含义: FIFO:First In First Out,先进先出LRU:Least Recently Used,最近最少使用 LFU:Least Frequently Used,最不经常使用 以上三者都是缓存过期策略. 原理和实现: 一.FIFO按照“先进先出(First In,First Out)”的原理淘汰数据,正好符合队列的特性,数据结构上使用队列Queue来实现. 如下图: 1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部,数据在FIFO队列中顺序移动: 2. 淘汰FIFO队列头部的数据: 二.L

原文地址: https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85143614 -------------------------------------------------------------------------------- PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现.PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(Mult

PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现.PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing. 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR. 等间隔调整学习率 StepLR 等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整

学习率是深度学习训练中至关重要的参数,很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力.所以学习率调整策略同样至关重要,这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法. import torch import numpy as np from torch.optim import SGD from torch.optim import lr_scheduler from torch.nn.parameter import Parameter model = [Parameter(torch

通常为了模型能更好的收敛,随着训练的进行,希望能够减小学习率,以使得模型能够更好地收敛,找到loss最低的那个点. tensorflow中提供了多种学习率的调整方式.在https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train搜索decay.可以看到有多种学习率的衰减策略. cosine_decay exponential_decay inverse_time_decay linear_cosine_decay natural_ex

一.        问题背景 天威视讯项目3月底发生了一次点播出现节目请求超时的情况,在查询故障的过程中,发现MAP服务器操作系统的时钟被向前调整了11秒,姑且不论是否是这个原因导致的故障,但每台服务器在安装了NTP的情况下,为什么还会一次修改达到11秒情况的时间差,是需要查清的一个事情. 此文由博主徐徐原创,转载请指明出处欢乐世界http://www.happyworld.net.cn. 二.        问题分析 1.       现象分析 天威视讯项目目前部署的NTP服务是一台MYSQL

WHAT? 本章讨论程序性能调整问题.但是对用户来说,程序员按时交付软件,提供一个清爽的用户界面,避免系统经常死机常常比程序性能更加重要 WHY? 在程序设计这种文化中,编写出能够节省几微秒的代码可以证明你很酷-- HOW? Pareto法则 即80/20法则,指你可以通过20%的努力获取80%的成果 一些无稽之谈 在搞基高级语言中,减少代码行数可以加快代码执行速度 特定运算可能比其他的更快,代码规模也较小:在某个环境下提升程序性能的方法放到另一个环境中可能会损害程序性能.在调整代码的时候你实际

在上一次[https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11031563.html]学习了一个新的JVM对象晋升到老年代的参数“MaxTenuringThreshold”,它的具体作用回忆一下: 简单来说就是用来控制哪些对象的年龄超过了这个最大值就会晋升到老年代,而对于对象晋升的参数其实在之前还有一个类似的[https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11025817.html],如下: 它有个注意事项就是需要配合着这个参数一起使用: 它是用

有关如何配置 Azure Storage Library 重试策略的信息,可参阅 Gaurav Mantri 撰写的一篇不错的文章<SCL 2.0 – 实施重试策略>.但很难找到关于使用何种重试策略设置的实用指导.本文章提供的建议是基于Microsoft 团队在高负载场景中使用SCL 的实际体验(对于低流量场景,使用默认的重试策略即可). ExponentialRetry与LinearRetry 对于不必考虑维持较短的响应时间的批处理,ExponentialRetry 类似乎是首选方法.您希望

操作系统:Windows8.1 显卡:Nivida GTX965M 开发工具:Android studio 2.3.3 | ExoPlayer r2.5.1 使用 ExoPlayer已经有一段时间了,对播放器的整体架构设计 到 具体实现 佩服至极,特别建议开发播放器的同学有机会一定要看看,相信会受益匪浅.这次分享的内容主要关于缓存策略优化. Default Buffer Policy Google ExoPlayer提供了默认的AV数据的缓存策略,并通过 DefaultLoadControl 组

前言 该读书笔记用于记录在学习<深入理解Java虚拟机--JVM高级特性与最佳实践>一书中的一些重要知识点,对其中的部分内容进行归纳,或者是对其中不明白的地方做一些注释.主要是方便之后进行复习. 目录 <深入java虚拟机>读书笔记之Java内存区域 垃圾收集器与内存分配策略 哪些内存需要垃圾回收 在上一节中有提到在运行时数据区域包括:堆.虚拟机栈.本地方法栈.程序计数器.方法区(JDK1.7及之前).元空间(JDK1.8及之后).在这些区域中,程序计数器占用内存极小,可以忽略:栈

一.如何判断当前的网络状况 可以以发送一帧视频数据的时间为依据,判断当前网络拥塞情况.    网络中出现丢包和抖动,导致接收端接收数据超时,会激发发送端数据重传,重传机制本身挤占网络带宽,导致sendbuffer中的数据进一步发送失败,致使sendbuffer中的数据不断增多,达到上溢的警戒线,此时应用层函数下发数据到sendbuffer就不会瞬间完成,而是会等待sendbuffer中的数据低于警戒线,再将数据下发.因此可以根据应用层函数写数据到sendbuffer的时间来判断网络的拥塞情况. 

有很多朋友给U-Mail马工大倒苦水:我邮件群发做了大量工作,可是有一些潜在消费者却始终无动于衷,你要说他没什么用吧,可是明明显示他有打开过,你把这个地址排除出去又有点可惜了,你要说他不可或缺,可是他打开次数既不多,阅读也是蜻蜓点水草草略过.那么怎么办呢? 马工说,U-Mail多次提倡要对目标群体实施分组式营销,有针对性的采取不同的营销策略,而上述这些不活跃的用户实际上可以给他们归类为“不活跃”组,但是不要轻易舍弃,除非你的产品供不应求到连产量都远远满足不了需求.曾经有个故事是这样说的:有两位鞋

作者阿里云容器平台技术专家 王程阿里云容器平台技术专家 张晓宇(衷源) ## 引子 不知道大家有没有过这样的经历,当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢?很难说.由于 Kubernetes 自己的机制,我们可以理解容器的资源实质上是一个静态的配置.如果我发发现资源不足,为了分配给容器更多资源,我们需要重建 Pod.如果分配冗余的资源,那么我们的 worker node 节点似乎又部署不了多少容器.试问,我们能做到容器资源的按需分配吗?这

有的时候需要我们通过一定机制来调整学习率,这个时候可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整:一般地有下面两种调整策略:(通过两个例子来展示一下) 两种机制:LambdaLR机制和StepLR机制: (1)LambdaLR机制: optimizer_G = torch.optim.Adam([{'params' : optimizer_G.parameters() , 'initial_lr' : train_opt.lr}] , lr = train_opt.lr

论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake,轮廓调整是个很不错的方向,引入循环卷积,不仅提升了性能还减少了计算量,保持了实时性,但是Deep snake的大体结构不够优雅,应该还有一些工作可以补,推荐大家阅读   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01629 论文代码:https://github.com/zju3dv/sn

Kubernetes工作负载最常用YAML格式的文件来定义. YAML的问题之一就是很难描述清单文件之间的约束或关系. 如果你希望检查是否已从受信任的注册表中提取部署到群集中的所有映像,该怎么办? 如何防止没有Pod安全策略的工作负载提交到集群? 集成静态检查可以在更接近开发生命周期的时间内捕获错误和违反策略的行为. 并且由于改善了资源定义的有效性和安全性,因此你可以相信生产工作负载遵循最佳实践. Kubernetes YAML文件的静态检查生态系统可以分为以下几类: API验证程序:此类工具针

部件的尺寸调整策略或拉伸策略sizePolicy有7个值,如果同一个布局中的不同部件设置了不同的拉伸策略策略,在整个布局空间拉伸时,它们会怎么进行拉伸处理呢? 在未设置拉伸因子的情况下,Qt中这些拉伸策略是有优先级的,经老猿验证其优先级从高到低排列如下: 1. Expanding , MinimumExpanding 优先级第1: 2.QSizePolicy.Preferred .QSizePolicy.Ignored.QSizePolicy.Minimum第2: 3.QSizePolicy.F

学习率调整 class _LRScheduler 主要属性 optimizer:关联的优化器 last_epoch:记录epoch数 bash_lrs:记录初始学习率 class _LRScheduler(object): def __init__(self, optimizer, last_epoch = -1) 主要方法: step():更新下一个epoch的学习率 get_lr():虚函数,计算下一个epoch的学习率 class _LRScheduler(object): def __i

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在