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IM开发干货分享:我是如何解决大量离线消息导致客户端卡顿的
1、引言 好久没写技术文章了,今天这篇不是原理性文章,而是为大家分享一下由笔者主导开发实施的IM即时通讯聊天系统,针对大量离线消息(包括消息漫游)导致的用户体验问题的升级改造全过程。 文章中,我将从如下几个方面进行介绍: 1)这款IM产品的主要业务及特点; 2)IM系统业务现状和痛点; 3)升级改造 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 18:03:01    阅读次数:83
PaddlePaddle 极简入门实践二:简单的线性回归
import paddle.fluid as fluidimport numpy#定义数据train_data = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [10]]y_true = [[3], [13], [23], [33], [43], [53], [103]]#定义网络 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 14:52:44    阅读次数:57
keras基于多层感知器的softmax多分类
# 基于多层感知器的softmax多分类:```from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD impor ...
分类:其他好文   时间:2020-06-02 11:24:03    阅读次数:121
第二讲 神经网路优化 --SGD-MOMEMTUN
1 # 利用鸢尾花数据集,实现前向传播、反向传播,可视化loss曲线 2 3 # 导入所需模块 4 import tensorflow as tf 5 from sklearn import datasets 6 from matplotlib import pyplot as plt 7 impo ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 20:43:40    阅读次数:80
深度学习各种优化函数详解
深度学习中有众多有效的优化函数,比如应用最广泛的SGD,Adam等等,而它们有什么区别,各有什么特征呢?下面就来详细解读一下 一、先来看看有哪些优化函数 BGD 批量梯度下降 所谓的梯度下降方法是无约束条件中最常用的方法。假设f(x)是具有一阶连续偏导的函数,现在的目标是要求取最小的f(x) : m ...
分类:其他好文   时间:2020-05-03 10:58:21    阅读次数:56
Java 网络编程基础
文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/xQJ2iR8iGgj-Cs5tq45qdA 网络可以使不同物理位置上的计算机达到资源共享和数据传输的目的,网络编程主要就是面向底层数据的传输。Java 中提供了专门的网络编程程序包 java.net。 网络编程的几个概念: IP 地址 ...
分类:编程语言   时间:2020-04-26 16:54:19    阅读次数:94
第一章基本操作-线性回归模型
第一步:构造数据 import numpy as np import os x_values = [i for i in range(11)] x_train = np.array(x_values, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) y_values = [i * ...
分类:其他好文   时间:2020-04-07 00:23:28    阅读次数:132
0324——网络训练大事记
1.why we clear gradient in optimizer && step's meaningimport torch.optim as optim # 创建optimizer,需要传入参数和learning rate optimizer = optim.SGD(net.paramet ...
分类:其他好文   时间:2020-03-24 10:58:26    阅读次数:73
Nginx的安装
① 先安装几个依赖(有可能不仅仅是这两个,具体需要哪些根据提示安装) yum -y install pcre-devel yum install -y zlib-devel ② 安装nginx 到nginx的解压目录下,执行./configure 执行make && make instll 安装完成 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-07 18:59:54    阅读次数:95
基于SGD、ASGD算法的SVM分类器(OpenCV案例源码train_svmsgd.cpp解读)
此案例用于二分类问题(鼠标左键、右键点出两类点,会实时画处分界线),最终得到一条分界线(直线):f(x)=weights*x+shift 源码不再贴出,只讲解最核心的doTrain()里的内容。参数含义翻译自ml.hpp文件。 与SVM不同,SVMSGD不需要设置核函数。 【参数】默认值见下述代码 ...
分类:编程语言   时间:2020-03-06 20:04:38    阅读次数:63
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