一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用

ddtkh,dynamic datacenter toolkit for hosters,原先发布在codeplex开源社区,后来被微软归档到开发者社区中,从本质上来说它是一个企业级应用的套件,集成了微软的scvmm.scom.dpm和sms这几款windows平台应用,经过进一步的封装,通过wcf的方式提供这些应用的api接口. 现在社区提供了3.0和3.1两中版本,3.0之后各个应用的封装开发包独立出来了.比如有人需要2012的scvmm开发包,可以下载3.1的,不支持scvmm2008.

遇到的问题 在处理数据过程中,遇到需要取(n)个数的问题,而当样本量过大的时候,就不能简单的take(n),这类问题一般有两种情况: > - 有序取 TopN > - 无序取 N 先来讨论无序取N的情况: sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement:元素可以多次抽样(在抽样时替换) withReplacement=true,表示有放回的抽样 withReplacement=false,表示无

关于iOS模块化开发解决方案网上也有一些介绍,但真正落实在在具体的实例却很少看到,计划编写系统文章来介绍关于我对模块化解决方案的理解,里面会有包含到一些关于解耦.路由.封装.私有Pod管理等内容:并编写的一个实例项目放在git进行开源[jiaModuleDemo],里面现在已经放着一些封装的功能模块:会不断的进行更新,假如你感兴趣可以Star一下,项目也不断的更新完善优化:如果你有更好的方案或者说好的建议可以lssues,我会在短时间进行更新并修改相应的问题: 一:项目中存在的问题 1:当公司里

(来源:开源中国社区 http://www.oschina.net/p/codis) Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务.

http://blog.csdn.net/erick08/article/details/7194575 Microsoft  SDK 中Sample之Amcap 的运行方法      写这篇文章的由衷是我想很多编程爱好者都可能会去尝试运行SDK的Sample,但微软提供的代码并不能直接编译,我开始发现运行报错时,还拙劣地以为是代码有误,竟然改动了少许代码,结果显然还是fail了. 网上查了很多关于编译失败的资料,有讲“无法解析的外部符号”,也有讲到具体代码中的类及头文件.库文件等等,下面讲下我

1.用vs编译cuda的sample时会提示找不到"d3dx9.h"."d3dx10.h"."d3dx11.h"头文件的错误,如果没有安装这个插件,在TensorFlow里执行run方法时会导致电脑死机 解决方案;可从这里下载DXSDK_Jun10.exe. 2.import tensorflow as tf 时报 ImportError: DLL load failed:找不到指定的模块 解决方案;  下载安装一个插件地址如下https://w

豌豆夹Redis解决方案Codis源码剖析:Dashboard 1.不只是Dashboard 虽然名字叫Dashboard,但它在Codis中的作用却不可小觑.它不仅仅是Dashboard管理页面,更重要的是,它负责监控和指挥各个Proxy的负载均衡(数据分布和迁移).并且,所有API都以RESTFul接口的形式对外提供,供Proxy和codis-config(Codis的命令行工具)调用.下面就来看一下数据分布和迁移的代码执行流程. Dashboard涉及到的知识点比较多,包括Martini框

豌豆夹Redis解决方案Codis安装使用 1.安装 1.1 Golang环境 Golang的安装非常简单,因为官网被墙,可以从国内镜像如studygolang.com下载. [root@vm root]$ tar -C /usr/local -zxf go1.4.2.linux-amd64.tar.gz [root@vm root]$ vim /etc/profile export GOROOT=/usr/local/go export PATH=$GOROOT/bin:$PATH expor

介绍:在使用SharePoint中,我们经常需要做的就是打包解决方案,我们来介绍下SharePoint解决方案的手动部署,我自己觉得,解决方案是SharePoint中非常好的一个功能,部署和使用起来相当方便,尤其配合Feature的使用,可以对相应功能的开启和关闭,废话不说了,开始我们的解决方案打包部署. 前期准备-[makecab命令..ddf格式文件.manifest.xml],了解下以上三项,这个对于手动打包解决方案,是非常必要的. ·Makecab命令 MakeCAB是微软提供的制作CA

Session共享是分布式系统设计时必须考虑的一个重要的点.相比较java中的session共享解决方案,.net中的解决方案还是比较少,MemcachedSessionProvider类库是比较优秀的. EnyimMemcached是windows 下的memcached的客户端,这是一个比较优秀的类库,之后我们要谈到的MemcachedSessionProvider需要基于此memcached客户端来实现session共享.github地址: EnyimMemcached微软为我们实现了se

摘要: 本文将深入和大家探讨微服务架构下,分布式事务的各种解决方案,并重点为大家解读阿里巴巴提出的分布式事务解决方案----GTS.该方案中提到的GTS是全新一代解决微服务问题的分布式事务互联网中间件. 1 微服务的发展 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单.松耦合的服务,这样可以降低开发难度.增强扩展性.便于敏捷开发.当前被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务.国内方面,阿里

mvcmovie sample 在window10 下的部署问题 使用VS2018配置好了mvcmovie sample,发布到IIS后,打开报错: HTTP Error 500.19 - Internal Server Error The requested page cannot be accessed because the related configuration data for the page is invalid. Detailed Error Information:  解决

VNF网络性能提升解决方案及实践 2016年7月 作者:    王智民 贡献者:     创建时间:    2016-7-20 稳定程度:    初稿 修改历史 版本 日期 修订人 说明 1.0 2016-7-20 王智民 初稿                 目录 1    引言    1 1.1    编写目的    1 1.2    背景    1 2    SDN    1 2.1    SDN核心思想    1 2.2    网络虚拟化    4 3    NFV    7 3.1  

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

[使用场景] 对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时,经过sample或日志.界面定位,发生了数据倾斜. [解决方案] 局部聚合+全局聚合,进行两阶段聚合.具体为: 将原本相同的key通过附加随机前缀的方式,变成多个不同的key,就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合,进而解决单个task处理数据量过多的问题.接着去除掉随机前缀,再次进行全局聚合,就可以得到最终的结果. 第一步:给

1 微服务的发展 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单.松耦合的服务,这样可以降低开发难度.增强扩展性.便于敏捷开发.当前被越来越多的开发者推崇,很多互联网行业巨头.开源社区等都开始了微服务的讨论和实践.Hailo有160个不同服务构成,NetFlix有大约600个服务.国内方面,阿里巴巴.腾讯.360.京东.58同城等很多互联网公司都进行了微服务化实践.当前微服务的开发框架也非常多,比较著名的有Dubbo.SpringCloud.thrift .grpc等. 2 微服务落地存在的问题

数据一致性是构建业务系统需要考虑的重要问题 , 以往我们是依靠数据库来保证数据的一致性.但是在微服务架构以及分布式环境下实现数据一致性是一个很有挑战的的问题.最近在研究分布式事物,分布式的解决方案有很多解决方案,也让我在研究的同时也引发了很多思考.今天我想讲的是分布式事物解决方案是和saga有关. 原文地址:微服务场景下的数据一致性解决方案 PPT地址:Saga分布式事务解决方案与实践 incubator-servicecomb-saga地址:incubator-servicecomb-saga

java.net.URISyntaxException: Illegal character in query解决方案   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 apache-jmeter-3.2 1. 问题描述 如下,jmeter发送get参数,参数中携带字符 {},运行后查看请求响应结果,提示如下: java.net.URISyntaxException: Illegal character in query at index 59:http://xx.xxx.xx.xx:130

java.net.SocketException: Operation not supported: connect解决方案   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 apache-jmeter-3.2 1. 问题描述 如下,jmeter运行后,查看请求响应结果,提示如下: java.net.SocketException: Operation not supported: connect at java.net.DualStackPlainSocketImpl.connect0(N