[转自网络]https://my.oschina.net/cers/blog/292191 PK Belongs to primary key 作为主键 NN Not Null 非空 UQ Unique index 不能重复 BIN Is binary column 存放二进制数据的列 UN Unsigned data type 无符号数据类型(需要整数形数据) ZF Fill up values for that column with 0's if it is numeric 填充0位(例如…

神经网络Package [目前还属于草稿版,等我整个学习玩以后会重新整理] 模块Module module定义了训练神经网络需要的所有基础方法,并且是可以序列化的抽象类. module有两种状态变量:output和gradInput [output] forward(input) 利用input对象计算其对应的output.通常input和output都是Tensor类型的.有时候会有例外例如table layers(Tensor的子类).Forward之后,output变量应该被更新为新的值了…

Person与Address关联:双向N->N,[连接表必须有],两端都控制关联关系 #需要说明的是:如果程序希望某一端放弃控制关联关系,则可以在这一段的@ManyToMany注解中指定mappedBy属性,这一端就 # 无需也不能使用@JoinTable映射连接表了. Person.java package org.crazyit.app.domain; import java.util.HashSet;import java.util.Set; import javax.persistenc…

第三部分 NN-ANN 70年前的逆向推演 从这部分开始,调整一下视角主要学习神经网络算法,将其与生物神经网络进行横向的比较,以窥探一二. 现在基于NN的AI应用几乎是满地都是,效果也不错,这种貌似神奇的玩意怎么想出来的.个人不禁好奇,随后一通乱找.想理出来个线头,谁知一挖发现这线后面的故事太丰富,这里特意分享出来. 其实对神经元的认知是比较早的,在机制和功能方面多是偏向生物学解释,在这个领域最前面的自然是神经学和生物学家.在生物学框架下成果在二战前后推进速度飞快(二战期间德国和英美科研投入特别…

1. [intrinsic column flags] (基本字段类型标识) - PK: primary key (column is part of a pk) 主键 - NN: not null (column is nullable) 非空 - UQ: unique (column is part of a unique key) 唯一 - AI: auto increment (the column is auto incremented when rows are inserted)…

Person与Address关联:单向N->N,[有连接表的] #和单向1->N关联代码完全相同,控制关系的一端需要增加一个set类型的属性,被关联的持久化实例以集合形式存在. #N->N关联,需要使用@ManyToMany注解来修饰待代表关联实体的集合属性. #@JoinTable注解的inverseJoinColumn属性所指定的@JoinColumn中unique=false或去掉. Person.Java package org.crazyit.app.domain; impor…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

1.nn模块是神经网络模块 2.父类module,子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear:做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd,全称Stochastic gradient descent(随机梯度下降)…

This problem (Unable to fetch namespace information from active NN) occurs, because the active namenode is not running.…

ZKFC : zookeeper FailoverController NN : name node Hadoop 2.0 HA架构图: FC是要和NN一一对应的,两个NN就要部署两个FC.它负责监控NN的状态,并及时的把状态信息写入ZK.它通过一个独立线程周期性的调用NN上的一个 特定接口来获取NN的健康状态.FC也有选择谁作为Active NN的权利,因为最多只有两个节点,目前选择策略还比较简单(先到先得,轮换). ZKFC是Hadoop中通过ZK实现FC功能的一个实用工具. ZKFC的主类…

Python实现NN(神经网络) 参考自Github开源代码:https://github.com/dennybritz/nn-from-scratch 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) sklearn(人工智能包,生成数据使用) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是…

今天学长在面试的时候遇到了一道题,然后让大家做一做. 在不看下面的答案之前,悠闲的朋友们一起来抖动一下大脑吧! 以下是我的想法: import java.util.Scanner;public class Case02 {    private static Scanner sc = new Scanner(System.in);    public static void main(String[] args) {        System.out.println("n=2\n1*2*5*6…

数据降维的重要性就不必说了,而用NN(神经网络)来对数据进行大量的降维是从2006开始的,这起源于2006年science上的一篇文章:reducing the dimensionality of data with neural networks,作者就是鼎鼎有名的Hinton,这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代. 今天花了点时间读了下这篇文章,下面是一点笔记: 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了,但是为什么它没有得到广泛应用呢?其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时…

第一天的笔记,是伪分布hadoop集群搭建, 后面是hadoop Ha的分布式集群搭建 第一天,是HDFS的shell操作 NN工作机制 里面是二进制 DN工作原理 上传完了之后,在hdfs的虚拟路径下,有这个文件,其实,是切分成很多block,放到公共的datanode文件夹下. 134217728/1024/1024=128M,所以,分成个Block. 其实,此刻,blk_1073741856等价于jdk-7u65-linux-i586.tar.gz. 所以,文件被是切分成很多block,放…

mysql workbench 建表时 - PK: primary key (column is part of a pk) 主键 - NN: not null (column is nullable) 非空 - UQ: unique (column is part of a unique key) 唯一 - AI: auto increment (the column is auto incremented when rows are inserted) 自增 - BIN: binary (i…

在WEEK 5中,作业要求完成通过神经网络(NN)实现多分类的逻辑回归(MULTI-CLASS LOGISTIC REGRESSION)的监督学习(SUOERVISED LEARNING)来识别阿拉伯数字.作业主要目的是感受如何在NN中求代价函数(COST FUNCTION)和其假设函数中各个参量(THETA)的求导值(GRADIENT DERIVATIVE)(利用BACKPROPAGGATION). 难度不高,但问题是你要习惯使用MATLAB的矩阵QAQ,作为一名蒟蒻,我已经狗带了.以下代核心…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5653864.html 参考网址: http://torch.ch/docs/getting-started.html http://deepdish.io/2015/02/20/local-torch-installation/ 160714说明:如果需要使用torch及GraphicsMagick并读取jpg图像的话,最好先安装libjpeg的库,然后在安装GraphicsMagick,最后再安装…

领域模型: 关系数据模型 双向 n-n 关联须要两端都使用集合属性 双向n-n关联必须使用连接表 集合属性应添加 key 子元素用以映射外键列, 集合元素里还应添加many-to-many子元素关联实体类 在双向 n-n 关联的两边都需指定连接表的表名及外键列的列名. 两个集合元素 set 的table 元素的值必须指定,并且必须同样.set元素的两个子元素:key 和 many-to-many 都必须指定 column 属性.当中,key 和 many-to-many 分别指定本持久化类和关联…

​ 昨日去了趟无锡,前天下了暴雨,所以昨天给我的感觉天气很好,天蓝云白的,以后在这边学习估计也是一件很爽的事情,且昨日通知书业寄到学校了,附赠了一份研究生数学建模的传单,我搜了搜近几年的题目,感觉统计模块的题目很多,学了一段时间的机器学习现在感觉看懂还是有点小难,但是有几道可以直接看出思路.昨天回来后并未继续笔记的整理,转去翻了翻周志华的书,重新看后感觉很棒,这段时间再重新看一遍,下了本统计学习方法也要这几日学一下. ​ one-VS-all与神经网络练习ex3 ​ 对于此练习,您将使用逻辑回归…

​ 自己好奇搜了几篇别人对Ng视频的的笔记,读下去可观性很强,后回到自己的笔记却觉得矛盾很多,有些地方搞得很模糊,自己没有仔细去想导致写完读起来很怪,此篇之后我决定放慢记笔记的速度,力求尽多地搞清楚模糊点. ​ 首先之前一直出现的regression analysis(即:回归分析) 究竟是怎么回事?为什么要用回归分析做分类器."回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的具体依赖关系的计算方法和理论"敝如前述中曾经举过的例子:试图根据房屋的占地(size)与起居室的数目(number…

转自 http://www.cnblogs.com/welhzh/p/6607581.html 下面是这位博主自己的翻译加上测试心得 tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关…

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参…

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s…

这个地方一开始是迷糊的,写代码做比较分析,总结出直觉上的经验． 某人若想看精准的解释,移步这个网址(http://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/73743849),但我觉得直觉上的经验更有用,如下: 直觉上的经验: 一件确定的事: padding 无论取 'SAME' 还是取 'VALID', 它在 conv2d 和 max_pool 上的表现是一致的; padding = 'SAME' 时,输出并不一定和原图size一致,但会保证覆盖原图所有…

2分类1隐层nn, 作业默认设置: 1个输出单元, sigmoid激活函数. (因为二分类); 4个隐层单元, tanh激活函数. (除作为输出单元且为二分类任务外, 几乎不选用 sigmoid 做激活函数); n_x个输入单元, n_x为训练数据维度; 总的来说共三层: 输入层(n_x = X.shape[0]), 隐层(n_h = 4), 输出层(n_y = 1). import 和预设置 # Package imports import numpy as np import matplot…

1. tf.add(x,  y, name) Args: x: A `Tensor`. Must be one of the following types: `bfloat16`, `half`, `float32`, `float64`, `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `complex64`, `complex128`, `string`. y: A `Tensor`. Must have the same type as `x`.…

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html torch.nn.init.constant_(tensor, val) 使用参数val的值填满输入tensor 参数: tensor:一个n维的torch.Tensor val:用于填满tensor的值 举例: w = torch.empty(,) nn.init.constant_(w, 0.3) 返回: tensor([[0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000], […

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:…

一.第一种方法 重启namenode(1.1.1.1 1.1.1.2)重启standby节点:1.1hadoop-daemon.sh stop zkfchadoop-daemon.sh stop namenodehadoop-daemon.sh start namenodehadoop dfsadmin -safemode get #查看安全模式是否退出hadoop-daemon.sh start zkfctail -300f /log/hadoop/hadoop-hdfs-zkfc-xxx.l…