前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re…

1 实例探究( Cast Study ) 这一周,ng对几个关于计算机视觉的经典网络进行实例分析,LeNet-5,AlexNet,VGG,ResNet,Inception. 2 经典网络( Classic networks ) LeNet-5是1998年写的,大约有6万个参数,基本的网络结构跟今天差不多,只是有几点不同: 激活函数用sigmoid或tanh,没有用relu:当时比较流行使用平均池化:池化后使用了sigmoid激活函数:没有使用pdding: 当时的每个卷积核是跟原图像的通道数是一…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…

深度学习(二)--深度信念网络(Deep Belief Network,DBN) 一.受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM) 在介绍深度信念网络之前需要先了解一下受限玻尔兹曼机:受限玻尔兹曼机(英语:restricted Boltzmann machine,RBM)是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络.RBM最初由发明者保罗·斯模棱斯基(PaulSmolensky)于1986年命名为簧风琴(Harmonium),但直到杰弗里·辛顿及其合…

深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Leslie Smith 在设置超参数(学习率.动量和权重衰减率)问题上第一阶段的研究成果.具体而言,Leslie Smith 提出的 1cycle 策略可以令复杂模型的训练迅速完成.它表示在 cifar10 上训练 resnet-56 时,通过使用 1cycle,能够在更少的迭代次数下,得到和原论文相比相同…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver 0x00 摘要 0x01 引子 0x02 总体架构 2.1 get_local_interfaces 2.2 _driver_fn 2.3 获取路由接口 2.3.1 probe逻辑 2.3.2 等待函数 0x03 基础网络服务 3.1 继承关系 3.2 network.BasicServic…

本文由百度技术团队“蔡锐”原创发表于“百度App技术”公众号,原题为<百度App网络深度优化系列<二>连接优化>,感谢原作者的无私分享. 一.前言 在<百度APP移动端网络深度优化实践分享(一):DNS优化篇>里大家了解到网络优化一般会首选优化DNS,而接下来的HTTP协议成为优化的重点,一般优化者会选择协议切换,合并请求,精简数据包大小等手段来对HTTP协议进行优化,严谨的说这都不属于网络优化的范畴. HTTP协议的基础是连接,所以我们的<百度APP移动端网络深…

讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算…

[NIPS2017]“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告 专知 [导读]在NIPS 2017上,亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告.这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络,并且深入浅出地讲解了什么是机器学习,不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等,PPT内容干货很多,是学习机器学习概率理论的好文,后续专知会持续…

学习笔记:AlexNet&Imagenet学习笔记 ImageNet(http://www.image-net.org)是李菲菲组的图像库,和WordNet 可以结合使用 (毕业于Caltech:导师:Pietro Perona:主页:http://vision.stanford.edu/~feifeili/) 总共有十万的synset, 其中2010的数据表示,有图像的非空synset是21841,每一类大约1000张图片,图片总数:14197122. Caffe中训练ImageNet使用的是…

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…

[手把手学习flutter]Flutter打Android包的基本配置和包体积优化策略 关注「松宝写代码」,回复"加群" 加入我们一起学习,天天向上 前言 因为最近参加2020FEHackson,有个项目需要要快速上线,把打包过程和遇到的问题做个记录. 一.背景 在本地开发中,使用flutter run命令还是Android studio运行或者调试,flutter构建的是debug版本,也就是本地调试右上角出现debug标志. 当本地调试OK后,准备release版本,比如发布到应用…

一.源码分析 1. ###入口org.apache.spark.sql/SQLContext.scala sql()方法: /** * 使用Spark执行一条SQL查询语句,将结果作为DataFrame返回,SQL解析使用的方言,可以 * 通过spark.sql.dialect参数,来进行设置 */ def sql(sqlText: String): DataFrame = { // 首先,查看我们通过SQLContext.setConf()方法设置的参数,Spark.sql.dialect,…

强化学习(Reinforcement Learing),机器学习重要分支,解决连续决策问题.强化学习问题三概念,环境状态(Environment State).行动(Action).奖励(Reward),目标获得最多累计奖励.强化学习模型根据环境状态.行动和奖励,学习出最佳策略,以最终结果为目标,不能只看某个行动当下带来的利益,还要看行动未来带来的价值. AutoEncoder属于无监督学习,MLP.CNN.RNN属于监督学习,强化学习目标变化.不明确,或不存绝对正确标签. Google Dee…

Linux学习(1)- TCP/IP网络协议基础 一.TCP/IP 简介 学习内容 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)是传输控制协议和网络协议的简称,它定义了电子设备如何连入因特网,以及数据如何在它们之间传输的标准.TCP/IP 不是一个协议,而是一个协议族的统称,里面包括了 IP 协议.ICMP 协议.TCP 协议.以及 http.ftp.pop3 协议等. 其余很多预备知识都在计算机网络课程中学习过. 作业 使用if…

大家好,本文介绍了"reuse render command buffer"和"dynamic uniform buffer offset"这两个优化,以及Chrome->webgpu-samplers->animometer示例对它们进行的benchmark性能测试. 上一篇博文: WebGPU学习(十):介绍"GPU实现粒子效果" 学习优化:reuse render command buffer 提出问题 每一帧经过下面的步骤进行…

公司的大佬用的是这一套,那我这个菜鸟肯定要学习使用了. 我在网上找了很多文章,写的都很详细,比如 https://www.jianshu.com/u/5fd2523645da https://www.jianshu.com/p/193d8c37c73c 趁热打铁,写一篇学习笔记,理顺思路. 先把他们都引入 //rxjava compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.2.0' compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0…

Linux 系统编程 学习:006-基于socket的网络编程1:有关概念 背景 上一讲 进程间通信:System V IPC(2)中,我们介绍了System IPC中关于信号量的概念,以及如何使用. 这一讲我们来讨论"BSD socket(简称socket)",作为Linux中进程间通信的最后一种方式.实际上,socket可以跨主机通信. 本来文章标题应该以"进程间xxx"为字眼的,但是在开发中,我们更多提及"基于socket的网络编程". 知…

Linux 系统编程 学习:07-基于socket的网络编程2:基于 UDP 的通信 背景 上一讲我们介绍了网络编程的一些概念.socket的网络编程的有关概念 这一讲我们来看UDP 通信. 知识 UDP:User Datagram Protocol的缩写. UDP不提供复杂控制机制,利用IP提供面向无连接的通信服务.且它是将应用程序发来的数据在收到的那一刻,立即按照原样发送到网络上的一种机制. UDP面向无连接,可以随时发送数据.它常用于几个方面: 包总量较少的通信(DNS.SNMP等) 视频…

Go语言基础之网络编程 现在我们几乎每天都在使用互联网,我们前面已经学习了如何编写Go语言程序,但是如何才能让我们的程序通过网络互相通信呢?本章我们就一起来学习下Go语言中的网络编程. 关于网络编程其实是一个很庞大的领域,本文只是简单的演示了如何使用net包进行TCP和UDP通信.如需了解更详细的网络编程请自行检索和阅读专业资料. 互联网协议介绍 互联网的核心是一系列协议,总称为"互联网协议"(Internet Protocol Suite),正是这一些协议规定了电脑如何连接和组网.我…

参考<Keras中文文档>http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 相关概念:神经网络优化器(优化策略).梯度下降.随机梯度下降.小批的梯度下降(mini-batch gradient decent).batch_size batch 这个概念与Keras无关,老实讲不应该出现在这里的,但是因为它频繁出现,而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛,这里还是简单说一下. 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,标准梯度…

查询优化是传统数据库中最为重要的一环,这项技术在传统数据库中已经很成熟.除了查询优化, Spark SQL 在存储上也进行了优化,从以下几点查看 Spark SQL 的一些优化策略. (1)内存列式存储与内存缓存表       Spark SQL 可以通过 cacheTable 将数据存储转换为列式存储,同时将数据加载到内存进行缓存. cacheTable 相当于在分布式集群的内存物化视图,将数据进行缓存,这样迭代的或者交互式的查询不用再从 HDFS 读数据,直接从内存读取数据大大减少了 I/O…

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-HBase/index.html 高性能 HBase 数据库 本文首先介绍了 HBase 数据库基本原理及专用术语,然后介绍了 HBase 数据库发布的操作 API 及部分示例,重点介绍了 Scan 方法的操作方式,接着介绍了检索 HBase 数据库时的优化方案,最后通过一个示例总结了实际项目中遇到的检索速度慢的解决方案. HBase 数据表介绍 HBase 数据库是一个基于分布式的.面向列的.主…

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60…

c++ 性能优化策略 作者:D_Guco 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/D_Guco/article/details/75729259 1 关于继承:不可否认良好的抽象设计可以让程序更清晰,代码更看起来更好,但是她也是有损失的,在继承体系中子类的创建会调用父类的构造函数,销毁时会调用父类的析构函数,这种消耗会随着继承的深度直线上升,所以不要过度的抽象和继承,更为严重的是当多重继承中并且有虚函数的存在时情况更为复杂,的确,这些问题涉及开销,但是,多重继承减少了编…

服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能. 1. 服务器性能测试小结 讲到服务器性能大部分人会想到这个服务器的架构是什么样子的,用的什么epoll,select,spring,tornado之类的.其实从本质上来看的话目前大部分的服务器主要包括逻辑层以及DB层,我们采用的各种框架组件处于逻辑服务器中,如下图所示. 服务器性能测…

http://www.wocaoseo.com/thread-157-1-1.html 因为要参加seo工程师考试了,这两天一直在学习seo的基础理论,昨天也写了备战seo工程师考试的文章,说实在话,就要参加考试了,心里还是有一点点小压力,不知道自己的水平到底有多高,虽然自己已成功地把克拉玛依seo优化到了百度和google的第一,但是这个词的竞争不是很大,做的人也不是很多,指数也没有,相对来说是简单了点,下一步的目标是把克拉玛依这个词优化到百度的首页,看了看前面那些站,通过对克拉玛依最有名的几…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

前些天看到一篇文章说到PHP的瓶颈很多情况下不在PHP自身,而在于数据库.我们都知道,PHP开发中,数据的增删改查是核心.为了提升PHP的运行效率,程序员不光需要写出逻辑清晰,效率很高的代码,还要能对query语句进行优化.虽然我们对数据库的读取写入速度上却是无能为力,但在一些数据库类扩展像memcache.mongodb.redis这样的数据存储服务器的帮助下,PHP也能达到更快的存取速度,所以了解学习这些扩展也是非常必要,这一篇先说一下MySQL常见的优化策略. 几条MySQL小技巧 1.S…

from:https://dbaplus.cn/news-155-1531-1.html MySQL逻辑架构 如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图,有助于深入理解MySQL服务器.下图展示了MySQL的逻辑架构图. MySQL逻辑架构整体分为三层,最上层为客户端层,并非MySQL所独有,诸如:连接处理.授权认证.安全等功能均在这一层处理. MySQL大多数核心服务均在中间这一层,包括查询解析.分析.优化.缓存.内置函数(比如:时间.数学.加密等函数).所有的跨存储引擎的…