from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中权值初始化的方法 那么如何在pytorch里实现呢. PyTorch提供了多种参数初始化函数: torch.nn.init.constant(tensor, val) torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1) torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1) 等等.详细…

前言 NioEventLoopGroup是netty对Reactor线程组这个抽象概念的具体实现,其内部维护了一个EventExecutor数组,而NioEventLoop就是EventExecutor的实现(看名字也可发现,一个是NioEventLoopGroup,一个是NioEventLoop,前者是集合,后者是集合中的元素).一个NioEventLoop中运行着唯一的一个线程即Reactor线程,这个线程一直执行NioEventLoop的run方法.这个run方法就是netty的核心方法,…

前言 根据前文我们知道,NioEventLoopGroup和NioEventLoop是netty对Reactor线程模型的实现,而本文要说的ServerBootstrap是对上面二者的整合与调用,是一个统筹者和协调者.具体netty使用的是Reactor单线程模型还是多线程模型.抑或者主从多线程模型,都是ServerBootstrap的不同配置决定的. 下面照例粘贴一下示例demo(以Reactor多线程模式构建),开始正文. public class NettyDemo1 { // netty…

1.map/multimap的简介 map是标准的关联式容器,一个map是一个键值对序列,即(key,value)对.它提供基于key的快速检索能力. map中key值是唯一的.集合中的元素按一定的顺序排列.元素插入过程是按排序规则插入,所以不能指定插入位置. map的具体实现采用红黑树变体的平衡二叉树的数据结构.在插入操作和删除操作上比vector快. map可以直接存取key所对应的value,支持[]操作符,如map[key]=value. multimap与map的区别:map支持唯一键…

上节通过一系列重构 简单的项目就实现了 不过还有些EF的功能没有讲 这节就通过项目 讲讲EF其他的功能与技巧 一.直接执行SQL语句 通常来讲 EF 不用写SQL语句的  但是 在有些场合  比如对生成的SQL语句 觉得不满意 要做优化  或者做报表统计时 要写很变态的SQL语句 再或者 批量操作等   这个时候 使用ORM的弱点就显露了出来 但是 做为优秀的ORM框架  EF 是支持原生态的SQL的   这里面 提供了三种方法 1. DbSet.SqlQuery   有跟踪状态的查询  2. …

在Prometheus的报警系统中,是分为2个部分的, 规则是配置是在prometheus中的, prometheus组件完成报警推送给alertmanager的, alertmanager然后管理这些报警信息,包括静默.抑制.聚合和通过电子邮件.on-call通知系统和聊天平台等方法发送通知. 主要步骤如下 安装和部署alertmanager 在prometheus中配置alertmanager的地址信息. 在prometheus中设置报警规则 在alertmanager配置接受者信息等 安装…

Pytorch学习系列(一)至(四)均摘自<深度学习框架PyTorch入门与实践>陈云 目录: 1.程序的主要功能 2.文件组织架构 3. 关于`__init__.py` 4.数据处理 5.模型定义 6.工具函数 7.配置文件 8.main.py 9.使用 1.程序的主要功能: 模型定义    数据加载    训练和测试 2.文件组织架构: ```├── checkpoints/├── data/│   ├── __init__.py│   ├── dataset.py│   └── get_…

前言 今天研究ServerBootstrap的bind方法,该方法可以说是netty的重中之重.核心中的核心.前两节的NioEventLoopGroup和ServerBootstrap的初始化就是为bind做准备.照例粘贴一下这个三朝元老的demo,开始本文内容. public class NettyDemo1 { // netty服务端的一般性写法 public static void main(String[] args) { EventLoopGroup boss = new NioEve…

Quartz.NET它是一个开源的任务调度引擎,对于周期性任务,持久性任务提供了很好的支持,并且支持持久性.集群等功能. 这是什么对我来说Quartz.NET学习记录: 源代码下载http://yunpan.cn/cZcHVh7W3SB3X  訪问passwordd45a 因为博客编辑器的问题.部分代码可能显示不全然,可点击 这个button来获取完整的源代码 Quartz.NET学习系列(一)--- 高速入门 Quartz.NET学习系列(二)--- 简单触发器 Quartz.NET学习系列(…

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率…