说明 在前面讲模型加载和保存的时候，在多GPU情况下，实际上是挖了坑的，比如在多GPU加载时，GPU的利用率是不均衡的，而当时没详细探讨这个问题，今天来详细地讨论一下。 问题 在训练的时候，如果GPU资源有限，而数据量和模型大小较大，那么在单GPU上运行就会极其慢的训练速度，此时就要使用多GPU进行 ...
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2020-06-18 01:42:18
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题目描述：给你一个由 \(n\) 个电阻通过串并联构成的纯电阻电路，要求你给每个电阻分配一个阻值，使得每个电阻的阻值都是非负整数，整个电路的阻值为 \(r\)，所有电阻的阻值之和最小。求构造方案。共 \(t\) 组数据。 数据范围：\(t\le 32000,r\le 10^6,n\le 80000, ...
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2020-06-15 20:43:05
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背景解决的二分类问题,如手写识别0-9目标：逻辑回归返回一个概率值[0-1]逻辑回归的特点：快、效果好、容易实时在线预测、利于分析方法：定义一个条件概率，如p(Y|X)相当于用模型来捕获输入X和输出Y之间的关系，如推导对于二分类问题，由于p(Y|X)的值域在[-∞,+∞]，为了令其至于范围压缩到[-1,1]之间，故推荐使用sigmoid函数，故得两式子合并，可得关于使用sigmoid前面说道使用该
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2020-06-15 10:05:46
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 ...
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2020-06-14 20:38:09
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clc clear all; close all; %{ 本程序实现的功能： CA-CFAR,GO-CFAR,SO-CFAR,OS-CFAR的检测概率与SNR_dB的关系 程序的参考公式来自于文献：基于杂波图的恒虚警处理技术研究 Detection Loss Due to Interfering T ...
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2020-06-14 17:06:28
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() # 1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np digi ...
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2020-06-09 20:45:34
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正如你目前所看到的，神经网络的性能非常依赖超参数。因此，了解这些参数如何影响网络变得至关重要。常见的超参数是学习率、正则化器、正则化系数、隐藏层的维数、初始权重值，甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置。 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型。与之前一样，在 TensorFlow 中构建模型。 ...
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2020-06-08 19:06:40
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TCP核心：流量控制 拥塞控制 流量控制：滑动窗口来实现， 防止接收方能够处理过来 拥塞控制：防止过多的包被发送到网络中，避免出现网络负载过大 说一说 拥塞控制： 拥塞控制状态机的状态有五种，分别是Open，Disorder，CWR，Recovery和Loss状态 四个算法为慢启动，拥塞避免，拥塞发 ...
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2020-06-05 23:12:52
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在使用tf.log时，如果输入为0.则loss为nan 这时使用 tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)将一个张量中的数值限制在一个范围之内。（可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率） tf.clip_by_value(1 ...
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2020-06-05 10:26:51
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NFVI将成为Tungsten Fabric最突出的用例之一。
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2020-06-03 12:17:53
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