一.说明 1.1 背景说明 前段时间同事说云平台通信使用了个websocket的东西,今天抽空来看一下具体是怎么个通信过程. 从形式上看,websocket是一个应用层协议,socket是数据链路层.网络层.传输层的抽像:从应用场合上看,websocket可以使用javascript实现,而socket不能用javascript实现(真不能吗?我不太确定):从实际效果上看,和一般的socket连接用起来没什么区别. 我们知道http是短连接的,反复建立和销毁连接比较耗费资源,另外http协议经常

Python3,多线程,多客户端,广播数据 #!/usr/bin/env python3 import time import threading import queue import socket # 三个线程: # 线程1:产生递增的数字,转成字符串放到队列中 # 线程2:监听端口,将产生的连接放到列表中 # 线程3:从队列中取出数字,遍历连接列表,发送到所有客户端 # 线程1:产生递增的数字,转成字符串放到队列中 class Producer(threading.Thread): def

Exchange 在RabbitMQ下进行广播模式需要用到,exchange这个参数,它会把发送的消息推送到queues队列中,exchange必须要知道,它接下来收到的消息要分给谁,是要发给一个queue还是发给多个queue,还是要删除,这些动作都取决于exchange的传入参数. Exchange在定义的时候是有类型的,以决定到底是哪些Queue符合条件,可以接收消息. Exchange:在RabbitMQ中相当于中间件负责转发消息.   注:如上图生产端到消费端,是通过exchange转

一 WebScoketS 简介 RFC 6455 即 webSockets 协议提供了一种标准化的方式去建立全双工,双方面交流的通道在客户端和服务端甚至单一的TCP连接中进行通信: webSockets 协议其跟HTTP的tcp协议不同,但是其设计目的是通过HTTP协议进行工作,可以使用40或者443端口和重新使用现有的防火墙规则: GET /spring-websocket-portfolio/portfolio HTTP/1.1 Host: localhost:8080 Upgrade: w

消息公平分发 如果Rabbit只管按顺序把消息发到各个消费者身上,不考虑消费者负载的话,很可能出现,一个机器配置不高的消费者那里堆积了很多消息处理不完,同时配置高的消费者却一直很轻松.为解决此问题,可以在各个消费者端,配置perfetch=1,意思就是告诉RabbitMQ在我这个消费者当前消息还没处理完的时候就不要再给我发新消息了. 消费者端添加 channel.basic_qos(prefetch_count=1) 带消息持久化+公平分发的完整代码 生产者 import pika #相当于声明

一定要注意,执行 broadcast 的前提在于,两个 ndarray 执行的是 element-wise(按位加,按位减) 的运算,而不是矩阵乘法的运算,矩阵乘法运算时需要维度之间严格匹配.(且矩阵乘法,np.dot(A, B) 如果维度不匹配,提示的错误不会是 broadcast,而是 aligned) 当操作两个array时,numpy会逐个比较它们的shape(构成的元组tuple),只有在下述情况下,两arrays才算兼容: 相等 其中一个为1,(进而可进行拷贝拓展已至,shape匹配

代码性能和向量化 背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行.而对于C.C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令. 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码.(注意:numpy和scipy是诸如C.C++等编译型语言编写实现的) 例如:Python语言的numpy向量化语句为什么比for快? python之类语言的for循

第一章:Python基础知识 1.Python 变量了解 .Python 二进制 .Python 字符编码 4.Python if条件判断 5.Python while循环 6.Python for循环 7.Python pyc知识了解 8.Python 数据运算 9.Python 列表 10.Python 字符串操作 11.Python 元组 12.Python 字典 13.Python 集合 14.Python 文件操作 15.Python Input交互 第二章:Python函数 1.Py

问题描述 使用 python websockets 模块作为Socket的服务端,发布到App Service for Linux环境后,发现Docker Container无法启动.错误消息为: 2021-10-28T02:39:51.812Z INFO - docker run -d -p 1764:8000 --name test_0_c348bc62 -e WEBSITE_SITE_NAME=sockettest -e WEBSITE_AUTH_ENABLED=False -e WEBS

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 4.正则化 1)加载数据 仍是问题: 'c' argument has 1 elements, which is not acceptable for use with 'x' with s 解决——直接导入函数: import scipy.io as sio def load_2D_dataset(is_plot=Tru

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作,可以将卷积核设置为一个立方体,则其从左上角开始向右移动然后向下移动,这里设置Padding模式为VALID,步长为1. 注意:卷积核中的颜色通道数必须与原始图像的颜色通道数一致. 如果想要只对红色通道有用的垂直边界,则设置卷积核为: 大小为\(3*3*3\) 识别垂直边界过滤器 如果想要对图像所有通道识别垂直边界,则设置卷积核为: 大小为\(3*3*3\) 多通道多卷积核

由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 第 1 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络. 一直感觉反向传播(Back Propagation,BP)是这部分的重点,但是当时看的比较匆忙,有些公式的推导理解的不深刻,现在重新回顾一下,一是帮助自己梳理思路加深理解,二是记

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 神经网络概述(Neural Network Overview) 本周你将学习如何实现一个神经网络.在我们深入学习具体技术之前,我希望快速的带你预览一下本周你将会学到的东西.如果在本节课中的某些细节你没有看懂你也不用担心,我们将在后面的几节课中深入讨论技术细节. 现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络.首先你需要输入特征 \(x​\),参数 \(w​\) 和 \(b​\),通过这些你就可以计算出 \(z​\),接下来使用 \

第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.

第一周 卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks) 计算机视觉(Computer vision) 计算机视觉是一个飞速发展的一个领域,这多亏了深度学习. 深度学习与计算机视觉可以帮助汽车,查明周围的行人和汽车,并帮助汽车避开它们. 还使得人脸识别技术变得更加效率和精准,你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通过刷脸就能解锁手机或者门锁. 当你解锁了手机,我猜手机上一定有很多分享图片的应用.在上面,你能看到美食,酒店或美丽风景的图片. 有些

title: cs231n assignment1 KNN tags: - KNN - cs231n categories: - 机器学习 date: 2019年9月16日 17:03:13 利用KNN算法做图像分类.python2.7环境 首先运行cs231n/datasets下的get_datasets.sh获取数据集,如果你是windows用户,也可以在网盘下载后解压到datasets里. 链接: https://pan.baidu.com/s/1KMh7OoXAX3etAwIfloril

今天我们要讲的是如何构建卷积神经网络的卷积层,下面来看个例子.   上节课,我们已经讲了如何通过两个过滤器卷积处理一个三维图像,并输出两个不同的4×4矩阵.假设使用第一个过滤器进行卷积,得到第一个4×4矩阵.使用第二个过滤器进行卷积得到另外一个4×4矩阵. 最终各自形成一个卷积神经网络层,然后增加偏差,它是一个实数,通过Python的广播机制给这16个元素都加上同一偏差.然后应用非线性函数,为了说明,它是一个非线性激活函数ReLU,输出结果是一个4×4矩阵. 对于第二个4×4矩阵,我们加上不同的

1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr

线性回归 主要内容包括: 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系.线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: \[price=w_{area}*area+w_{age}*age+b \] 数据集 我们通常收集一系列的真实数据,例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄.我们希望在这个

docker的安装见官方文档 我使用的系统为Ubuntu16.04 Ubuntu系统安装docker文档地址:https://docs.docker.com/engine/installation/linux/ubuntulinux/ Ubuntu的版本必须和文档中提到的要一致 ----------------------------------------------------------------- 1.查找相关的Ubuntu镜像 可以去docker镜像官网:https://hub.do

简介 如果要让每个接收端都能收到消息,此时需要将消息广播出去,需要使用交换机. 工作原理 消息发送端先将消息发送给交换机,交换机再将消息发送到绑定的消息队列,而后每个接收端都能从各自的消息队列里接收到信息. 示例代码 send2.py: #!/usr/bin/env python # coding=utf8 # 每次消息都只会发送给其中一个接收端,如果需要将消息广播出去,让每个接收端都能收到,那么就要使用交换机 # 定义交换机 # 不是将消息发送到hello队列,而是发送到交换机 import