首页 > TAG信息列表 > weight
NGINX负载均衡
添加upstream模块 upstream mywebs { ip_hash; #算法 server 192.168.10.61 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=10s; server 192.168.10.62 weight=5 max_fails=3 fail_timeout=10s; } upstream模块的负载均衡算法主要有三种，轮调(round-robMeLU模型复现
MeLU算是推荐系统冷启动中非常经典的一个模型，在近两年很多冷启动相关的论文都拿它做baseline。以下总结一些个人觉得值得关注的地方。代码参考自MELU_pytorch class Linear(nn.Linear): def __init__(self, in_features, out_features): super(Linear, self).__init_策略模式
策略模式 应用场景：comparator 先看需求： 实现一个排序器，要求可以对传入的任意类型数组都进行排序 猫数组排序，狗数组排序，只要有大小关系就可以排序，而这个大小关系是我们人为定义的，如狗的规则可以是饭量小的排前面,猫的规则是体重小的排前面等 先看排序器类：就一个简单的公共排序方法，线性布局LinearLayout
线性布局中的下级视图有两种排列方式 当orientation属性为horizontal时，线性布局中的下级视图在水平方向上从左往右排列 当orientation属性为vetical时，线性布局中的下级视图在垂直方向上从上往下排列 线性布局的权重 概念：线性布局的权重，用来表示线性布局中各视图所占比例大小 表Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networ
动机 本文是2017年IJCAI上的一篇论文。FM方法通过结合二阶特征交互来增强线性回归模型，它将这些特征交互一视同仁，给予它们一个相同的权重，但是并不是所有特征的交互都是有意义的，更具体的，不同的特征交互之间有不同的重要性。而FM模型忽略了这一点，这可能会带来一些噪声，本文作者提出了A3. PyTorch主要组成模块（3）
3.8 Pytorch优化器（） 优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。 3.9.1 Pytorch提供的优化器 torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0.75, t0=1000000.0, weight_decay=0) 功能：实现平均Keepalived lvs
keepalived 选举策略 首先，每个节点有一个初始优先级，由配置文件中的priority配置项指定，MASTER 节点的 priority 应比 BAKCUP 高。运行过程中 keepalived 根据 vrrp_script 的 weight 设定，增加或减小节点优先级。规则如下： weight 值为正时,脚本检测成功时”weight”值会加到”priPyTorch 剪枝
pytorch 实现剪枝的思路是 生成一个掩码，然后同时保存 原参数、mask、新参数，如下图 pytorch 剪枝分为 局部剪枝、全局剪枝、自定义剪枝； 局部剪枝 是对 模型内 的部分模块 的 部分参数 进行剪枝，全局剪枝是对 整个模型进行剪枝； 本文旨在记录 pytorch 剪枝模块的用法，首先让我Dubbo源码(八) - 负载均衡
前言 本文基于Dubbo2.6.x版本，中文注释版源码已上传github：xiaoguyu/dubbo 负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行。 例如：在Dubbo中，同一个服务有多个服务提供者，每个服务提供者所在的机器性能不一致。如果流量均匀分摊，则MySQL 内置函数 持续更新
MySQL取整函数 四舍五入 round（）/round（‘值’，小数点位数） round(((po.gross_weight-po.tare_weight)-(pc.weight_deduction*0.001)),2) as actual_tonnage, 向下取整 FLOOR() FLOOR(FLOOR(p.price * (((po.gross_weight-po.tare_weight)-(pc.weight_deduction*0.001))) - pc.se动作融合
只要有playercontroll的游戏都会有人物动作，比如idel、walk、run等，动画师只会针对每种动作做一系列动画，一组动画称为一组clips，里面k的每帧动画称为一个clip。 当我们按下方向键时，希望看到角色是从一个动作到另一个动作自然过度的，可是动画师并没有做过度动画，这时就需要“动作融合”label smoothing
label 可分为 hard label 和 soft label； label smoothing，标签平滑，像 L1 L2 dropout 一样，是一种正则化的方法； 用于 防止模型过分自信，提升泛化能力； 不过这个 方法不是 很常用，有很多 tricks 可以起到类似的作用，学到最后你会发现，很多算法之间彼此互通。 为什么需要 label sCF1685D Permutation Weight [贪心，构造]
传送门 思路 令 \(p' = p^{-1}\)，即 \(p'_{p_i} = i\)，则原题等价于最小化 \(\sum |p'_{q_i} - q_{i+1}|\)。显然，当所有 \(i\) 都满足 \(p'_{q_i} = q_{i+1}\) 时原式取最小值，但这时 \(q\) 不一定是一个排列。容易发现，排列 \(q\) 给出了一个在 \(p'\) 形成的图上遍历的顺序，考虑 \(p'table的第一行和第一列设置样式
.test_table td:first-child { font-weight: bold; } .test_table th { font-weight: bold; } <div className={styles.test_table} > <Table columns={[...partInfoHeader]}动态规划——背包问题（二）
昨天逛知乎，看见一个对完全背包时空复杂度优化的定量解法，觉得的非常好 于是，本篇博客，我将记录对01、完全背包中时间、空间复杂度优化的详解，作为昨天博客内容 动态规划——背包问题（一）01背包和完全背包 的补充 首先是题目 完全背包问题 从上一篇文章中我们先列出了最开始的完全背包状多目标规划——以Matlab中fgoalattain为主
多目标规划 目录多目标规划求解方法约束法评价函数法目标规划的一般数学模型求解目标规划的序贯式算法Matlab中的多目标规划解法语法及说明输入参数goal——要到达的目标weight——相对到达因子输出参数attainfactor - 达到因子示例基本目标到达问题具有线性约束的目标达到问题有vue + elementui，表单输入框不能输入数据
现状是这样的：1.新增时是可以的，但是修改就不行了2.第一次修改可以，再点击修改也不行3.总结1和2，就是因为表单提交后，就不能修改了原因：看表单元素：<el-input v-model="formData.weight" />，绑定了weight字段。在vue的data里，有给weight赋值，比如： formData: { name: undefined, weiNginx 负载均衡配置
#定义负载均衡设备的 Ip及设备状态 在需要使用负载的Server节点下添加 proxy_pass http://myServer; upstream 每个设备的状态: down 表示单前的server暂时不参与负载weight 默认为1.weight越大，负载的权重就越大。max_fails ：允许请求失败的次数默认为1.当超过最大次数时，返回prLeetCode 1049. Last Stone Weight II
LeetCode 1049. Last Stone Weight II (最后一块石头的重量 II) 题目 链接 https://leetcode.cn/problems/last-stone-weight-ii/ 问题描述 有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。 每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石第24课 体质指数BMI--bug与debug
第24课 体质指数BMI--bug与debug 体质指数（BMI）由19世纪中期比利时的通才凯特勒最先提出，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。它的计算方法如下： 体质指数（BMI）＝体重（kg）/身高（m）的平方 以上标准只适合于成年人，试编一程序，根据体重、身高，判断其胖瘦程度。 流程图如下车类
function.h #include"members.h" #include<iostream> using namespace std; Car::Car(double w, double s) { weight = w; speed = s; } Car::Car (const Car &p) { weight = p.weight; speed = p.speed; } void Car::print() {03.图标字体作为伪元素
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=dbw_06_对象封装案例
"""需求：1、小明体重75.0公斤2、小明每次跑步减肥0.5公斤3、小明每次迟东西，体重增加1公斤"""class Person: def __init__(self, name, weight): # self.属性 = 形参 self.name = name self.weight = weight def __str__(self): return "我是【%s【动态规划】01背包问题
struct content { int weight; int value; content(int weight, int value) : weight(weight), value(value) {} }; /** *动态规划解决背包问题，使用滚动数组减少空间复杂度 * @param contents 物品 * @param bagWeight 背包的重量 * @return 能同时装进背包的物【ARXIV2205】EdgeViTs: Competing Light-weight CNNs on Mobile Devices with Vision Transformers
【ARXIV2205】EdgeViTs: Competing Light-weight CNNs on Mobile Devices with Vision Transformers 91/100 发布文章 gaopursuit 未选择文件 【ARXIV2205】EdgeViTs: Competing Light-weight CNNs on Mobile Devices with Vision Transformers 论文：https://arxiv.org/abs/2205.