TensorFlow是一个通过计算图的形式表述计算机的编程系统 TensorFlow程序一般分为两个阶段，第一个阶段需要定义计算图中所有的计算（变量） 第二个阶段为执行计算 如以下代码 通过tf.get_default_graph函数可以获取当前默认的计算图，通过a.graph可以查看张量所属的计算 ...
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2019-03-10 20:31:11
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1 写在前边的话 网上找了很多tensorflow的教程，大多是以demo展开的，有人觉得挺好，但是我总觉得不太系统，特别是对于初学者来说不友好，所以打算出一个tensorflow的简单教程，从TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型三个方面入手。如有错误，请指正！ 2 TensorFlo ...
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2019-03-05 18:27:04
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机器学习分类 按照数据集是否有标记（label）来进行分类： 监督学习（supervised learning）：训练数据中均有label，在模型训练的过程中，计算模型预测的结果与实际的label之间的差异，以此为目标对模型进行不断地优化，直至模型预测模型的准确率达到要求或者优化的次数达到设定的次数 ...
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2019-03-02 20:01:23
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目录 摘要简介什么是边缘计算为什么需要边缘计算什么是边缘计算边缘计算的优点 案例研究云卸载视频分析智能家居智慧城市边缘协作 机遇和挑战编程可行性命名数据抽象服务管理私密性最优化指标 小结 摘要 物联网技术的快速发展和云服务的推动使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题，于是，这里给出一种新型的计算 ...
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2019-01-30 15:57:30
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模型接口建立 模型接口的建立 我们将模型接口都放在cifar_omdel.py文件当中，设计了四个函数，input()作为从cifar_data文件中数据的获取，inference()作为神经网络模型的建立，total_loss()计算模型的损失，train()来通过梯度下降训练减少损失 input ...
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2019-01-17 17:44:31
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原文链接：https://oldpan.me/archives/how to calculate gpu memory 前言 亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda ...
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2019-01-13 16:08:08
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通过一个经典的程序来说明 从RDD的转换和存储角度看这个过程： 用户程序对RDD通过多个函数进行操作，将RDD进行转换。 Block-Manager管理RDD的物理分区，每个Block就是节点上对应的一个数据块，可以存储在内存或者磁盘。 而RDD中的partition是一个逻辑数据块，对应相应的物理 ...
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2019-01-13 00:27:36
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目的：将三维场景转化为屏幕二维图像。组成：可分为三个阶段application阶段，cpu处理(1).数据准备。一个是模型加载（mesh，texture等）；二是摄像机（位置，朝向等）；三是光源（位置，类型等）。(2).裁剪和剔除。(3).计算模型视图矩阵。(4).设置渲染状态，调用DrawCall。Geometry阶段，逐顶点逐多边形图元操作，把顶点坐标变换到有深度的屏幕空间再交给光栅器处理。(
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2019-01-01 17:25:37
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一、Spark概述 Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。 在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操 ...
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2018-12-22 13:07:27
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什么是Map、什么是Reduce MapReduce是一个分布式编程计算模型，用于大规模数据集的分布式系统计算。 我个人理解，Map（映射、过滤）就是对一个分布式文件系统（HDFS）中的每一行（每一块文件）执行相同的函数进行处理； Reduce（规约、化简）就是对Map处理好的数据进行两两运算，因此 ...
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2018-12-20 11:54:38
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