参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 输入数据处理的整个流程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_deal.py @time: 2019/2/8 20:30 @desc:…

Tensorflow提供了一系列的对图像进行预处理的方法,但是复杂的预处理过程会减慢整个训练过程,所以,为了避免图像的预处理成为训练神经网络效率的瓶颈,Tensorflow提供了多线程处理输入数据的框架! 下面将一一阐述多线程处理输入数据的理论及Tensorflow的源代码! 1 队列和多线程 首先来介绍Tensorflow中定义队列的方式,在Tensorflow中,可以定义FIFOQueue和RandomShuffleQueue两种类型的队列,FIFO顾名思义是先入先出型队列,而RandomS…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 通过TensorFlow提供的tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数来将单个的样例组织成batch的形式输出. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: p…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 一个简单的程序来生成样例数据. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: sample_data_produce1.py @time: 2019/2/3 21:46…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 对于队列,修改队列状态的操作主要有Enqueue.EnqueueMany和Dequeue.以下程序展示了如何使用这些函数来操作一个队列. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm…

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理…

import tensorflow as tf files = tf.train.match_filenames_once("E:\\MNIST_data\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) # 读取文件. reader = tf.TFRecordReader() _,serialized_example = reader.read(filen…

import tensorflow as tf # 1. 创建文件列表,通过文件列表创建输入文件队列 files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False) #解析TFRecord文件里的数据. # 读取文件. reader = tf.TFRecordReader() _,seri…

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程…

x86汇编利用int 16h中断实现伪多线程输入 我们都知道,如果想让一个程序,同时又干这个,又干那个,最好的办法就是多线程.这个在高级语言里面已经用烂了. 但是,DOS是只有单线程的.我如果想让程序在运行的同时,又能接受我键盘的输入,那要怎么办呢? 例如,我有一个DOS彩票开奖软件.屏幕上有十个数字在滚动,当我按下空格键的时候,它会停止跳动,按别的键无效.那么要怎么操作? 首先,接收输入最常用的是int 21h中断里的7号功能调用.但是它是一个中断输入,也就是为了接收这个输入,我的程序就暂停在…

导读 引言 环境准备 安装步骤 1.下载地址 2.开始下载 3.解压spark 4.配置环境变量 5.配置 spark-env.sh 6.启动spark服务 7.测试spark stay hungry stay foolish. 引言 2012年,UC Berkelye 的ANPLab研发并开源了新的大数据处理框架Spark.其核心思想包括两方面:一方面对大数据处理框架的输入/输出.中间数据进行建模,将这些数据抽象为统一的数据结构,命名为弹性分布式数据集(Resilent Distributed…

深度学习调用TensorFlow.PyTorch等框架 一．开发目标目标 提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型.欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化. 支持TensorFlow.PyTorch.TorchScript和Keras等深度学习框架. 使用一个API从任何支持的框架运行模型,运行TensorFlow模型看起来就像运行PyTorch模型. x = np.array([1, 2, 3, 4]) y =…

Android系统--输入系统(五)输入系统框架 1. Android设备使用场景: 假设一个Android平板,APP功能.系统功能(开机关机.调节音量).外接设备功能(键盘.触摸屏.USB外接键盘/鼠标). 2. 引入输入系统: (1)触摸屏控制APP (2)外接设备控制系统功能 3. 输入系统三部分 读取事件 分发事件 处理事件 4. 读取事件分析 4.1 读取支持功能 支持多设备 GPIO键盘 遥控器 外接USB键盘鼠标 触摸屏 即插即用:可以随时接入或者拨出 支持多语言(映射):同一个…

Pig pig 是基于hadoop的一个数据处理框架. MapReduce是使用java开发的.Pig有一套自己的数据处理语言.Pig的数据处理过程要转化为MR 来运行. Pig的数据处理语言是数据流方式,类似于初中的数学题,需要一步一步解,最终得到结果. Pig基本数据类型:int.long.float.double.chararray.bytearray 复合数据类型:Map.Tuple(类似于数组).Bag(类似数据字典) Bag的数据类型如:{('age',31),('name','张三…

大数据处理框架之Strom: Storm----helloword Storm按照设计好的拓扑流程运转,所以写代码之前要先设计好拓扑图.这里写一个简单的拓扑: 第一步:创建一个拓扑类含有main方法的类型,作为程序入口: package bhz.topology; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.generated.StormTopology; impo…

06 返回静态文件的映射(函数/多线程)web框架 服务器server端python程序(函数版): import socket server = socket.socket() server.bind(("127.0.0.1", 8888)) server.listen() def func_html(conn): with open("index.html", "rb")as f: conn.send(f.read()) def func_j…

Jackson是Spring Boot默认的JSON数据处理框架,但是其并不依赖于任何的Spring 库.有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用,其实不是的,没有这种限制.它提供了很多的JSON数据处理方法.注解,也包括流式API.树模型.数据绑定,以及复杂数据类型转换等功能.它虽然简单易用,但绝对不是小玩具,本节为大家介绍Jackson的基础核心用法,更多的内容我会写成一个系列,5-10篇文章,请您继续关注我. 一.基础准备 在任意项目中引入下面的jar就可以使用jackso…

数据采集第四次作业:多线程以及scrapy框架的使用 任务一:单多线程的使用 单线程代码: from bs4 import BeautifulSoup from bs4 import UnicodeDammit import urllib.request def imageSpider(start_url): try: urls = [] req = urllib.request.Request(start_url, headers=headers) data = urllib.request.…

要点 1.filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)表示创建一个队列来维护列表 2.min_after_dequeue = 10000queue runner线程要保证队列中至少剩下min_after_dequeue个数据. 如果min_after_dequeue设置的过少,则即使shuffle为true,也达不到好的混合效果. 3.·sess.run((tf.global_variables_ini…

class CI_Input { //用户ip地址 protected $ip_address = FALSE; //用户浏览器地址 protected $user_agent = FALSE; //允许get方式提交数据 protected $_allow_get_array = TRUE; //新行央视标记 protected $_standardize_newlines = TRUE; //xss攻击过滤 protected $_enable_xss = FALSE; //csrf攻击过滤…

A = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: [['1,2'],['3,4,5']], tf.string, output_shapes=[None]) B = (A.map(lambda x: tf.string_to_number(tf.string_split(x, ',').values, tf.int64) ) .repeat(100) .padded_batch(2,[None]) ) it = B.make_one_shot_iterator…

1. MapReduce - 映射.化简编程模型 1.1 MapReduce 的概念 1.1.1 map 和 reduce 1.1.2 shufftle 和 排序 MapReduce 保证每个 reducer 的输入都已经按键排序. 1.1.3 MapReduce 类型和输入输出 MapReduce 中的 map 和 reduce 函数遵循以下形式: map: (K1, V1) ----> list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) ----> list (K3,…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 定量分析的成败在很大程度上取决于采集,存储和处理数据的能力.若能及时地向业务决策者提供深刻并可靠的数据解读,大数据项目就会有更多机会取得成功. 如今,为数据处理设计合适的架构需要下很大工夫.数据处理主要包括 3 个方面: 批处理:批量处理大量的静态数据.这一方式一般是分布式并且可扩展的. 实时处理:实时处理主要处理连续且无尽的的数据流.这些数据流也是分布式的,且速度很快. 混合计算模型:该模型是批处理和实时处理的结合,可以处理大量和高速…

还未完全写完,本人会一直持续更新!~ 各大深度学习框架总结和比较 各个开源框架在GitHub上的数据统计,如下表: 主流深度学习框架在各个维度的评分,如下表: Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具,它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包,它有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在Caffe中图层需要使用C++定义,而网络则使用Protobuf定义. CNTK由深度学习热潮的发起演讲人创建…

在tensorflow/nmt项目中,训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API,应该是tensorflow 1.2之后引入的API,方便数据的操作.如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式,建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API. 本教程将从训练数据和推断数据两个方面,详解解析数据的具体处理过程,你将看到文本数据如何转化为模型所需要的实数,以及中间的张量的维度是怎么样的,batch_size和其他超参数又是如何作用的. 训练数据的处理…

作业①: 1)单/多线程爬取网站图片实验   要求:指定一个网站,爬取这个网站中的所有的所有图片,例如中国气象网http://www.weather.com.cn.分别使用单线程和多线程的方式爬取. 以下按自己的编码风格复现书本代码 单线程 程序主要思路: graph TD A(获取指定网页字符内容) -->B(从中筛选出所有图像url) B --> C(逐一对图像url进行预处理:拼接,去重) C --> D(逐一下载相应的图片到本地images子文件中) D --> E(将下载…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 一.Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层:实现日志收集,使用负载均衡策略消息队列:作用是解耦及不同速度系统缓冲实时处理单元:用Storm来进行数据处理,最终数据流入DB中展示单元:数据可视化,使用WEB框架展示 二.案例:通过flume客户端向flume采集器发送日志,flume将日…

在Linux下的输入设备键盘.触摸屏.鼠标等都能够用输入子系统来实现驱动.输入子系统分为三层,核心层和设备驱动层.事件层.核心层和事件层由Linux输入子系统本身实现,设备驱动层由我们实现.我们在设备驱动层将输入事件上报给核心层input.c,核心层找到匹配的事件层,将事件交给事件层处理,事件层处理完后传递到用户空间. 我们终于要搞清楚的是在用户空间调用open和read终于在内核中是如何处理的,向内核上报的事件又是谁处理的,处理完后是如何传递到用户空间的? 上面两个图是输入子系统的框架. 以下…

一.并行机制 Storm的并行度 ,通过提高并行度可以提高storm程序的计算能力. 1.组件关系:Supervisor node物理节点,可以运行1到多个worker,不能超过supervisor.slots.ports数量:worker:工作进程,即jvm.为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt产生一个或者多个Executor.默认情况下一个Worker运行一个Executor Executor:线程Thread,为特定拓扑的一个或者多个组件Spout/Bolt实例运行一个或者多个…

转:http://blog.csdn.net/sunjin9418/article/details/53143588 将一个顺序执行的流转变成一个并发的流只要调用 parallel()方法 public static long parallelSum(long n){    return Stream.iterate(1L, i -> i +1).limit(n).parallel().reduce(0L,Long::sum); } 并行流就是一个把内容分成多个数据块,并用不不同的线程分别处理每…