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需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),…
从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S…
​ 飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发.功能完备. 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架.基础模型库.端到端开发套件和丰富的工具组件于一体. 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能.另外飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库…
什么时候需要 Looper Looper用于封装了android线程中的消息循环,默认情况下一个线程是不存在消息循环(message loop)的,需要调用Looper.prepare()来给线程创建一个消息循环,调用Looper.loop()来使消息循环起作用,使用Looper.prepare()和Looper.loop()创建了消息队列就可以让消息处理在该线程中完成. 使用Looper需要注意什么 写在Looper.loop()之后的代码不会被立即执行,当调用后mHandler.getLoo…
此错误是由于版本造成的,如果使用mybatis3.4版本以上,配置拦截器规则应增加Intger @Intercepts({ @Signature( type= StatementHandler.class, method = "prepare", args = {Connection.class,Integer.class} ) })…
目录 [TOC] 1.基本概念 ​ 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下,四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装.Docker1.12.3的安装,以及Docker Swarm集群的简单实例> c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c…
目录 [TOC] 1.环境准备 ​ 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下 c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c4 -> 10.0.0.34 ​ 四台机器的host以c1为例: [root@c1 ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 #::1 local…
prepare可以解决大访问量的网站给数据库服务器所带来的负载和开销,本文章通过实例向大家介绍预查询prepare与普通查询的性能对比,需要的朋友可以参考一下. 实例代码如下: <?php class timer { public $StartTime = 0; public $StopTime = 0; public $TimeSpent = 0; function start(){ $this->StartTime = microtime(); } function stop(){ $th…