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Pytorch 之 调用中间层的结果
在研究 Retinaface 网络结构时候，有个疑惑，作者怎么把 MobileNetV1 的三个 stage 输出分别接到 FPN 上面的，我注意到下面的代码： import torchvision.models._utils as _utils # 使用 _utils.IntermediateLayerGetter 函数获得中间层的结果，第一个参数时网络，第二个参数时字典 self.body段描述符
在保护模式中，不可避免的要用到数据段和代码段，堆栈段。 在menuetos32系统中，这些段的描述符定义在sys32.inc中的第122行到243行GDT之中。其中ring3的代码段和数据段如下： ring3_code_l: dw 0xffff dw 0x0000 dbhive删除表后重新创建时提示表已存在并且卡死
SQL 错误 [1] [08S01]: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. org.apache.iceberg.exceptions.AlreadyExistsException: Table was created concurrently: iceberg_dw.dw_xxxxxxxx iceberg大规模并行处理MPP的手动搭建
MPP集群的搭建 1.端口规划 服务器 ip 实例名 PORT_NUM MAL_PORT MAL_DR_PORT GROUP 主1 192.168.48.129 GRP1_MPP_EP01 5236 5337 5253 GRP1 备1 192.168.48.131 GRP1_MPP_EP11 5237 5338 5254 GRP1 主2 192.168.48.131MPP集群的搭建
1.端口规划 服务器 ip 实例名 PORT_NUM MAL_PORT MAL_DR_PORT GROUP 主1 192.168.44.171 GRP1_MPP_EP01 5236 5337 5253 GRP1 备1 192.168.44.167 GRP1_MPP_EP11 5237 5338 5254 GRP1 主2 192.168.44.167 GRP2_MPP_EP02 5236 5337 5253 GRP2 备2 192.168.44.171 GRP2DW组队学习——深入浅出PyTorch笔记
本篇是针对DataWhale组队学习项目——深入浅出PyTorch而整理的学习笔记。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。 安装PyTorch 安装Anaconda 这里为了避免手动安装Python及数据科学相关的众多的package，我们直接安装Anaconda，在此基础上再安装Pytorch。 官网直接下载神经网络学习-优化算法5
优化算法 本次主要对动量梯度下降算法，RMSprop算法，Adam优化算法的学习进行一个总结，主要对这几个算法的公式和原理进行介绍，对于代码部分可以参考： https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 mini-batch梯度下井 当一个数据集较大时，比如这个数据集内有100万条不同的深度学习-神经网络原理1
逻辑回归基础 逻辑回归目的 逻辑回归的目的就是训练一个函数，将数据的数据输入，输出一个结果，这个结果对于不同的问题不同，对于二分类问题主要是输出一个概率值，表示是这个分类的概率。假设数据数据X为输入，Y为分类结果，计算下面这个函数： \[\hat{y}=w·X+b \]\[ \begin{aligned} &输入数达梦主备手工切换(switchover)
环境:OS:Centos 7DB:DM8 1.启动监视器在监视器配置文件dmmonintor.ini中,修改MON_DW_CONFIRM参数配置为0dmmonitor /dmdbms/data/slnngk/dmmonitor.ini若监视器已经启动的话,可以或略这一步 su - dmdba [dmdba@host135 ~]$ dmmonitor /dmdbms/data/slnngk/dmmonitor.ini [moniRprop 与 RMSprop 优化器
https://www.cnblogs.com/setdong/p/16508415.html 1. Rprop 在 full-batch optimization 中, 一些梯度可能很小, 而另一些梯度可能很大, 故难以寻找一个 global 学习率. 可以使用梯度的 sign 解决这个问题, 保证所有权重更新相同的大小. Rprop 在此基础上又考虑为每个权重单独【Deep Learning】优化深度神经网络
本文为吴恩达 Deep Learning 笔记 深度学习的实用层面 概念 训练 / 验证 / 测试： Training Set 训练集 Development Set 验证集 Test Set 测试集 偏差 / 方差： Bias 偏差 Variance 方差 Underfitting 欠拟合 Overfitting 过拟合 Optimal Error / Bayes Error 理想误差 / 贝叶斯挑战30天写操作系统-day2-汇编语言学习与Makefile入门
1.介绍文本编辑器 这里，我们直接采用自己windows电脑自带的文本编辑器即可以完成制作要求 2.继续开发 下面先是对昨天使用的helloos.nas文件内容进行详细解释 ; hello-os ; TAB=4 ; 标准FAT12格式软盘专用的代码 Stand FAT12 format floppy code DB 0xeb, 0x4e, 0x90达梦8数据守护主备集群搭建（类似于Oracle的DataGuard）
一、环境主机：192.168.190.128备机：192.168.190.129监视器：192.168.190.130 数据库名 实例名 PORT_NUM MAL_INST_DW_PORT MAL_HOST MAL_PORT MAL_DW_PORTDMDW DMDW01 5246 45101 192.168.190.128 55101 65101DMDW DMDW02 5246 45121 192.168.190.129 55121 65121 要求：1、数据名要求一数仓-拉链表
一，什么是拉链表 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。 二，用在什么地方 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 数据量比较大; 表中的部分字段会被update,如用户的contrastive loss对比损失函数及梯度计算
Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧Maxwell部署配置整理
整理一下以前的笔记： 项目背景: 需要使用Maxwell进行对MySQL的业务库数据采集到Kafka 版本选择：当时v1.29.1开始支持HA 参考文档：https://maxwells-daemon.io/quickstart/ 下载地址：https://github.com/zendesk/maxwell/releases/tag/v1.29.1 解压：tar -zxvPB 导出Excel
string ls_pathname,ls_file,ls_ext long ll_return if dw_1.rowcount()<1 then messagebox('提示',"当前数据窗无记录数据,无导出的必要!",exclamation!) return end if ll_return=getfilesavename("导出文件",ls_pathname,ls_file,"txt",&quoSQLServer 数据库主体在该数据库中拥有 架构,无法删除解决方法
把dw_crm更改为“db_owner"即可删除！nlp Embedding改进CBOW
Embedding改进CBOW 假设词汇量为 100 万个时的 CBOW 模型如下，输入层和输出层存在 100 万个神经元。 下面两个问题导致耗时严重。 问题一、输入层的 one-hot 表示和权重矩阵的乘积。one-hot 表示占用内存过多，计算 one-hot 表示与权重矩阵 的乘积，需要花费大量时间。 问题二、数据库DB与数据仓库DW区别和联系
数据库（DB）和数据仓库（DW）的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念： 数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查tensorflow 自动求导
Example： import tensorflow as tf # 创建 4 个张量，并赋值 a = tf.constant(1.) b = tf.constant(2.) c = tf.constant(3.) w = tf.constant(4.) with tf.GradientTape() as tape:# 构建梯度环境 tape.watch([w]) # 将 w 加入梯度跟踪列表 # 构建计算过程，函数表达式 y用DW动手实践一下
这是用DW的一个动手实践 1 新建一个HTML5 2 用<img src=>标签插入所需要的图片 ，设定alt align hspace等参数 3用<h2>标签来凸显主题 3 文章主题用<p>来表示，设定好既定的参数 用font里的 color size等 .效果如下：了解深度学习（一）
一、logistic回归 已知输入x，参数w和b，预测出y帽的值，以此来表示预测事件的概率。其中sigmoid函数为激活函数。 损失函数是在单个训练样本中定义的用以衡量算法的运行情况，用来表示预测值y帽与y实际值有多接近的函数，而成本函数是衡量算法在全体训练样本上的表现，一30天自制操作系统day2汇编语言
《30天自制操作系统》一书中第1天和第二天中有关汇编语言的程序的理解 ; hello-os ; TAB=4 ORG 0x7c00 ; 指明程序的装载地址 ; 以下的记述用于标准FAT12格式的软盘 JMP entry DB 0x90 DB "HELLOIPL" ; 启动区的名称可以是任意的字符串（8字节） DW 512 ; 每逆向 | 《30天自制操作系统》读书笔记 | day2 汇编语言学习与Makefile入门
《30天自制操作系统》读书笔记 | day2 汇编语言学习与Makefile入门 好了直接继续day2！ 反正上来就是解释一下之前的硬编码，用汇编写了出来： ; hello-os ; TAB=4 ORG 0x7c00 ;指明程序的装载方式 ; 以下的记述用于标准的FAT12格式的软盘 JMP entry DB 0x90 DB "HELLO