Batch_size参数的作用:决定了下降的方向 极端一: batch_size为全数据集(Full Batch Learning): 好处: 1.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向. 2.由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选择一个全局的学习率很困难.Full Batch Learning可以使用Rprop只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值. 坏处: 1.随着数据集的海量增长和内存限制,一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行. 2.以Rprop的方式

题意:求树上第k大联通块 n,k<=1e5 考虑转化为k短路的形式. 也就是要建出一张图是的这条图上每一条S到T的路径都能代表一个联通块. 点分治建图 递归下去,假定每个子树的所有联通块中都可以被表示为一条s'--->t'的路径. 合并的时候新建关于当前分治重心的S点和T点. S->s1->t1->s2->t2-s3->t3->T. 其中S->s1边权为wx,ti->si+1的边权为0,再连一条S->T边权为0代表这个点不选的方案即可. 这

说实话,这篇paper看了很久,,到现在对里面的一些东西还不是很好的理解. 下面是我的理解,当同行看到的话,留言交流交流啊!!!!! 这篇文章的中心点:围绕着如何降低  internal covariate shift 进行的, 它的方法就是进行batch normalization. internal covariate shift 和 batch normalization 1. 什么是 internal covariate shift呢? 简单地理解为一个网络或system的输入的dirs

转自:http://bbs.chinaunix.net/thread-2017377-1-1.html 本章的目的用尽可能最简单的方法写出一个能用的块设备驱动.所谓的能用,是指我们可以对这个驱动生成的块设备进行mkfs,mount和读写文件.为了尽可能简单,这个驱动的规模不是1000行,也不是500行,而是100行以内. 这里插一句,我们不打算在这里介绍如何写模块,理由是介绍的文章已经满天飞舞了.如果你能看得懂.并且成功地编译.运行了这段代码,我们认为你已经达到了本教程的入学资格,当然,如果你不

转自 : http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jni/index.html JNI 编程缺陷可以分为两类: 性能:代码能执行所设计的功能,但运行缓慢或者以某种形式拖慢整个程序. 正确性:代码有时能正常运行,但不能可靠地提供所需的功能:最坏的情况是造成程序崩溃或挂起. 性能缺陷 程序员在使用 JNI 时的 5 大性能缺陷如下: 不缓存方法 ID.字段 ID 和类 触发数组副本 回访(Reaching back)而不是传递参数 错误认定本地代码与

块效应及其产生原因 我们在观看视频的时候,在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块,小方块在边界处呈现不连续的效果(如下图),这种现象被称为块效应(blocking artifact). 首先我们需要搞清楚块效应产生的原因.h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换,变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的,这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节.h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化,量化能有效去除相邻像素间的空间冗余,也就是说会抹去元素数据的部分细节.比较理想的情况是量化抹

XFS:大数据环境下Linux文件系统的未来?   XFS开发者Dave Chinner近日声称,他认为更多的用户应当考虑XFS.XFS经常被认为是适合拥有海量数据的用户的文件系统,在空间分配方面的可扩展性要比ext4快“几个数量级”. “元数据验证”意味着,让元数据自我描述,保护文件系统,防范被存储层指错方向的写入.那么,为什么我们仍需要ext4? AD:WOT2015 互联网运维与开发者大会 热销抢票   [51CTO 2月7日外电头条]Linux有好多种件系统,但往往最受关注的是其中两种:

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer

BN是由Google于2015年提出,这是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中"梯度弥散"的问题,从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定.所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了. 从字面意思看来Batch Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化,确实如此,对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,...,xn},注意这个数据是可以输入也可以是网络中间的某一层输出.在BN出现之前,

介绍 此Refcard提供了Apache Hadoop,这是最流行的软件框架,可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理.我们将介绍Hadoop最重要的概念,描述其架构,指导您如何开始使用它以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序. 简而言之,Hadoop是Apache Software Foundation的一个开源项目,可以安装在服务器集群上,以便这些服务器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集.Hadoop近年来因其有效处理大数据的能力而变得非常成功.它允许公司将所有数据

  一.为何要关闭透明大页 A--MOS获取 . #翻译 由于透明超大页面已知会导致意外的节点重新启动并导致RAC出现性能问题,因此Oracle强烈建议禁用透明超大页面. 另外,即使在单实例数据库环境中,透明超大页面也可能会导致问题,并出现意外的性能问题或延迟. 因此,Oracle建议在运行Oracle的所有数据库服务器上禁用透明超大页面 #原版: Because Transparent HugePages are known to cause unexpected node reboots a

我们为什么需要锁? 在多用户环境中,在同一时间可能会有多个用户更新相同的记录,这就会产生冲突,这个就是著名的并发性问题. 图 1 并行性问题漫画 如何解决并发性问题? 借助正确的锁定策略可以解决并发性问题,资源被锁定后,其它进程想要访问它就会被阻止. 并发会造成什么样的冲突? 并发主要会导致四种常见的问题,详细情况请看下表. 问题 简要描述 解释 脏读取 当一个事务读取其它完成一半事务的记录时,就会发生脏读取 用户A和用户B看到的值都是5 用户B将值修改为2 用户A看到的值仍然是5,这时就发生了

查看操作系统块大小:#tune2fs  -l /dev/sda1 |grep 'Block size'               ( tune2fs  -l  /dev/sda1可以查看更多相关文件系统的详细信息 ) 查看os系统页的大小: #getconf PAGESIZE 查看某分区的block和inode的数量和大小,通常block比inode多 tune2fs  -l  /dev/sda1 |grep 'Block count' tune2fs  -l  /dev/sda1 |grep

一.概述 1.HDFS中的角色 Block数据: HDFS中的文件在物理上是分块存储(block),块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在hadoop2.x版本中是128M,之前的版本中是64M 基本存储单位,一般大小为64M(配置大的块主要是因为:1)减少搜寻时间,一般硬盘传输速率比寻道时间要快,大的块可以减少寻道时间:2)减少管理块的数据开销,每个块都需要在NameNode上有对应的记录:3)对数据块进行读写,减少建立网络的连接成本) 一个大文件会被拆分成

-------------------------------------------------------------------------------- 标题: 固定尺寸内存块的缓冲队列类及实现源代码 作者: 叶飞虎 日期: 2014.10.21 -------------------------------------------------------------------------------- 在一般的线性操作应用中(如: 接收缓冲区), 可能须要频繁分配和释放内存块, 频繁

分布式文件系统概述 相对于传统的本地文件系统而言,分布式文件系统(Distribute File System)是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统.分布式文件系统的设计一般采用“客户/服务机”模式,客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接,提出文件访问请求,客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问. 目前,已经得到广泛应用的分布式文件系统主要包括GFS和HDFS等,后者是针对前者的开源实现. 计算机集群结构 普通的文件系统只需要单个计算机

块设备是能随机存取装置固定大小的数据表设备.如硬盘:字符设备(如串口和键盘)它是按照字符流进入有序进行.不同之处在于是否足够的随机存取数据--这时候,你可以随心所欲地从一个位置跳到访问设备和位置.复杂多,实际上内核在块设备上下了大工夫--块I/O层. 基础概念 块设备中最小的可寻址单元是扇区. 文件系统的最小寻址单元是块. 所谓的缓冲区是块在内存中的表示. 对于一个缓冲区(块),内核须要知道它的控制信息.这时须要一个结构进行描写叙述--缓冲区头. I/O调度机制 首先,这里的I/O调度指的是磁盘

之前在几篇博客中说到了权重共享,但都觉得不够全面,这里做个专题,以后有新的理解都在此更新. 1. 减少运算只是锦上添花之前说到权重共享可以减少运算,是的,但这样说好像是可有可无,只是运算量大小的问题,其实不是可有可无的. 2. 权重共享的本质是特征提取之前说到权重就是模板,我们按照一定的模板来与样本进行比对,看看有没有与模板一致的外在表现(特征) 3. 权重共享使得模型泛化普通的神经网络输入是固定的,而权重共享可以使得输入不固定.比如很多张图像,每张图像上有个人脸,但是人脸在图像的不同位置,或者

本文部分内容转自:https://blog.csdn.net/nightcurtis/article/details/51384126 1.RandomAccessFile特点 RandomAccessFile是java Io体系中功能最丰富的文件内容访问类.即可以读取文件内容,也可以向文件中写入内容.但是和其他输入/输入流不同的是,程序可以直接跳到文件的任意位置来读写数据. 因为RandomAccessFile可以自由访问文件的任意位置,所以如果我们希望只访问文件的部分内容,那就可以使用Ran

HDFS HDFS是什么? Hadoop分布式文件系统(HDFS)是指被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统(Distributed File System).它和现有的分布式文件系统有很多共同点.但同时,它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的.HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上.HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.HDFS放宽了一部分POSIX约束,来实现流式读取文件系统数据的目的.HDFS在最开

1.创建rbd使用的存储池. admin节点需要安装ceph才能使用该命令,如果没有,也可以切换到ceph-node1节点去操作. [cephfsd@ceph-admin ceph]$ ceph osd pool create rbd_data 64 64 pool 'rbd_data' created [cephfsd@ceph-admin ceph]$ rbd pool init rbd_data [cephfsd@ceph-admin ceph]$ ceph -s cluster: id: