为什么我们不要在nodejs中阻塞event loop 简介 我们知道event loop是nodejs中事件处理的基础，event loop中主要运行的初始化和callback事件。...event loop和worker pool中的queue 在之前的文件中，我们讲到了event loop中使用queue来存储event的callback，实际上这种描述是不准确的。...Event Loop中不推荐使用的Node.js核心模块 在nodejs中的核心模块中，有一些方法是同步的阻塞API，使用起来开销比较大，比如压缩，加密，同步IO，子进程等等。...这些API的目的是供我们在REPL环境中使用的，我们不应该直接在服务器端程序中使用他们。 有哪些不推荐在server端使用的API呢？...总结 event loop和worker pool是nodejs中两种不同的事件处理机制，我们需要在程序中根据实际问题来选用。
最近，我司的设计管理人宣布我们要从Sketch搬家到Figma啦。 Yay! 真香！ 搬家同时，我们也开始了使用名为 Magicul 的工具。...这样，我们的设计文件备份在都在同一地方。 为什么我们选择将我们的 Fig 文件转换为 Sketch？...S3 存储云服务器中。...为的就是确保所有有价值的商业资产都在我们控制的系统上，确保安全也满足审计的需求。 4. 备份还可以纾解云服务中断和它定期维护期间无法使用的问题 让我们的设计团队闲着是很昂贵的。...备份我们的 Figma 文件的另一个好处就是如果 Figma 出于维护或者其他形式的中断，我们可以使用历史版本继续编辑，不至于陪着 Figma 等。
在Oracle中，使用分区表是一种很自然的事情，数据库容量基本都是500G起，大小在5T以上都是很常见的。...但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。...我觉得主要是使用模式的差异，我们不使用的主要原因是避免单库存储过大，而且分区表变更相对会比较麻烦，在MySQL侧，我们的目标是让数据库更小巧轻量一些，可能更偏TP一些，我们目前是排除了分区表的设计，而且也明确写进了开发规范...，如果按照数据类型来说，状态表，流水表和配置表，这三种类型中也就只有流水日志表的数据都是建议使用周期表的形式进行存储，方便随时扩展，表结构变更也方便T+1的变更模式 在这个基础上，可以把这个问题转化为，...此外，数据流转体系中，分区表的模式对于数仓体系也不够友好，如果ETL直接抽数据，基本需要在过滤条件的部分做一些取舍，影响还是相对很大的。
的一个类，里面封装了很多operations，简称ops，所以它是大写的，而tensorflow的op是小写的。...03 初始化Variable 在01节中，创建了a,b,c,w4个Variable对象，在tensorflow中，创建的这些对象，必须要经过初始化才能使用。...一条tensorflow的规则： W.assign(100) 并不会给W赋值，assign()是一个op，所以它返回一个op object，需要在Session中run这个op object，才会赋值给...my_var_times_two) # >> 4 sess.run(my_var_times_two) # >> 8 sess.run(my_var_times_two) # >> 16 大家可以体会，为什么执行一次...进而，体会assign()返回的assign_op的意义。 为什么tensorflow要将每一个op扔到一个Session中去run 呢？ Session的工程意义是什么？
'> 尽可能使用TF DType 1.Python原生类型：TensorFlow必须推断Python类型 使用Python类型来指定TensorFlow对象既快速又简单，并且对于原型设计思想非常有用。...(W.eval()) 10 上述结果为什么是？...因为W.assign(100)创建了一个分配操作，这个操作需要在session中执行才会生效。...为什么占位符？...我们或我们的客户可以在需要执行计算时提供自己的数据。 占位符使用？
例如：一位想在机器学习课程的最后一个项目中使用 TensorFlow 的计算机科学专业的学生；一位刚被分配到涉及深度学习项目的软件工程师；或是一位处于困惑中的新的 Google AI Resident...现在我们正谈论—这才是我们真正想要的计算图！请注意，+ 操作在 TensorFlow 中过载，因此同时添加两个张量会在图中增加一个节点，尽管它表面上看起来不像是 TensorFlow 操作。...为了使用计算图，我们需要启动一个会话，它使我们能够实际地完成任务；例如，遍历模版的所有节点来分配一堆用于存储计算输出的存储器。为了使用 TensorFlow 进行各种计算，你既需要计算图也需要会话。...为什么第二次调用 sess.run() 会失败？即使我们没有评估 input_placeholder，为什么仍会引发与 input_placeholder 相关的错误？...变量共享 你可能会遇到带有变量共享的 Tensorflow 代码，其涉及创建作用域并设置「reuse = True」。我强烈建议不要在自己的代码中使用变量共享。
例如：一位想在机器学习课程的最后一个项目中使用 TensorFlow 的计算机科学专业的学生；一位刚被分配到涉及深度学习项目的软件工程师；或是一位处于困惑中的新的 Google AI Resident...为了使用计算图，我们需要启动一个会话，它使我们能够实际地完成任务；例如，遍历模版的所有节点来分配一堆用于存储计算输出的存储器。为了使用 TensorFlow 进行各种计算，你既需要计算图也需要会话。...但我们没有提供一个值，所以 TensorFlow 崩溃了。 为了提供一个值，我们使用 sess.run() 的 feed_dixt 属性。...即使我们没有评估 input_placeholder，为什么仍会引发与 input_placeholder 相关的错误？答案在于最终的关键 TensorFlow 抽象：计算路径。...变量共享 你可能会遇到带有变量共享的 Tensorflow 代码，其涉及创建作用域并设置「reuse = True」。我强烈建议不要在自己的代码中使用变量共享。
在这个博客文章中，我们将建立一个深度神经网络，使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。我们将只在C ++中使用TensorFlow。...阅读本文需对谷歌的指南（https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide）有所了解。...GitHub：https://github.com/theflofly/dnn_tensorflow_cpp 安装 我们将在TensorFlow C++ code中运行我们的C ++代码，我们可以尝试使用已编译的库...非核心的C ++ TensorFlow代码位于/tensorflow/cc中，这是我们创建模型文件的地方，我们还需要一个BUILD文件，以便bazel可以建立model.cc。...在C ++中，我们必须列出变量。每个RandomNormal输出将被分配给Assign节点中定义的变量。
当用户在TensorBoard激活的TensorFlow程序中执行某些操作时，这些操作将导出到事件日志文件中。...让我们从一个小例子中，看看TensorBoard如何使用。...我们可以通过点击结点来确定结点的值以及结点类型。 ? 在了解TensorBoard之后，我们来看看TensorFlow中的各种op。 2....(W.eval()) # >> 10 值得注意的是**tf.Variable.assign()**是一个op，为了让赋值操作起效，我们需要在session中运行它。...在TensorFlow 中，它意味着直到你需要计算一个op时才对其进行创建。
接下来，我们主要从计算图开始，看一看Tensorflow是如何构建、执行网络的。...如图所示： 执行完tf.Variable()函数后，一共产生了三个结点： Variable：变量维护（不存放实际的值） Variable/Assign：变量分配 Variable/read：变量使用...图中只是完成了操作的定义，但并没有执行操作（如Variable/Assign结点的Assign操作，所以，此时候变量依然不可以使用，这就是为什么要在会话中初始化的原因）。...所以，在开启会话后，执行的第一步操作，就是变量初始化(当然变量初始化的方式有很多种，我们也可以显示调用tf.assign()来完成对单个结点的初始化)。...会话 在上述代码中，我已经使用会话（tf.session()）来执行计算图了。在tf.session()中，我们重点掌握无所不能的sess.run()。
上周在实验室开荒某个代码，看到中间这么一段，对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉，特此周末进行重新并总结。...【tf.gradients()理解】 tf中我们只需要设计我们自己的函数，tf提供提供强大的自动计算函数梯度方法，tf.gradients()。...stop_gradients，这是一个List，list中的元素是tensorflow graph中的op，一旦进入这个list，将不会被计算梯度，更重要的是，在该op之后的BP计算都不会运行。...： t = g(x) y = t + tf.stop_gradient(f(x) – t) 这里，我们本来的前向传递函数是XX，但是想要在反向时传递的函数是g(x)，因为在前向过程中，tf.stop_gradient...以上这篇Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
比如：我们想要获取参数更新后的值，那么我们可以这么组织我们的代码。...下面说明两种 control_dependencies 不 work 的情况 下面有两种情况，control_dependencies不work，其实并不是它真的不work，而是我们的使用方法有问题。...sess.run([ema_val])， ema_op 都会被先执行，然后再计算ema_val，实际情况并不是这样，为什么？...有兴趣的可以看一下源码，就会发现 ema.average(update) 不是一个 op，它只是从ema对象的一个字典中取出键对应的 tensor 而已，然后赋值给ema_val。...读取 w1 的值并不会触发 ema_op， 原因请看代码： #这段代码出现在Variable类定义文件中第287行， # 在创建Varible时，tensorflow是移除了dependencies了的
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释，本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后，那些Python代码就很容易理解了。...如果为了快速、便捷的执行一个模型训练任务，那么高级的API更容易使用，输出也更具一致性。作为研究学习，显然需要从更基础的TensorFlow核心编程开始。 ?...在Python中使用它，只需要一行导入语句，即可访问TensorFlow的所有类和方法： import tensorflow as tf 上面就是由3个节点构建的计算图，Python代码如下： import...Session 上节的示例代码中，计算图构建完成后，最后让计算图执行运算的是Session的Run方法。Session封装了对TensorFlow运行时的控制，及其状态，为用户提供了交互的接口。...一些说明： 变量节点在定义时，需提供初始值和类型； 通过tf.global_variables_initializer得到初始化器，需要sess.run后才完成初始化； 通过tf.assign动态改变变量节点的值
标记图片: 依然使用labelImg工具,生成对应的xml文件...._classes定义的类别填入我们自己要识别的类别. 到此,自己的VOC数据集就可以使用了..../experiments/scripts/test_faster_rcnn.sh 1 coco res101 每次训练前需要把 output和data/cache目录删掉 训练次数需要在训练脚本中修改..../site-packages/tensorflow/python/ops/gen_state_ops.py", line 57, in assign use_locking=use_locking...又遇到类似的错误: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both
当我写上一篇文章的时候，我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络（DNN）。在实践中，我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。.../theflofly/dnn_tensorflow_cpp 安装 我们会在 C++ 中运行 TensorFlow 框架，我们需要尝试使用已编译的库，但肯定有些人会因为环境的特殊性而遇到麻烦。...随后我们使用 std::copy_n 来从 data_set 对象中复制数据到 Tensor（一个 Eigen::TensorMap）的底层数据结构中。...在 C++中，我们必须列出变量。每个 RandomNormal 输出会分配给 Assign 节点中定义的变量。...assign_w2, assign_w3, assign_b1, assign_b2, assign_b3}, nullptr)); 在这一点上，我们可以在训练数量内循环地更新参数，在我们的例子中是 5000
而且目前网上大多数文章都对锁存器有个误解，我们后面会详细说明。 这篇文章，我们包含如下内容： 锁存器、触发器和寄存器的原理和区别，为什么锁存器不好？ 什么样的代码会产生锁存器？...为什么锁存器依然存在于FPGA中？ 锁存器、触发器和寄存器的原理和区别，为什么锁存器不好？ 锁存器、触发器和寄存器它们的英文分别为：Latch、Flip-Flop、Register。...为什么锁存器依然存在于FPGA中？ 我们在前面说过网上有一种说法是：FPGA中只有LUT和FF的资源，没有现成的Latch，所以如果要用Latch，需要更多的资源来搭出来。...所以，FPGA中没有Latch的说法在Xilinx的FPGA中是不对的。 最后一个问题，既然Latch有这么多的问题，那为什么FPGA中还要保留？...最后要说明的一点是：锁存器虽然在FPGA中不怎么被使用，但在CPU中却很常见，因为锁存器比Flip-Flop快很多。
导语 做模型的同学基本都会使用tensorflow，不知道大家是否会像我一样对tensorflow的模型存储感到疑惑：各种模型保存的方法、保存出的模型文件名称和结构还不一样、加载模型的时候有的需要重新定义一遍计算图而有的不需要...这篇文章会带大家了解每个模型文件分别包含什么内容、计算图是以什么样的形式保存在文件中的。 以下讨论的api都是基于tensorflow1.15版本。...但有一个疑惑的地方，_output_shapes为什么是一个list。...基本的节点能组成复杂的操作，很多tensorflow在python代码中的函数，如tf.nn.moments，其实是由很多如加法、乘法、求平均等op节点构成的，在pb中并不会出现一个op是moments...的input中，节点名称出现了奇怪的开头"^"，该符号叫做控制符，表示如果要执行save/restore_all，则要在之前先执行save/Assign，save/Assign_1。
开始 我们先引入tensorflow。之后的代码中，我们将使用别名tf来指代tensorflow。...import tensorflow as tf 从张量开始 之前已经介绍了张量，那我们就来看看张量在tensorflow中的具体实现。...等等，op_add如果是指令，那为什么能直接传给tf.multiply呢？...实践 经过上面的介绍，相信你对tensorflow已经有了一个基本的了解，那我们就以上篇教程中的感知机为例，简单介绍下在tensorflow中如何进行机器学习。 以感知机为例 还记得感知机吗？...可以看到，使用Tensorboard可以大大降低数据可视化的难度。 SL大法：保存检查点 当我们成功训练了一个模型之后，我们可能会希望保存下这个模型中的变量，以供之后预测。
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