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tensorflow2——warmup+Cos衰减
class WarmUpCos(keras.callbacks.Callback): def __init__(self, lr_max,lr_min, warm_step,sum_step,bat): super(WarmUpCos, self).__init__() self.lr_max = lr_max self.lr_min = lr_min self.warm_step = warm_step[转] Transformer中warm-up和LayerNorm的重要性探究
idea很棒，实验结果也很棒 from： https://zhuanlan.zhihu.com/p/84614490 Transformer中的warm-up与LayerNorm 之前知乎上有一个问题：神经网络中 warmup 策略为什么有效；有什么理论解释么？在这个问题下，由于理论解释的缺乏，通过现有的一些文章，我将（可能的）原因归结为两点：（1）减缓模型在初始阶「Elasticsearch」- "Hot-Warm" Architecture @20210411
内容简介 当使用Elasticsearch做为“大时间”的数据分析的时候，建议使用时间作为索引，并设置三种不同类型的节点（主、热、温），也就是我们说的「Hot-Warm」架构。 本文介绍了「Hot-Warm」架构的一些基本概念、要注意的一些问题、如何搭建集群。 节点类型 每个节点都有他们自己的作用，下SONiC Warm Reboot
原文：https://github.com/jipanyang/SONiC/blob/69d76c5fd2d870e2c53cbe367fd09927bb4836ba/doc/warm-reboot/SONiC_Warmboot.md OverviewUse cases In-Service restart Un-Planned restartBGP docker restartSWSS docker restartSyncd docker restartTeamd docker restartIn-cold boot and warm boot.
cleanboot 干净启动，设备会删除所有软件，所有设置，恢复到出厂状态。warmboot 在不中断电源的情况下重启系统，这是一次热启动。热启动通常是由操作系统完成的，不会启动计算机的自我测试程序 reboot。部分未保存的软件会丢失数据。设备会清除一部分内存，存储不会被清除。coldboot，当你关闭对比Warm Audio话筒在鼓组OverHead上的录音 ITM28
点击了解全文 https://www.prettysound.net/blog/in-the-mix-28-dui-bi-warm-audiohua-tong-zai-gu-zu-overheadshang-de-lu-yin.html 这一期 In The Mix节目中，我们将跟随Joe Carrell一起对鼓组的Overhead话筒进行尝试，将会分别使用到Warm Audio的各个型号话筒 下面是视频字关于shader.createGPUProgram耗时较高的问题
UNITY对于shader的加载策略是：只有第一次在相机中出现时才会去创建相应的shader，测试用例如下： 1，创建测试场景 testscene 2，在testscene中创建一个 cube，为它创建一个材质 matx，使用一个shaderx 3，确保cube不在相机视野内 4，添加一个按钮 btnUseShader，添加脚本如下， public class btnUseShELSTICSEARCH 将数据从热节点转到冷节点
在ES查询时，有些数据是热点数据，这些数据是需要需要更好的机器配置的节点，当数据变得不是那么重要的时候，我们需要转到配置相对低的节点上。 比如热点新闻专题，我们需要更好的机器，热点过后，这些数据不再需要那么快的查询效率。这种情况我们可以通过ES的配置来实现。 具体配置方法 给Warm up HDU - 4612 树的直径
题意：给出n个点和m条边的无向图，存在重边，问加一条边以后，剩下的桥的数量最少为多少。 题解： 你把这个无向图缩点后会得到一个只由桥来连接的图(可以说这个图中的所有边都是桥，相当于一棵树)，然后我们只需要找出来这棵树的最大直径(即相距最远的两个点)。然后我们可以把得到的这条链的一天一题-BUUCTF之warm up
拿到题目，查看源码 看到source.php,查看其内容 <?php highlight_file(__FILE__); class emmm { public static function checkFile(&$page)//创建函数,&是引用，影响原值 { $whitelist = ["source"=>"source.php","hinElasticSearch6.3.2 集群做节点冷(warm) 热(hot) 分离
拿一个小规模的5节点ES集群做冷热分离尝试，它上面已经有60多个索引，有些索引按月、每月生成一个索引，随着数据的不断写入，历史数据(只需保留三个月数据，三个月之前的数据视为历史数据)越来越占磁盘空间和内存资源，影响搜索响应时间。因此想把集群中节点分成2种类型，一种是hot节点，配置大内第一册：lesson fifty one.
原文： A pleasant climate. A:Where do you come frome? B:I come from Greece. A:What's the climate like in your country? B:It's very pleasant. A:What's the weather like in spring? B:It's often windy in March. It' always warm in April