MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t

Mask R-CNN用于目标检测和分割代码实现 Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow 代码链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 这是基于Python 3,Keras和TensorFlow 的Mask R-CNN的实现.该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割masks.基于功能金字塔网络Feature Pyramid N

怎样提升Web页面的性能,非常多开发者从多个方面来下手如JavaScript.图像优化.server配置,文件压缩或是调整CSS. 非常显然HTML 已经达到了一个瓶颈.虽然它是开发Web 界面必备的核心语言. HTML页面的负载也是越来越重.大多数页面平均须要40K的空间,像一些大型站点会包括数以千计的HTML 元素.页面Size会更大. 怎样有效的减少HTML 代码的复杂度和页面元素的数量,本文主要攻克了这个问题.从多个方面介绍了怎样编写简练,清晰的HTML 代码.能够使得页面载入更为迅速.

简介 PostgreSQL 的开发源自上世纪80年代,它最初是 Michael Stonebraker 等人在美国国防部支持下创建的POSTGRE项目.上世纪末,Andrew Yu 等人在它上面搭建了第一个SQL Parser,这个版本称为Postgre95,也是加州大学伯克利分校版本的PostgreSQL的基石[1]. 我们今天看到的 PostgreSQL 的优化器代码主要是 Tom Lane 在过去的20年间贡献的,令人惊讶的是这20年的改动都是持续一以贯之的,Tom Lane 本人也无愧于

介绍 作为数据科学家,编写优化的Python代码非常非常重要.杂乱,效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱.经验丰富的数据科学家和专业人员都知道,当我们与客户合作时,杂乱的代码是不可接受的. 因此,在本文中,我将借鉴我多年的编程经验来列出并展示四种可用于优化数据科学项目中Python代码的方法. 优化是什么? 首先定义什么是优化.我们将使用一个直观的示例进行此操作. 这是我们的问题: 假设给定一个数组,其中每个索引代表一个城市,该索引的值代表该城市与下一个城市之间的距离.假设我们有两个索

一,前言 现实业务当中,有一个很常见的流程:从数据库获取数据到DataTable,然后将DataTable绑定到实体类集合上,一般是List<Class>,代码写起来也简单:遍历+赋值就可以了. 但是,代码逻辑虽然简单,代码量不小,而且代码往往很臃肿.本篇文章就来一步步对这种业务代码进行优化. 本文使用C#进行实现及演示. 相信看完的你,一定会有所收获! 本文地址:https://www.cnblogs.com/lesliexin/p/15307862.html 二,基础写法 就像前言所说,代

[size=5][color=Red](译文)优化PHP代码的40条建议[/color][/size] 40 Tips for optimizing your php Code 原文地址:http://reinholdweber.com/?p=3 英文版权归Reinhold Weber所有,中译文作者yangyang(aka davidkoree).双语版可用于非商业传播,但须注明英文版作者.版权信息,以及中译文作者.翻译水平有限,请广大PHPer指正. 1.    If a method ca

优化 PHP 代码技巧1. 如果一个方法能被静态,那就声明他为静态的,速度可提高 1/4;2. echo 的效率高于 print,因为 echo 没有返回值,print 返回一个整型;3. 在循环之前设置循环的最大次数,而非在在循环中;4. 销毁变量去释放内存,特别是大的数组;5. 避免使用像__get, __set, __autoload 等魔术方法;6. requiere_once()比较耗资源;7. 在 includes 和 requires 中使用绝对路径,这样在分析路径花的时间更少;8

通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化.一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法.我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能.而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能. 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧. 1．对象的生成和大小的调整. JAVA程序设计中一个普遍的问题就是没有好好的利用JAVA语言本身提供的函数,从而常常会生成大量的对象(或实例)

其实写过多次网络链接.但是因为换了工作,又没电脑在身边,所以以前的代码都没办法翻出来用. 所以从今天起,一些常用的代码只好放到网上. 公司有一个局域网的游戏.本来想用u3d的rpc就可以完成.但是后来说要传语音.于是只有写一个tcp. 目前完成的模块大的说就两块,网络和消息分发. 服务器有玩家池的管理. 网络部分没有想得很详细.因为是局域网,所以也不存在多大开销.如果有需要上千的需求,可能还要优化下代码结构以及锁. 有缘之人自取. 无论你干什么,我都没任何要求.唯一的要求,如果你发现有bug,或

多路复用I/O模型poll() 模型 代码实现 poll()机制和select()机制是相似的,都是对多个描述符进行轮询的方式. 不同的是poll()没有描述符数目的限制. 是通过struct pollfd结构体,对每个描述符进行轮询的 struct pollfd fdarray { int fd;    /*文件描述符*/ short events; /*表示等待的事件*/ short revents;/*表示返回事件即实际发生的事件*/ }; 每一个pollfd结构体指定了一个被监视的文件描

Winsock 的I/O操作: 1. 两种I/O模式 阻塞模式:执行I/O操作完成前会一直进行等待,不会将控制权交给程序.套接字 默认为阻塞模式.可以通过多线程技术进行处理. 非阻塞模式:执行I/O操作时,Winsock函数会返回并交出控制权.这种模式使用 起来比较复杂,因为函数在没有运行完成就进行返回,会不断地返回 WSAEWOULDBLOCK错误.但功能强大.为了解决这个问题,提出了进行I/O操作的一些I/O模型,下面介绍最常见的三种: Windows Socket五种I/O模型——代码全攻

最短路问题的基本内容 最短路问题研究的是,在一个点与点之间连接形成的网络图中,对应路径赋予一定的权重(可以理解为两点之间的距离),计算任意两点之间如何和走,路径最短的问题.在这里的距离可以理解成各种两点之间某种任务的开销. 网络图 模型调用 解决最短路问题,一般可采取 dijkstra 或者floyd 这两种模型,模型调用形式如下: [mydist,mypath]=mydijkstra(a,sb,db) % dijkstra模型 [mydist,mypath]=myfloyd(a,sb,db)

指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

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作为网页设计师(前端工程师),你可能还记得曾经的那个网页大小建议:一个网页(包括HTML.CSS.Javacript.Flash和图片)尽量不要超过30KB的大小,随着互联网的日益庞大,网络带宽也在飞速发展,很多设计师已经不再考虑这条30KB的理想准则.随着越来越受欢迎的CSS布局和Javascript对网站用户体验的强化,使得这种现象越来越普遍,尤其是对于大型网站来说,仅仅一个CSS文件就已经超过了30KB的上限. 但是即便如此,现在也有很多准则来帮助你在完成CSS布局后进行CSS代码的压缩和

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