深度 差异 性能excel
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
JAVA中生成随机数Random VS ThreadLocalRandom性能比较
前言 大家项目中如果有生成随机数的需求，我想大多都会选择使用Random来实现，它内部使用了CAS来实现。 实际上，JDK1.7之后，提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么他们二者之间的性能是怎么样的呢？ Random的使用 Random类是JDK提供的生成随机数的类， ......
SpringBoot向Excel模板中写入数据并下载 （无需获取file对象及模板绝对路径）
之前用获取模板路径的方式测试没问题打包后就有问题了 莫名出现一个！ 找了很多教程尝试无果 最终使用下面这个方式 无需获取file对象以及模板路径的方式进行写入下载 （那个设置浏览器编码没有测试不知道能不能用！！！） public void export(SampleFilterAO filter, ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
CAP 7.0 版本发布通告 - 支持延迟消息，性能炸了？
前言 今天，我们很高兴宣布 CAP 发布 7.0 版本正式版，我们在这个版本中带来了大批新特性以及对性能的优化和改进。 自从今年 1月份发布 6.0 版本以来，已经过去了快1年的时间。在过去的将近1年的时间里，我们也发布了几个次要版本和小版本(6.0.1, 6.1.0, 6.2.0, 6.2.1)， ......
用excel表画一个乐高
一、背景:在商场看到一个超级玛丽的乐高图感觉使用excel的颜色填充也能画出来，并且可以借助python来实现 二、excel表如何绘制正方形：1.统一设置行高与列宽excel表单元格的行与列的默认计量单位是不一样的，设置如何一样的数值并构成正方形：行的默认单位是：磅； 而一个列宽单位等于“常规”样 ......
Python：对程序做性能分析及计时统计
如果只是想简单地对整个程序做计算统计，通常使用UNIX下的time命令就足够了。由于我用的是Mac系统，和Linux系统的输出可能有不同，不过关键都是这三个时间：user: 运行用户态代码所花费的时间，也即CPU实际用于执行该进程的时间，其他进程和进程阻塞的时间不计入此数字；system: 在内核中... ......
.net6&7中如何优雅且高性能的使用Json序列化
.net中的SourceGenerator让开发者编可以写分析器，在项目代码编译时，分析器分析项目既有的静态代码，允许添加源代码到GeneratorExecutionContext中，一同与既有的代码参与编译。这种技术其实是把一些运行时才能去获取程序集相关资源的方式提前到编译前了。 .net6开始， ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
MySQL 性能压测工具-sysbench，从入门到自定义测试项
sysbench是一个开源的、基于LuaJIT（LuaJIT 是 Lua 的即时编译器，可将代码直接翻译成机器码，性能比原生 lua 要高） 的、可自定义脚本的多线程基准测试工具，也是目前用得最多的 MySQL 性能压测工具。 基于 sysbench，我们可以对比 MySQL 在不同版本、不同硬件配 ......
【性能优化】单一接口优化过程全记录（主要涉及Redis）
接口优化过程记录 问题背景 某个接口耗时长（247ms），但里面逻辑不算复杂，只进行了简单的对象引用以及操作了多次Redis 步骤1：链路追踪，确定业务耗时点 接口里通过链路追踪以及日志查询发现主要是操作Redis的这条链路耗时变长 步骤2：从Redis找问题，列出可能点 原因可能是： Redis本 ......
go slice不同初始化方式性能&数组比较
go语言开发中，slice是我们常用的数据类型之一，也是因为它的灵活性，自己也很少使用数组，当然我也知道它的一些特性，不过没有真实的去验证它，因为大多数使用场景没必要对code太过苛刻，但是如果封装作为包为其他逻辑提供使用的时候，我觉得还是要在意这些事的，毕竟作为公共包使用时，也就证明了使用的频率的 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
一文深度解读边缘计算产业发展前景
算力在云端澎湃，云计算技术日新月异。 过去十年间，全球云计算市场快速扩张，市场规模爆发性增长。 中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。 边缘计算是构筑在边缘基础设施之上，位于尽可能靠 ......
深度学习数学基础-概率与信息论
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 ......
Aspose.Cells实现excel预览
在WEB项目中经常遇到excel文档在线预览的需求，基本的解决思路有以下几大类：excel文档转PDF、excel文档直接转html、后台读取excel数据返回给前端利用Excel效果的表格插件如（HandsonTable）将数据进行展示、部署微软Office Online服务（office w ......
.NET性能优化-使用内存+磁盘混合缓存
我们回顾一下上一篇文章中的内容，有一个朋友问我这样一个问题： 我的业务依赖一些数据，因为数据库访问慢，我把它放在Redis里面，不过还是太慢了，有什么其它的方案吗？ 其实这个问题比较简单的是吧？Redis其实属于网络存储，我对照下面的这个表格，可以很容易的得出结论，既然网络存储的速度慢，那我们就可以 ......