Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开. 首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数? Batch 的选择,首先决定的是下降的方向.如果数据集比较小,完全可以采用全数据集 ( Full Batch Learning )的形式,这样做至少有 2 个好处:其一,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.其二,由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难. Full Batch Learning 可以

Oracle暂时表空间主要用来做查询和存放一些缓冲区数据.暂时表空间消耗的主要原因是须要对查询的中间结果进行排序. 重新启动数据库能够释放暂时表空间,假设不能重新启动实例,而一直保持问题sql语句的运行,temp表空间会一直增长.直到耗尽硬盘空间. 下面操作会占用大量的temporary:    1.用户运行imp/exp 导入导出操作时,会使用大量的temporary段    2.用户在Create 或者 rebuild index时    3.运行create table ...... as

说起 MTU 值,可能许多朋友连听都没听说过.简单来说,我们上网时所进行的操作,都是通过传输一个又一个“数据包”来实现的,而 MTU 值就是用来设定可传输数据包的最大尺寸的.很显然,MTU 值设置得过大或过小,都会在一定程度上影响我们上网的速度. 那么,MTU 值究竟设为多大才最合适,我们们又该如何设置 MTU 值呢? 一.什么是 MTU 值 1,从字面上来说,MTU 是英文 Maximum Transmission Unit 的缩写,即最大传输单元,它的单位是字节. 在我们常用的以太网中,MT

最近在跑一些网络时发现,训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size 大小的影响.这种现象跟以往自己所想象的有些出入,于是出于好奇,各种搜博客,大致得出了自己想要的答案,现写一篇博客记录一下. 在训练过程中,一般有三种方式来从数据集中抽取数据,更新参数.一种是取所有的样本算出梯度(Full Batch Learning),另一种是每次迭代只取一个样本进行更新,也即在线学习(Online Learning),取Batch_Size = 1,还有一种是批梯度下降法(Mini-batche

摘自:http://blog.ibireme.com/2014/09/16/adapted_to_iphone6/ 苹果公司官网设计介绍到:Retina显示屏的超高像素密度已超过人眼能分辨的范围.Retina对图像设计(图标.启动画面和其它所有像素有关的东西)有什么影响呢?如果我们的app要支持Retina,就要提供高分辨率的(宽x2,高x2)的图片.同时,为了支持没有Retina的设备,仍旧要准备低分辨率的版本. 换言之,我们要准备两套设计图. 针对不同分辨率的图片,苹果规定了一个命名规范:假

5.4.1 关于深度学习中的batch_size 举个例子: 例如,假设您有1050个训练样本,并且您希望设置batch_size等于100.该算法从训练数据集中获取前100个样本(从第1到第100个)并训练网络.接下来,它需要第二个100个样本(从第101到第200)并再次训练网络.我们可以继续执行此过程,直到我们通过网络传播所有样本.最后一组样本可能会出现问题.在我们的例子中,我们使用了1050,它不能被100整除,没有余数.最简单的解决方案是获取最终的50个样本并训练网络. 最终目的:  

知乎讨论: https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/204675996 案例一 http://www.myzaker.com/article/5a68020fd1f1495d57000030/ Training Imagenet in one hour 本篇论文发现了 large batch 可以大大的提升分类网络的收敛速度,通过把 batch size 从 256 提升到 8192,将训练时间从几周降低到了 1 个小时,大大提升了神将网络的

Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开. 首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数? Batch 的选择,首先决定的是下降的方向.如果数据集比较小,完全可以采用全数据集 ( Full Batch Learning )的形式,这样做至少有 2 个好处:其一,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.其二,由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难. Full Batch Learning 可以

1.开闭原则(Open Close Principle)定义:一个软件实体如类.模块和函数应该对扩展开放,对修改关闭.    开放-封闭原则的意思就是说,你设计的时候,时刻要考虑,尽量让这个类是足够好,写好了就不要去修改了,如果新需求来,我们增加一些类就完事了,原来的代码能不动则不动.这个原则有两个特性,一个是说“对于扩展是开放的”,另一个是说“对于更改是封闭的”.面对需求,对程序的改动是通过增加新代码进行的,而不是更改现有的代码.这就是“开放-封闭原则”的精神所在    比如,刚开始需求只是写

JVM性能调优方法和步骤1.监控GC的状态2.生成堆的dump文件3.分析dump文件4.分析结果,判断是否需要优化5.调整GC类型和内存分配6.不断分析和调整JVM调优参数参考 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数.1.Full GC会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数.2.导致Full GC的原因年老代(Tenured)被写满调优时尽量让对

JVM内存调优 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数. 1.Full GC 会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数. 2.导致Full GC的原因 1)年老代(Tenured)被写满 调优时尽量让对象在新生代GC时被回收.让对象在新生代多存活一段时间和不要创建过大的对象及数组避免直接在旧生代创建对象 . 2)持久代Pemanet Generati

一.返回多个数据集 检查你的访问数据库的代码,看是否存在着要返回多次的请求.每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数.通过在单个数据库请求中返回多个结果集,可以减少与数据库通信的时间,使你的系统具有扩展性,也可以减少数据库服务器响应请求的工作量. 如果你是用动态的SQL语句来返回多个数据集,那我建议你用存储过程来替代动态的SQL语句.是否把业务逻辑写到存储过程中,这个有点争议.但是我认为,把业务逻辑写到存储过程里面可以限制返回结果集的大小,减小网络数据的流量,在逻辑层也不用在过滤数据,

回到目录 一些概念 分区表在oracle和sqlserver中都上存在的,当数据表的数据量过大时,上千万,上亿的数据,在进行数据查询时需要显得比较慢,性能很差,这时是时候引入分区表了,分区表顾名思义,就是把物理表用一些文件NDF进行分块存储,以缓减IO的压力,因为当你的SQL文件过大的,这其实对系统的IO影响是最大的,这种分区表我感觉类似于数据的分片(mongodb),它将有效的利用服务器的CPU多核资源,并行去处理你的请求,所以在大数据情况下,分区表是很好的一种选择! 我们通常也把电脑的磁盘分

从之前的知道“大数据”这词,到2013年正式开始了解大数据领域,再到2014年深入研究大数据相关的领域,到现在逐渐影响周围的同学.朋友和家人.大数据技术将给我们带来的远不止我们想到的这些.曾经我身边的人还问我,“你以后想从事的行业是什么”,我现在已经下定了决心,第一份工作就是大数据行业的工作. 一开始接触大数据的人,总是摸不到头脑,不知道从何下手,现在我就把我这几年来的经验告诉大家,“边学边实战”.其中,找过很多书籍很多视频,其中我认为“干货比较多的.比较齐全的.内容比较丰富的.最受欢迎的”,就

CLR垃圾回收器根据所占空间大小划分对象.大对象和小对象的处理方式有很大区别.比如内存碎片整理 —— 在内存中移动大对象的成本是昂贵的,让我们研究一下垃圾回收器是如何处理大对象的,大对象对程序性能有哪些潜在的影响. 大对象堆和垃圾回收 在.Net 1.0和2.0中,如果一个对象的大小超过85000byte,就认为这是一个大对象.这个数字是根据性能优化的经验得到的.当一个对象申请内存大小达到这个阀值,它就会被分配到大对象堆上.这意味着什么呢?要理解这个,我们需要理解.Net垃圾回收机制. 如大多人

mysql优化是一个相对来说比较重要的事情了,特别像对mysql读写比较多的网站就显得非常重要了,下面我们来介绍mysql大内存高性能优化方案 8G内存下MySQL的优化 按照下面的设置试试看:key_buffer = 3840Mmax_allowed_packet = 16Mtable_cache = 1024sort_buffer_size = 32Mread_buffer_size = 32Mread_rnd_buffer_size = 32Mmyisam_sort_buffer_size

vue中webpack打包后vendor.xxx.js文件一般都特别大,其原因是因为我们引用的依赖都被压缩成一个js文件,这样会导致vendor文件过大.页面加载速度过慢,影响用户体验.所以我们就要把用不到的依赖都抽出来,在index.html用第三方引入! 话不多说,上代码! 依赖未抽出前打包: 依赖抽出之后打包: 在这里我把一般都会引入的element-ui抽出来了! 在build目录下找到文件修改如下: 添加这个对象属性:前面为依赖名称,这样打包的时候就不会把这两个依赖打包进vendor,

CLR垃圾回收器根据所占空间大小划分对象.大对象和小对象的处理方式有很大区别.比如内存碎片整理 —— 在内存中移动大对象的成本是昂贵的,让我们研究一下垃圾回收器是如何处理大对象的,大对象对程序性能有哪些潜在的影响. 大对象堆和垃圾回收 在.Net 1.0和2.0中,如果一个对象的大小超过85000byte,就认为这是一个大对象.这个数字是根据性能优化的经验得到的.当一个对象申请内存大小达到这个阀值,它就会被分配到大对象堆上.这意味着什么呢?要理解这个,我们需要理解.Net垃圾回收机制. 如大多人

第一次听说<<大数据时代>>这本书,是在网上看到的央视搞的一个2013中国好书评选活动推荐的25本“中国好书”的榜单中看到的.然后迅速上豆瓣上查看了一下对该书的评价,一看非常高,再加上央视的推荐是从2013在中国出版的40万册图书中选出25本,可以说是精华了.果断定了一本,花了三天时间读完了.   大数据这个名词或者说概念从被提出开始,经过短短几年的发展,已经传的沸沸扬扬了,经常见诸媒体上.好像哪家媒体的科技板块每天不弄一些这样的新闻条,它就显得不够档次一样.这是一个我们耳熟能详的