伴随无人机性能的提升,单个项目涉及到的倾斜摄影数据范围不断扩大,模型的数据量越来越大,在同配置机器上的显示速度也相应的越来越慢,那么如何在不升级配置的情况下提升模型的加载速度呢? 01 百GB倾斜摄影模型合并根节点前后加载效果对比 话不多说,先上对比图:▲未合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间56.4秒) ▲合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间小于1秒) 02加载速度差异那么大的原因? 软件对于模型的

通过Jenkins跑Jmeter接口测试脚本,我想当有接口跑失败时Jenkins发送邮件通知,这个如何弄呢

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=

Thrift 使用TNonblockingServer模型时调用PosixThreadFactory出错.   我定位到shared_ptr<PosixThreadFactory> threadFactory = shared_ptr<PosixT hreadFactory > (new PosixThreadFactory());   会出现链接错误.    分析原因生成libthrift.lib的时候,PosixThreadFactory没有生成接口. 在libthrift工程

假如我们得到了如下的checkpoints, 上面的文件主要可以分成三类:一种是在保存模型时生成的文件,一种是我们在使用tensorboard时生成的文件,还有一种就是plugins这个文件夹,这个是使用capture tpuprofile工具生成的,该工具可以跟踪TPU的计算过程,并对你的模型性能进行分析,这里就不想详细介绍了.本文主要介绍前面两种文件的作用: tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的

原文:ArcGIS API for Silverlight 当DataGrid选中项时,地图聚焦弹出窗口,并可以播放音频文件 先看效果图,然后上代码: <UserControl x:Class="MapClient.PicMusic" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx

用MPLAB IDE编程时,软件总是弹出一个窗口提示:"the extended cpu mode configuration bit is enabled,but the program that was loaded was not built using extended cpu instructions.therefore,your code may not work properly."怎么办? 在main函数前加一句伪指令:#pragma config XINST=OFF即

  在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,虽然mysql提供 有distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条,但往往只用它来返回不重复记录的条数,而不是用它来返回不重记录的所有值.其原因是 distinct只能返回它的目标字段,而无法返回其它字段,这个问题让我困扰了很久,用distinct不能解决的话,我只有用二重循环查询来解决,而 这样对于一个数据量非常大的站来说,无疑是会直接影响到效率的.所以我花了很多时间来研究这个问题,网上也查不到解决方案,期间把容容拉来帮

SpringBooot- 访问时,默认有弹出认证 springboot启动成功后,访问请求时,默认弹出窗口,需登录认证. 原因: 是由于使用了springsecurity的默认安全策略,解决方案:启动时,查看输出日志有一行给出了默认密码,如下,默认用户:user,密码是日志中打印出的密码,即可登录. 也可以将默认的安全策略关闭,在项目的配置文件(application.properties)中 ,添加:security.basic.enabled=false 

oracle官网下载jdk8跑不动太慢了,给出快速下载方式 之前在oracle官网下载jdk1.8实在速度太慢,只有20K左右的下载速度,有时候甚至不动,最关键的慢也就算了,cookie有效期有限,有限时间下载不下来就会失效,结果导致每次只下10%左右就得从头下,根本下载不下来,爬墙还是很慢,最终用Aira的断点 利用开始速度快不停暂停下载,现在下载成功了分享给大家 因为网盘很容易失效,为了方便维护,请在公众号“剑小新”内回复jdk即可获取连接,一个是云盘的一个是有道笔记的 扫这个回复jdk即可

转载 mark666(简书作者), 链接:http://www.jianshu.com/p/63ee533a7705 我们在创建模型的时候,常常要写一大堆恶心的@property(nonatomic, copy) NSString *name;垃圾代码,遇到这个就恶心的想吐,我就想能不能自动给我生成了,你还别说网上github上就有这种软件,有兴趣的可以去搜一下,但是作为一个程序员不能老想着用别人的东西,所以我就给NSObject添加一个分类,当传入一个字典会自动生成打印处理,接下来需要做的就是

1.实现效果 2.相关代码 实现BP训练模型的线程类 class WorkThread(QtCore.QThread): finish_trigger = QtCore.pyqtSignal() # 关闭waiting_gif result_trigger = QtCore.pyqtSignal(pd.Series) # 传递预测结果信号 evaluate_trigger = QtCore.pyqtSignal(list) # 传递正确率信号 def __int__(self): super(W

当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后.唯一约束你的可能是电脑配置. CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜. 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯. 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子.对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了. 前奏有点长哦,下面马上进入

现象 在跑 edu_ocr_img 表的归档时,每跑几万个数据,都会报一次内存耗尽 PHP Fatal error:  Allowed memory size of 134217728 bytesexhausted (tried toallocate 135168 bytes) 跟踪代码发现,是在插入时以下代码造成的: EduOCRTaskBackup::getDb()->createCommand()->batchInsert(EduOCRTaskBackup::tableName(), $

出现这种问题时,一般要加上以下命令: chmod ugo+x ./admin/exe/linux.x86_64/twoBitToFa 运行成功后,再将twobit格式转化为fa格式 ./admin/exe/linux.x86_64/twoBitToFa ./goldenPath/hg19/bigZips/hg19.2bit hg19.fa

目前用到了EF5进行模型创建,发现从数据库生成过来的实体中并没有包含字段的说明信息(鄙视下微软,这么简单的问题都不给解决下,太粗枝大叶了),网上找到了EFTSQLDocumentation.Generator.exe的相关方法,但按照操作后,死活没有字段说明信息,只好看其源码,最终发现是xmlns的命名空间不对导致的,程序中给写死了,没法用.自己就哪来修改下,变成可视化直接操作的windows应用程序,分享与大家! public partial class Form1 : Form { publ

自己定义了一个卷积类,现在需要把卷积加入model中,我的操作是这样的: model.add(Convolution1dLayer) 这样就会报错: 正确的写法是: model.add(Convolution1dLayer()) 原因是Convolution1dLayer仅仅是一个类,但model需要添加的层必须是实例(对象),必须把类实例化后才能添加. 实际上,'Convolution1dLayer()'也并没有实例化,因为在我自己定义的Convolution1dLayer这个类中定义了许多需

用keras训练好模型,再在django初始化加载模型,这个过程没有问题,但是在调用到模型执行model.predict()的时候就报错: raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj) ValueError: Tensor Tensor("dense_2/Softmax:0", shape=(?, 2), dtype=float32) is not an element of

#include "iostream" #include "stdio.h" #include "stdio_ext.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" using namespace std; int main(int argc, char const *argv[]) { char buf[] = "www\nqqqq"; char

原博文 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a1b63a730101ezs4.html 说明 DbContext是对ObjectContext的简化封装.原来的ObjectContext有些地方太繁琐了,而且很多高级特性实际上并不常用. 这是两套API,和DB First,Model First还是Code First没有直接关系. 要生成ObjectContext的话,先把EF的.tt文件删掉,然后把模型的代码生成策略改成Default. 步骤 为了解决这个问题,你必