候就不会打开手机自带的浏览器. webview.setWebViewClient(new WebViewClient() { @Override public void onPageStarted(WebView view, String url, Bitmap favicon) { super.onPageStart

上节学习回顾 在上一节当中,主要学习了Sun JDK的一些命令行和可视化性能监控工具的具体使用,但性能分析的重点还是在解决问题的思路上面,没有好的思路,再好的工具也无补于事. 本节学习重点 在书本上本节的主要内容是讲作者在工作过程中对调优的一些经验实战.对于我们读者来说,重点是学习作者分析解决问题的具体思路.当然不能离开书本的内容,作者利用的是上一节所介绍到的工具去解决他所遇到的问题.但本人的工作环境跟书本上的教程不一致,但思路大同小异.所以在本章的学习笔记当中,还是结合自身的情况,聊聊调优这事

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

文章同步发布于github博客地址,阅读效果更佳,欢迎品尝 运用jvm自带的命令可以方便的在生产监控和打印堆栈的日志信息帮忙我们来定位问题!虽然jvm调优成熟的工具已经有很多:jconsole.大名鼎鼎的VisualVM,IBM的Memory Analyzer等等,但是在生产环境出现问题的时候,一方面工具的使用会有所限制,另一方面喜欢装X的我们,总喜欢在出现问题的时候在终端输入一些命令来解决.所有的工具几乎都是依赖于jdk的接口和底层的这些命令,研究这些命令的使用也让我们更能了解jvm构成和特性

jvm调优-从eclipse开始 概述 什么是jvm调优呢?jvm调优就是根据gc日志分析jvm内存分配.回收的情况来调整各区域内存比例或者gc回收的策略:更深一层就是根据dump出来的内存结构和线程栈来分析代码中不合理的地方给予改进.eclipse优化主要涉及的是前者,通过gc日志来分析.本文主要是通过分析eclipse gc日志为例来示例如何根据gc日志来分析jvm内存而进行调优,像根据关闭eclipse启动项.关闭各种校验等措施来优化eclipse本文不再阐述,网上有很多,本次测试的ecl

tomcat服务器优化 1.JDK内存优化 根据服务器物理内容情况配置相关参数优化tomcat性能.当应用程序需要的内存超出堆的最大值时虚拟机就会提示内存溢出,并且导致应用服务崩溃.因此一般建议堆的最大值设置为可用内存的最大值的80%. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,在较大型的应用项目中,这点内存是不够的,需要调大. Tomcat默认可以使用的内存为128MB,Windows下,在文件/bin/catalina.bat,Unix下,在文件/bin/catalina.sh的前面,增加

最近2个月一直在做手机端和电视端开发,开发的过程遇到过各种坑.弄到快元旦了,终于把上线了.2个月干下来满满的的辛苦,没有那么忙了自己准备把前端的性能调优总结以下,以方便以后自己再次使用到的时候得于得心应手.参照了<高性能网站建设指南-前端工程师技能精髓>,本文主要主要概述前端的性能调优的方法. 第一条优化:减少http请求 一想到调优好多人都会想到减少http请求,但是可能好多人都会不知道具体操作,我一开始也不知道.项目刚好使用fis发现fis可以打包脚本和样式表.perfect!fis的打包

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堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制:系统的可用虚拟内存限制:系统的可用物理内存限制.32位系统下,一般限制在1.5G~2G:64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m.典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k-Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M.-Xms3550m:设

代码: - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // Do any additional setup after loading the view. self.title=@"页面调的时候隐藏工具条"; //当跳转的时候,隐藏工具条 [self.tabBarController setHidesBottomBarWhenPushed:YES]; }    

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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

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####