简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算

原创文章.转载请以链接形式注明原始出处为http://blog.csdn.net/hongbomin/article/details/40799167. 摘要:Google近期公布的Android L平台在图形渲染方面有一项重要的改进,它引入了一个专门的线程用于运行渲染工作.UI线程负责生成的显示列表(DisplayList),而新引入的渲染线程负责重放(playback)这个显示列表绘制终于的内容,为了支持Android L系统新的渲染模型,Chromium WebView在渲染模型方面也作了

问题/现象: 业务信息流转的某些环节,会向相关人员发送通知邮件,邮件中附带有链接,供相关人员进入察看或处理业务.客户要求邮件中的链接,需要进行限制,只有特定人员才能进入处理或察看.总管想了想,应道没问题,不一会儿就改好了,在业务信息的查询方法中添加了限制——非处理人不得进入.测试这边,忙得脚不沾地,一人扛了两个项目的测试,但还是按照预先设计的测试用例,对该修改进行了测试,测试结果ok,非处理人通过邮件链接进入后,确实提示了“你没有权限,翻滚着离去吧”. 当晚发布生产后,客户一封邮件甩过来:管理员

NS2仿真实验报告3 实验名称:公交车移动周期模型及性能分析 实验日期:2015年3月16日~2015年3月21日 实验报告日期:2015年3月22日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面工具nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 建立简单回路城市公交模型,假定给回路中的每个公交车都配置一个数据

MySQL数据库的性能的影响分析及其优化 MySQL数据库的性能的影响 一. 服务器的硬件的限制 二. 服务器所使用的操作系统 三. 服务器的所配置的参数设置不同 四. 数据库存储引擎的选择 五. 数据库的参数配置的不同 六. (重点)数据库的结构的设计和SQL语句 1). 服务器的配置和设置(cpu和可用的内存的大小) 1.网络和I/O资源 2.cpu的主频和核心的数量的选择 (对于密集型的应用应该优先考虑主频高的cpu) (对于并发量大的应用优先考虑的多核的cpu) 3.磁盘的配置和选择 (

目录 第十章:主成分模型与 VaR 分析 思维导图 一些想法 推导 PCD.PCC 和 KRD.KRC 的关系 PCD 和 KRD PCC 和 KRC 第十章:主成分模型与 VaR 分析 思维导图 一些想法 NS 家族模型的参数有经济意义,同时参数变化的行为类似主成分,考虑基于 NS 模型参数的风险度量. 尝试用(多元)GARCH 滤波利率变化,对残差应用 PCA. 推导 PCD.PCC 和 KRD.KRC 的关系 利用主成分系数矩阵的正交性. PCD 和 KRD \[ \begin{align

MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 最左匹配原则 为什么会有最左前缀呢? 联合索引的存储结构 联合索引字段的先后顺序 b+树可以存储的数据条数 总结 参考 MYSQ创建联合索引,字段的先后顺序,对查询的影响分析 前言 对于联合索引我们知道,在使用的时候有一个最左前缀的原则,除了这些呢,比如字段放置的位置,会不会对索引的效率产生影响呢? 最左匹配原则 联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配,示例: create table

前言 Django为我们提供了内置的User模型,不需要我们再额外定义用户模型,建立用户体系了.它的完整的路径是在django.contrib.auth.models.User. User模型源码分析 class User(AbstractUser): """ Django 身份验证系统中的用户由该模型表示 需要用户名和密码.其他字段是可选的. """ class Meta(AbstractUser.Meta): swappable = 'AUT

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体

参考博文:http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/52611310 http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/java_memory_model_and_thread.html    http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3613043.html 一.Java内存区域的划分 由于Java程序是交给JVM执行的,所以我们在谈Java内存区域分析的时候事实上是指JVM内存区域划分. 根

edmx代码分析 本文分析Entity Framework从数据库自动生成的模型文件代码(扩展名为edmx). 1. 概述 本文使用的数据库结构尽量简单,只有2个表,一个用户表和一个分公司表(相当于部门表),一个用户必须属于一个分公司,因此用户表有一外键关联到分公司表.数据(实体)模型如图1. 图1  数据模型 2. 整体结构 以文本方式打开.edmx文件,可以看到这是一个xml文件,根结点下包括2部分内容,如图2所示. 图2  整个文档由2大部分组成 图2中,第一部分为<edmx:Runtim

版权声明:本文由熊训德原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/257 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community Hbase的WAL机制是保证hbase使用lsm树存储模型把随机写转化成顺序写,并从内存read数据,从而提高大规模读写效率的关键一环.wal的多生产者单消费者的线程模型让wal的写入变得安全而高效. 在文章<WAL在RegionServer调用过程>中从代码层面

说明: 当执行一条SQL查询的时候,为了获得满足的数据,查询在这个过程中完成解析,绑定,执行和提取数据等一系列步骤,这些步骤都是单独执行的,满足条件的数据行必须由数据库返回给应用:对于任何大小的结果集,需要返回的数据行很可能不是在一次往返调用过程中传递给应用的! 每次调用过程中,数据库与客户端之间的往返回路数将一定层次上影响总的响应时间,其中除了提取数据(FETCH)步骤,其余步骤(解析,绑定,执行)都只执行一次,这也是必要的,Oracle需要获得满足查询条件的所有数据结果从而执行多次提取操作.

一.参考资料 http://www.cnblogs.com/HPhone/archive/2012/11/05/2755974.html 二.关键步骤 1.缓冲分析数据源可以选择:点.面.线 2.构建缓冲区输入参数:创建统一投影系统的点.面和线的要素类 3.将点或面或线的要素图层拖到模型中 4.选中拖入后的椭圆标志,右键打开属性对话框 选择数据类型为:要素集(这步很关键) 5.点击“连接”,选中刚才设置属性的椭圆,一直拖向Buffer工具包,建立两者之间的联系.进一步点击该椭圆,右键菜单上选择“

[问题描述] 最近碰到有台MySQL实例出现了MySQL服务短暂hang死,表现为瞬间的并发线程上升,连接数暴增. 排查Error Log文件中有page_cleaner超时的信息,引起我们的关注: 2019-08-24T23:47:09.361836+08:00 0 [Note] InnoDB: page_cleaner: 1000ms intended loop took 24915ms. The settings might not be optimal. (flushed=182 and

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 开一个我的github传送门,可以看到代码. https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/improveNeuralNetwork/InitializeRegularize L2正则化 待分类的数据点集; 未使用L2正则化的模型迭代过

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git地址在这里: https://github.com/Lazyshot/go-hbase 这是一个使用go操作hbase的行为. 分析scan行为 如何使用scan看下面这个例子,伪代码如下: func scan(phone string, start time.Time, end time.Time) ([]Loc, error) { ... client := hbase.NewClient(zks, "/hbase") client.SetLogLevel("DEB

l 前提: 0x01. 假设绘制顶点的语句为Draw Array,变换的语句(旋转.平移.缩放)为M,而 M0; M1; M2; Draw Array; 则称对Array先进行M2再进行M1.M0 0x02. 本文基于SharpGL版本的OpenGL(C#版本) l 预备知识: 0x01. gl.Rotate是按照右手系来计算的,即设旋转轴为大拇指方向,则从指跟到指尖的方希为正方向. 0x02. gl.Scale 会改变法向量的值,从而会对颜色有影响.通过gl.Enable(OpenGL.GL_

memcachedd事件模型 在memcachedd中,作者为了专注于缓存的设计,使用了libevent来开发事件模型.memcachedd的时间模型同nginx的类似,拥有一个主进行(master)以及多个工作者线程(woker). 流程图 在memcached中,是先对工作者线程进行初始化并启动,然后才会创建启动主线程. 工作者线程 初始化 memcached对工作者线程进行初始化,参数分别为线程数量以及`main_base`, /* start up worker threads if M