import tensorflow as tfimport numpy as np # todo 学习 Session中的参数Config=tf.ConfigProto()的使用.重点是GPU相关的参数 def config_params(): # todo 第二种执行会话的方式 with tf.Graph().as_default(): # 一.构建模型图 print('当前模型的默认图是:{}'.format(tf.get_default_graph())) # 1.定义2个原始的输入的te

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 1.1 概述 1.2 如何调用 0x02 Session 2.1 Session 定义 2.2 构造函数 2.2.1 ResourceManager 2.2.1.1 接口 2.2.1.2 Core 2.2.1.3 拓展 0x03 Parser 3.1 定义 3.2 如何组织网络 3.2.1 输入

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1

rabbitmq.config详细配置参数 Key Documentation tcp_listeners 用于监听 AMQP连接的端口列表(无SSL). 可以包含整数 (即"监听所有接口")或者元组如 {"127.0.0.1", 5672} 用于监听一个或多个接口. Default: [5672] num_tcp_acceptors 接受TCP侦听器连接的Erlang进程数. Default: 10 handshake_timeout AMQP 0-8/0-9/0

原文:rabbitmq.config详细配置参数 rabbitmq.config详细配置参数 详细使用方法请点击:http://blog.csdn.net/Super_RD/article/details/70327503 Key Documentation tcp_listeners 用于监听 AMQP连接的端口列表(无SSL). 可以包含整数 (即"监听所有接口")或者元组如 {"127.0.0.1", 5672} 用于监听一个或多个接口. Default: [

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 数据集 2.1 Norm 2.1.1 数据文件 2.1.2 文件列表 2.2 Raw 2.3 Parquet 0x03 CSR 格式 3.1 什么是CSR 3.2 HugeCTR 之中的CSR 3.3 操作类 3.3.1 定义 3.3.2 构造函数 3.3.3 生成新行 3.3.4 插入数据 0

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (4) 0x00 摘要 0x01 总体流程 0x02 DataReader 2.1 定义 2.2 构建 2.3 DataReaderSparseParam 2.3.1 定义 2.3.2 使用 0x03 DataReader Buffer 机制 3.1 比对 3.2 Buffer 相关类 3.3 DataReader构造 3.3.1 辅助 G

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(8) ---Distributed Hash之后向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 总述 2.1 注释 2.2 代码 0x03 输入 3.1 定义 3.2 切换 0x04 backward 4.1 总体代码 4.2 AllGather 4.2.1 原理 4.2.2 代码 4.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 定义 0x03 构建 3.1 调用 3.2 构造函数 3.3 如何确定slot 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 alltoall 4.3 Reorder 4.3.1 思路 4.3.2 图示 4.4 slot id 4.

#pragma mark - #pragma mark - audio session config - (void)setAudioSessionConfig { NSError *error; AVAudioSession *session = [AVAudioSession sharedInstance]; _originalAudioSessionCategory = session.category; if (![session setCategory:AVAudioSessionCa

参数化之利用CSV Data Set Config从文件读取参数并关联变量   by:授客 QQ:1033553122 1.   添加CSV Data Set Config 右键线程组->配置元件->CSV Data Set Config 2.   配置 新建test.cvs文件内容如下 CSV Data Set Config参数说明: Filename:文件名,,指保存信息的文件目录,可以相对或者绝对路径 Variable Names:参数名称(有几个参数,在这里面就写几个参数名称,每个名称

NVIDIA Jetson TX2 查看系统参数状态. 当前博主的TX2更新的版本为:Jetpack 3.3, cuda 9.0.252, cudnn7.0, opencv3.3.1, TensorRT4.0.2,系统内核:tegra-ubuntu 4.4.38-tegra aarch64, Linux系统版本:Ubuntu16.04,原Python:2.7.11+(更新后为Python3.5.2) pip19.0.3,setuptools-36.6.0(更新后为setuptools-40.8.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表 0x00 摘要 0x01 简述 1.1 基类 1.2 功能 0x02 定义 2.1 思路 2.2 代码 0x03 HashTable 3.1 定义 3.2 HashTableContainer 3.3 调用 3.4 concurrent_unor

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器---(7) ---Distributed Hash之前向传播 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 总体逻辑 2.1 注释&思路 2.2 总体代码 0x03 配置数据 3.1 CUB函数 3.1.1 cub::DeviceScan::InclusiveSum 3.1.2 cub::Dev

众所周知,在进行接口测试的过程中,需要创建不同的场景(不同条件的输入,来验证不同的入参的返回结果).因而,在日常的自动化接口监控或商品监控等线上监控过程中,需要配置大量的入参来监控接口的返回是否正确. 日常常见的线上监控几个简单的监控示例场景如下: 监控电商网站某个类目下的商品数量.若类目中商品的数量小于一定的数量,则认为需要认为查看商品池的商品是否正确: 监控商品的价格.当商品价格出现超出限定的波动幅度时,通知相应的商品负责人,对其进行确认,从而保证商品价格的正确无误. 监控商品在某一地域是否

1. 设置一个secret_key 2.验证登入后加上session,这是最简单,不保险 . 3.注意render_template传的参数是字典

每个微服务都有自己的配置文件application-local.yml和bootstrap.yml, 这个两个配置文件的读取顺序是先读取bootstrap.yml文件,在读取application-local.yml文件,参数名相同,则后者覆盖前者. 提取公共参数是因为,eureka.zipkin等配置都是一样的,每一个微服务都要进行配置,很繁琐,而且配置一多,就心烦. 提取公共配置参数,要借助Spring Cloud Config,我这里是把配置文件放在了gitlab上,当然你也可以放在Git

对于做接口和性能测试,个人感觉Jmeter是一个非常方便易学的工具,今天随笔记录Jmeter 参数化之 CSV Data Set Config. 首先在开始记录之前,先搞明白2个问题 1.什么是参数化? 个人理解:将固定的数据,使用动态参数的形式代替,而动态参数是可以根据自己的需要进行配置的.简单点就是动态配置 2.什么时候用到参数化? 比如:登录操作中的用户名和密码.查询操作中的关键字,通过配置不同的用户名密码或者关键字,实现不同用户的登录和不同关键字的查询. 下面开始介绍Jmeter 如何实

Natas20: 读取源码,发现把sessionID存到了文件中,按键值对存在,以空格分隔,如果$_SESSION["admin"]==1,则成功登陆,得到flag.并且通过查询所提交的参数,也会被存到文件中,因此,可以采取注入键值对admin 1的方式来实现修改.使用burp抓包,将name参数修改为:name=xxx%0Aadmin 1,得到flag. 源码解析: <html> <head> <!-- This stuff in the header

.获取jedis实例时,实际上可能有两类错误.一类是pool.getReource(),得不到可用的jedis实例:另一类是jedis.set/get时出错也会抛出异常:为了实现区分,所以根据instance是否为null来实现,如果为空就证明instance根本就没初始化,也就不用return给pool:如果instance不为null,则证明是需要返还给pool的: b.在instance出错时,必须调用returnBrokenResource返还给pool,否则下次通过getResourc