接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.…

Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序 列中的一个元素,打乱一组数据等. random中的一些重要函数的用法: 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机…

1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素: random.random()函数是这个模块中最常用的方法了,它会生成一个随机的浮点数,范围是在0.0~1.0之间. random.uniform()正好弥…

一.random模块简介 Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等. 二.random模块重要函数 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列se…

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN…

#-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from random import shuffle import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib datafile = '../data/model.xls' data = pd.read_excel(datafile) data = data.as_matrix() shuffle(data) p = 0.8 #设置训练数据比例 train = data[:in…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.…

1.测试MySQL连接 bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' 2.检验SQL语句 bin/sqoop eval --connect jdbc:mysql://192.168.1.187:3306/trade_dev --username 'mysql' --password '111111' --quer…

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解…

简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.处理过程,以及各种专门术语,本文将介绍大数据系统一个最基本的组件:处理框架.处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据.数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解…

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R…

一.shuffle性能优化 1.没有开启consolidation机制的性能低下的原理剖析 2.开启consolidation机制之后对磁盘io性能的提升的原理 spark.shuffle.consolidateFiles:是否开启shuffle block file的合并,默认为false: 总结,开启了consolidation机制之后,shuffle map端,写磁盘的数量,大大减少: 比如节点100个shuffle map task ,10个cpu core,总共1000个result…

一.普通shuffle原理 1.图解 假设有一个节点上面运行了4个 ShuffleMapTask,然后这个节点上只有2个 cpu core.假如有另外一台节点,上面也运行了4个ResultTask,现在呢,正等着要去 ShuffleMapTask 的输出数据来完成比如 reduceByKey 等操作. 每个 ShuffleMapTask 都会为 ReduceTask 创建一份 bucket 缓存,以及对应的 ShuffleBlockFile 磁盘文件. ShuffleMapTask 的输出会作为…

Shuffle 概述 影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作. 因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行调优. 当然,影响 Spark 性能的还有代码开发.参数设置数以及数据倾斜的解决等,甚至这部分才是大头,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已. 所以写好一个优秀高效的代码才是关键. shuffle 调优 只是锦上添花而已. 未经优化的HashShuffleM…

题目链接:A.Shovels and Swords 题意: 你需要一个木棍和两个钻石可以造出来一把剑 你需要两个木棍和一个钻石可以造出来一把铁锹 你现在有a个木棍,b个钻石,问你最多可以造出来几件东西 题解: 分两种情况,第一种: 如果max(a,b)>=2*min(a,b),那么最多可以造出来min(a,b)件物品 第二种: 排除第一种情况后,假设我们最多造出来了x把铁锹,y把剑 2x+y<=a x+2y<=b 两个式子相加得到: 3(x+y)<=a+b,即x+y<=(a+…

Vue 官方教程中有_.shuffle._.debounce,不明白"_"是怎么来的,有什么意义? Lodash 和 Underscorejs 都有相关解释…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示,本人小白一枚,如有不对,多加指正 1.ndarray对象的属性 .ndim..shape..size(元素个数,不是占用内存大小)..dtype..itemsize 2.创建ndarray数组的方式 2.1一共有三种np.ndarray().函数创建法.字节流创建 2.2主要记录一下常用的函数创建ndarray的方法np.arange(n)   np.ones(shape)   np.zeros(shape)   u…

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia…

前言 深度卷积网络除了准确度,计算复杂度也是考虑的重要指标.本文列出了近年主流的轻量级网络,简单地阐述了它们的思想.由于本人水平有限,对这部分的理解还不够深入,还需要继续学习和完善. 最后我参考部分列出来的文章都写的非常棒,建议继续阅读. 复杂度分析 理论计算量(FLOPs):浮点运算次数(FLoating-point Operation) 参数数量(params):单位通常为M,用float32表示. 对比 std conv(主要贡献计算量) params:\(k_h\times k_w\ti…

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an…

把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来,方便有需要的朋友查看,求大家点赞支持,哈哈哈 作者:tangg, qq:577305810 一.Boosting算法 boosting算法有许多种具体算法,包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost . 所谓 Boosting ,就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的一种方法. 1. Ada boosting 每个子模型模型都在尝试增强(boost)整体的效果,通过不断的模型迭代,更新样本点的权重…

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job…

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par…

一:系统安装与配置 虚拟机软件:Virtualbox 4.3.10(已安装对应扩展包) 虚拟机:Ubuntu 13.04 LTS 32位(至于为什么选择13.04,是由于最新的版本号装上后开机会出现错误,每一个人的平台不一样,我的是Mac OS X 10.9.2.应该选择自己合适的版本号) 虚拟机配置: 须要特别说明的是:在设置网络时,一定要选择"桥接网卡",至于界面名称,我的电脑是不能选择有线网卡的,由于选择有线网卡连不上网,仅仅能选择Wi-Fi网卡了.至于为什么不能选择NAT模式,…

1.深度 所谓深度,就是在openGL坐标系中,像素点Z坐标距离摄像机的距离.摄像机可能放在坐标系的任何位置,那么,就不能简单的说Z数值越大或越小,就是越靠近摄像机. 2.深度缓冲区 深度缓冲区原理就是把一个距离观察平面(近裁剪面)的深度值(或距离)与窗口中的每个像素相关联.      首先,使用glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT),把所有像素的深度值设置为最大值(一般是远裁剪面).      然后,在场景中以任意次序绘制所有物体.硬件或者软件所执行的图形计算把每一个绘制表面…

1.rdd持久化 2.广播 3.累加器 1.rdd持久化 通过spark-shell,可以快速的验证我们的想法和操作! 启动hdfs集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0$ sbin/start-dfs.sh 启动spark集群 spark@SparkSingleNode:/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6$ sbin/start-all.sh 启动spark-shell s…

CCDirector是控制游戏流程的主要组件. typedef enum { /// sets a 2D projection (orthogonal projection)2D投机模式 kCCDirectorProjection2D, /// sets a 3D projection with a fovy=60, znear=0.5f and zfar=1500.3D投影 kCCDirectorProjection3D, /// it calls "updateProjection"…

python模块 用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块.模块分为内建模块.自定义的模块.安装的第三方的模块 导入模块 Python之所以应用越来越广泛,在一定程度上也依赖于其为程序员提供了大量的模块以供使用,如果想要使用模块,则需要导入.导入模块有一下几种方…

原文来自我的独立blog:http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea,想来思去也没想到好点的方法,于是把前段时间下过来的一篇<Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes>和代码拿出来又细读了一番,希望可以从中获得点启发. Iterative Quantization: A Procrustean Appro…