虽然在这个年龄段谈话memcached 它可能是一个有点晚,最为cached 在应用程序中redis 在之上,下面将谈谈自己的一些看法, 这个文件是不是memcached 理论描述,只写的实验数据和结果. 基本參数:能够參考下(当中带 # # 为应该掌握的參数) -U # #<num> 监听的UDPport(默认: 11211, 0表示不监听) -s #<file> 用于监听的UNIX套接字路径(禁用网络支持) -a #<mask> UNIX套接字訪问掩码,八进制数字(…

2020-06-19这篇文章是我学习 软件架构与中间件 课程时分享的论文.可以说,这篇文章塑造了我基本的科研观,也养成了我如今看论文的习惯.感谢老师们,也感谢恒恒对我的帮助. 论文地址: https://ieeexplore.ieee.org/document/8417151 一. 对问题的概述 1.1. 基本概念 架构腐化(architectural decay)是指软件架构性能随着时间和版本的迭代而逐渐恶化或可维护性递减的现象.软件系统在生命周期内被修改或引入新的决策时,往往产生架构腐化.如…

深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩.通常,图像处理的任务是借助CNN来完成的,其特有的卷积.池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理.结构,并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出.RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径. 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限.结构紧凑.能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能.论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(论文…

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 4. SUB-PIXEL MOTION COMPENSATION (SPMC) 5. OUR METHOD 5.1. Motion Estimation and SPMC 5.2. Detail Fusion Net 6. TRAINING STRATEGY 6.1. FlowNet 6.2. DF Network 7. 实验 论文:Detail-revealing Deep Video Super-…

1. 背景GAN在之前发的文章里已经说过了,虽然现在GAN的变种越来越多,用途广泛,但是它们的对抗思想都是没有变化的.简单来说,就是在生成的过程中加入一个可以鉴别真实数据和生成数据的鉴别器,使生成器G和鉴别器D相互对抗,D的作用是努力地分辨真实数据和生成数据,G的作用是努力改进自己从而生成可以迷惑D的数据.当D无法再分别出真假数据,则认为此时的G已经达到了一个很优的效果. 它的诸多优点是它如今可以这么火爆的原因: - 可以生成更好的样本 - 模型只用到了反向传播,而不需要马尔科夫链 - 训练时不…

多目标跟踪方法 NOMT 学习与总结 ALFD NOMT MTT 读 'W. Choi, Near-Online Multi-target Tracking with Aggregated Local Flow Descriptor, ICCV,2015'笔记 NOMT这个方法在MOTChallenge2015,MOTChallenge2016库上的结果都算比较好的了,虽然方法比较老了.另外一个显著的特点就是该方法的各种tricks实在是太多,虽没有找到源码,但对作者还真是佩服. 概述 这篇文章…

说在前面的话 我的机器是总共4台,分别为ubuntucmbigdata1.ubuntucmbigdata2.ubuntucmbigdata3和ubuntucmbigdata4. ClouderaManager官网 https://www.cloudera.com/documentation/manager/5-0-x/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_install_path_B.html 在ubuntucmbigdata1上执行了 sudo a…

其实,基本思路跟如下差不多,我就不多详细说了,贴出主要图. 博主,我是直接借鉴下面这位博主,来进行安装的!(灰常感谢他们!) 在线和离线安装Cloudera CDH 5.6.0  Cloudera Manager 5和CDH5离线安装 Ubuntu14.04用apt在线/离线安装CDH5.1.2[Apache Hadoop 2.3.0 https://www.zybuluo.com/ncepuwanghui/note/474966  ClouderManager官网 https://www.cl…

本文是arxiv上一篇较短的文章,之所以看是因为其标题中半监督和文本分类吸引了我.不过看完之后觉得所做的工作比较少,但想法其实也挺不错. 大多数的半监督方法都选择将小扰动施加到输入向量或其表示中,这种方式在计算机视觉上比较成功,但对于离散型的文本却不适合.为了将这个方法应用于文本输入,本文将神经网络\(M\)进行拆分:\(M=U \circ F\).其中\(F\)被冻结(freeze),用于特征提取和基于droput添加噪声,\(U\)则可以是任意的半监督算法.同时,论文还对\(F\)逐渐解冻(…

这是一篇发表在ICLR2019上的论文,并且还是ICLR2019的Best paper之一.该论文提出了能够学习树结构信息的ON-LSTM模型,这篇论文的开源代码可以在GitHub找到. 自然语言都是层次结构的,小的单元(如词组)堆叠成大的单元(如子句).当一个大的成分结束时,其内部的所有小成分也要结束.然而标准的LSTM模型无法显式地建模这种层次结构.因此这篇论文通过对神经元进行排序来加入这种归纳偏置(即学习层次信息),所提出的模型叫做ordered neurons LSTM(ON-LSTM)…