为什么我的多处理代码在大型数据集上停止工作？_VBA处理大型数据集的循环中的IF/THEN语句(在多个工作表上)_为什么我无法在我的数据集上训练YOLOv5？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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大数据实用组件Hudi--实现管理大型分析数据集在HDFS上的存储

什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...Hudi机制存储机制 hudi维护了一个时间轴，记录了在不同时刻对数据集进行的所有操作。 hudi拥有2种存储优化。...在实现上，Hudi可获得Spark等处理框架的全部功能加持，而Hive Transactions却只能受限于Hive任务/查询来实现。

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每个数据开发人员应该知道的10件事

例如,“作为一个产品经理,我需要看到组件供应商对于每个单位的盈利能力,这样我就可以评估我们的供应链。“作为一个PA在保险行业,也许你我的人口,心理,计量经济学,和统计数据,评估定价模型。...矿业将需要包括合格的数据集从政府和业内人士提供一个适当的分析基础。 5。诊断分析回顾 “它为什么会发生?“是你的问题诊断分析。为什么商业建筑商未能偿还贷款?为什么病人需要等待两个小时过去约会的时间吗?...为什么软件意外停止工作?你的分析到每个例子包括获取和挖掘历史数据和元数据。 6。数据可视化不是闪亮你是一个画面开发人员吗?它是最主要的商业数据可视化软件。...传感器在汽车排放数据,与1960年代的科普文章,不依赖于嵌入式设备在道路。车载传感器,与场基于车辆发动的处理器,与其他车辆系统和交互。无人驾驶汽车是结果。你的方法分析实时数据流,缩小范围。...软件作为一种服务提供成千上万的系统,一些小型任务清单,和其他人一样大的多租户Salesforce CRM。现在,作为服务的一切都在桌子上。,数据和分析关键服务。

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对dropout的理解详细版

二、算法概述我们知道如果要训练一个大型的网络，训练数据很少的话，那么很容易引起过拟合(也就是在测试集上的精度很低)，可能我们会想到用L2正则化、或者减小网络规模。...这个说是这么说，但是具体代码层面是怎么实现的？怎么让某个神经元以一定的概率停止工作？这个我想很多人还不是很了解，代码层面的实现方法，下面就具体讲解一下其算法方面的实现。...问题来了，上面为什么经过dropout需要进行rescale？查找了相关的文献，都没找到比较合理的解释，后面再结合源码说一下我对这个的见解。...不过对于dropout后，为什么对余下的神经元需要进行rescale： x /= retain_prob 有的人解释有点像归一化一样，就是保证网络的每一层在训练阶段和测试阶段数据分布相同。...个人总结：个人感觉除非是大型网络，才采用dropout，不然我感觉自己在一些小型网络上，训练好像很是不爽。

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边缘计算和物联网的应用场景介绍！

实施物联网解决方案的公司正在看到，在数据被发送到云计算之前，在更接近“万物”的边缘处理数据的真正好处。Forrester最近的一项调查证实了这一趋势。...调查发现，53%的受访者预计，在未来3年内，他们将在边缘地带分析复杂的数据集。这就是为什么有些人大胆预测“边缘计算将吃掉云”。...边缘处理大量传感器数据降低了网络带宽成本和云数据存储成本。边缘计算允许对靠近传感器的数据进行分析和过滤，因此只有相关数据被发送到云。...这些公司的重点是能够在边缘硬件上运行数据分析和机器学习模型。其中一些供应商还与物联网硬件供应商建立了合作关系。...基于Wind River的代码贡献，StarlingX项目集成了不同的开源项目，包括CentOS、OvS-DPDK、Ceph、Kubernetes和OpenStack，目的是在边缘设备上运行云服务。

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为什么程序员都是夜猫子

研究一个大型的抽象的系统，需要把整件事情装进大脑——这样的一些人类似于用珍贵的水晶玻璃搭建一间房子，一旦有人打搅你，整个结构都会滑落，摔成无数的碎片。这就是为什么被打扰的程序员会如此的生气。...事实上，在跟很多的企业创办人交谈后，你会发现，他们都感觉在白天根本无法做任何事情。持续不断的打扰、重要的事情需要注意、大量的邮件需要处理，环境不允许他们坐下来做事。...Ballmer’s peak 为什么我们要把智力上最复杂的事情放到我们的大脑想去睡觉的时间段里去完成，而在我们的大脑最敏锐最清醒的时候去做相对简单的事？因为疲倦让我们编写出最好的代码。...但正好相反，我东一榔头西一耙子，根本无法在一件事情上定神2分钟。而反过来，当我稍微有点疲倦时，我却能把屁股安稳的放到椅子上开始编程。...最后总结一下，程序员喜欢在晚上工作，是因为这时没有何时应该停止工作的限制，这让人感到更放松，你的大脑不再思考让你分心的事情，明亮的屏幕使人清醒。

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为什么程序员都是夜猫子

这就是为什么被打扰的程序员会如此的生气。因为这是一种巨大的精力上的投资，在没有几个小时不被打搅的环境中的酝酿，你不可能开始工作。...为什么我们要把智力上最复杂的事情放到我们的大脑想去睡觉的时间段里去完成，而在我们的大脑最敏锐最清醒的时候去做相对简单的事？因为疲倦让我们编写出最好的代码。...你会认为我应该更有效率的工作——精力充沛，大脑超频。但正好相反，我东一榔头西一耙子，根本无法在一件事情上定神2分钟。...而反过来，当我稍微有点疲倦时，我却能把屁股安稳的放到椅子上开始编程。在大脑稍微有点疲倦的情况下，我能连续编程数小时，毫不考虑微博或Facebook。好像这互联网根本不存在。...最后总结一下，程序员喜欢在晚上工作，是因为这时没有何时应该停止工作的限制，这让人感到更放松，你的大脑不再思考让你分心的事情，明亮的屏幕使人清醒。

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为什么程序员都是夜猫子

这就是为什么被打扰的程序员会如此的生气。因为这是一种巨大的精力上的投资，在没有几个小时不被打搅的环境中的酝酿，你不可能开始工作。...为什么我们要把智力上最复杂的事情放到我们的大脑想去睡觉的时间段里去完成，而在我们的大脑最敏锐最清醒的时候去做相对简单的事？因为疲倦让我们编写出最好的代码。...你会认为我应该更有效率的工作——精力充沛，大脑超频。但正好相反，我东一榔头西一耙子，根本无法在一件事情上定神2分钟。...而反过来，当我稍微有点疲倦时，我却能把屁股安稳的放到椅子上开始编程。在大脑稍微有点疲倦的情况下，我能连续编程数小时，毫不考虑微博或Facebook。好像这互联网根本不存在。...最后总结一下，程序员喜欢在晚上工作，是因为这时没有何时应该停止工作的限制，这让人感到更放松，你的大脑不再思考让你分心的事情，明亮的屏幕使人清醒。

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硅谷教父John Hennessy：我们正站在计算机架构第五时代的门槛上

那时候，1980 年代早期，人们对更大型控制存储器中大型微程序使用的复杂指令集计算机（CISC）进行了一些研究。而我进行的是让我们重新思考如何设计计算机的研究方向：精简指令集计算机（RISC）。...于是，我们看到处理器达到温度极限的现象，因此芯片过热而自动停止工作等设计也浮出水面，但即使设计非常巧妙，热量和电池仍然是限制因素。我们必须改变架构设计，提高能耗的效率，在相同功率的情况下提高性能。...GPU只是冰山一角，对特定领域进行定制处理器的需求巨大，当前在机器学习社区，更多人的研究方向是如何用机器学习处理数据，而不是编写大量代码尝试生成有趣应用程序的新方法。...第一种好处是从多指令、多数据类型的体系结构出发。其实，这暗符多核的意义。第二种好处指的是其能够进行用户控制的存储，而不是缓存。虽然缓存能够满足灵活性的要求，但是其付出的代价也是巨大的。...DSAs和DSLs刚看到苗头，还有很多的悬而未决的问题。我们如何处理稀疏数据？比如机器学习、深度学习等大量稀疏数据、稀疏状态在传统上很难有效处理。 ?

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“花朵分类“ 手把手搭建【卷积神经网络】

本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程，包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等；更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”，如何解决这个问题，从而得到“泛化”更好的模型。...数据集预处理下面进行数据集预处理，将像素的值标准化至0到1的区间内： # 将像素的值标准化至0到1的区间内。...评估模型在训练和验证集上创建损失和准确性图。...使用更完整的训练数据，数据集应涵盖模型应处理的所有输入范围。仅当涉及新的有趣案例时，其他数据才有用。...这样使模型不会太依赖某些局部的特征，泛化性更强。a图全连接结构的模型。b图是在a网络结构基础上，使用 Dropout后，随机将一部分神经元的暂时停止工作。

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与Thomas Gleixner对谈实时Linux内核补丁集

JP：为什么现在它仍然是一个独立于主线内核的项目？ TG：为了将实时补丁集成到 Linux 内核中，必须首先做大量的准备工作、重组和巩固主线代码库。...实时补丁从根本上不同于位于源代码树某个角落的设备驱动程序。设备驱动程序在未被维护时不会造成任何更大的损坏，当它达到最终的位腐烂状态时，可以很容易地删除它。...相比之下，一个位腐蚀的驱动程序只会影响到那些依赖于它的设备的少数人。 JP：传统上，当我想到 RTOS 时，我想到的是基于封闭系统的遗留解决方案。为什么我们有一个开源的替代品是必要的？...其背后的原因是，大型多处理器系统已成为一种商品，并且在各种应用空间（例如，辅助/自动驾驶或机器人技术）中需要更复杂的实时系统，这需要比大多数经过验证的专业 RTOS 可以提供更灵活和可扩展的 RTOS...这让我很困惑，特别是许多公司依靠这些技术开发关键产品，似乎把可用性和可持续性视为理所当然，直到项目失败，或者人们因为缺乏资金而停止工作。这些公司应该认真考虑支持 Real-Time 项目的资金。 ?

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训练神经网络的技巧总结

使用快速数据管道对于小型项目，我经常使用自定义生成器。当我处理较大的项目时，我通常用专用的数据集机制替换它们。对于 TensorFlow，这是 tf.data API。...它包括所有必需的方法，如改组、批处理和预取。依靠许多专家编写的代码，而不是自定义解决方案，让我有时间来完成实际任务。...使用迁移学习迁移学习背后的想法是利用从业者在大量数据集上训练的模型并将其应用于您的问题。...使用数据并行的多 GPU 训练如果您可以使用多个加速器，则可以通过在多个 GPU 上运行算法来加快训练速度。通常，这是以数据并行的方式完成的：网络在不同的设备上复制，批次被拆分和分发。...我注意到从 1 到 2 和从 2 到 3 个 GPU 时的加速效果比较明显。对于大型数据集，这是最小化训练时间的快速方法。

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Timestamps are unset in a packet for stream 0. This is deprecated and will stop

流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作发布于2022年4月10日最近，在处理多媒体应用程序或视频处理库时，您可能会遇到一个警告信息，提示“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用...在本篇博客文章中，我们将讨论这个警告的含义，为什么它被弃用，并介绍解决方法。...理解警告信息警告信息“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作”通常出现在处理多媒体数据（如视频或音频流）时。它表示特定流（在本例中为流0）的时间戳未正确设置或根本没有提供。...时间戳在多媒体应用程序中起着关键作用，它们允许不同流之间的同步，并确保音视频数据的流畅播放和处理。没有准确的时间戳，就很难维持不同流之间的同步，从而导致用户体验下降。为什么它被弃用？...结论在本篇博客文章中，我们探讨了在处理多媒体应用程序或视频处理库时可能遇到的警告信息“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作”。

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另一种思维实现一个 work-pool

起的也是这个标题，阅读量是我最好的一篇，果然文章都是靠标题出彩的..... 今天偶然看到另一篇文章(原文在文末)。...两篇文章原理相似:有一批工作任务(job)，通过工作池(worker-pool)的方式，达到多 worker 并发处理 job 的效果。他们还是有很多不同的点，实现上差别也是蛮大的。...这篇文章不同点在于: 首先数据会从 generate (生产数据)->并发处理数据->处理结果聚合。...图大概是这样的, 然后它可以通过 context.context 达到控制工作池停止工作的效果。最后通过代码，你会发现它不是传统意义上的 worker-pool，后面会说明。...最后是处理结果集合， // 处理结果集 func (wp WorkerPool) Results() <-chan Result { return wp.results } 复制代码那么整体的测试代码就是

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热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类

本篇文章主要的意义是带大家熟悉卷积神经网络的开发流程，包括数据集处理、搭建模型、训练模型、使用模型等；更重要的是解在训练模型时遇到“过拟合”，如何解决这个问题，从而得到“泛化”更好的模型。...数据集预处理下面进行数据集预处理，将像素的值标准化至0到1的区间内： # 将像素的值标准化至0到1的区间内。...评估模型在训练和验证集上创建损失和准确性图。...使用更完整的训练数据，数据集应涵盖模型应处理的所有输入范围。仅当涉及新的有趣案例时，其他数据才有用。...这样使模型不会太依赖某些局部的特征，泛化性更强。a图全连接结构的模型。b图是在a网络结构基础上，使用 Dropout后，随机将一部分神经元的暂时停止工作。 ?

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go并发-工作池模式

起的也是这个标题，阅读量是我最好的一篇，果然文章都是靠标题出彩的..... 今天偶然看到另一篇文章(原文在文末)。...两篇文章原理相似:有一批工作任务(job)，通过工作池(worker-pool)的方式，达到多 worker 并发处理 job 的效果。他们还是有很多不同的点，实现上差别也是蛮大的。...这篇文章不同点在于: 首先数据会从 generate (生产数据)->并发处理数据->处理结果聚合。...图大概是这样的, 然后它可以通过 context.context 达到控制工作池停止工作的效果。最后通过代码，你会发现它不是传统意义上的 worker-pool，后面会说明。...最后是处理结果集合， // 处理结果集 func (wp WorkerPool) Results() <-chan Result { return wp.results } 那么整体的测试代码就是:

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这是我的预测

如果代码没有使用所有可用的处理器，那么每台计算机有多少个处理器就并不重要。有很多令人惊讶的机器学习应用，主要的增值来自己于更好的数据管理和数据汇总，因为这些工具可以腾出决策时间来做其他事情。...一方面，人类学习的大多数东西都没有标签，所以机器学习系统也不应该需要什么标签。另一方面，2015 年的深度学习热潮主要是由带标签的大型数据集上的监督学习所推动的。...实际上，你需要一个人来检查模型是否正在“黑掉”奖励，或者你的奖励函数是由人类评级者隐形定义的，这就变成了同样的标签问题。带标签的大型数据集不会平白无故地出现。它们需要深思熟虑的、持续的努力才能产生。...我们发现，在流行的基准测试中使用的许多有标签的数据集就包含了大量的偏见。这并不奇怪，但现在它已经越来越接近常识，用自由放任的标签系统构建一个大型数据集，将不再可行。）...还有比 MuseNet 更好的模型，但它仍然足够支持一些愚蠢但也许有用的音频完成。如果你已经证明一个大型 Transformer 可以单独处理音频、图像和文本，为什么不去试试同时对这三个进行测试呢？

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什么是人工智能中的模糊逻辑及其应用？

现在说一下这个逻辑的实现：它可以在具有不同大小和功能的系统中实现，例如微控制器、大型网络或基于工作站的系统。此外，它可以在硬件、软件或两者的组合中实现。我们为什么要使用模糊逻辑？...通常，我们将模糊逻辑系统用于商业和实际用途，例如：它控制机器和消费品如果推理不准确，它至少提供了可接受的推理这有助于处理工程中的不确定性因此，既然您了解了 AI 中的模糊逻辑以及我们为什么要实际使用它...一个模糊集 A 在话语 X 的领域上的隶属函数被定义为μA:X → [0,1] 它量化了 X 中元素对模糊集 A 的隶属度。 x 轴代表话语范围。 y 轴表示 [0, 1] 区间中的隶属度。...使用这种逻辑还有更多这样的优点，例如：模糊逻辑系统的结构简单易懂模糊逻辑广泛用于商业和实用目的它可以帮助您控制机器和消费品它可以帮助您处理工程中的不确定性大多健壮作为不需要精确的输入如果反馈传感器停止工作...在一个真实的工作系统中，会有很多输入和几个输出的可能性。这将导致一组相当复杂的函数和更多的规则。至此，我们的人工智能模糊逻辑文章到此结束。我希望你理解什么是模糊逻辑以及它是如何工作的。

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谷歌浏览器问题事件BEX引起的闪退崩溃异常的修复与思考

前言最近,我们部门负责项目运维的小王频频接到甲方的反馈,运行的项目使用谷歌浏览器登录后,每次点击处理2秒后,浏览器自动闪退崩溃.小王同学折腾了一个星期,还没找到问题的原因.甲方客户都把问题反馈给项目经理了...看着他期待的目光,我心目不免一紧,哆哆嗦嗦地打开了他电脑上的谷歌浏览器......问题二:谷歌浏览器闪退点击项目中问题处置页面跳转后,光标出现转圈 ,2秒后浏览器闪退消失项目部署在同一个服务器上,使用不同的计算机进行测试,问题只是在部分计算机中出现原因由于问题仅在部分电脑上出现... - 双击新建的密钥,将值名称修改为RendererCodeIntegrityEnabled, 并将值数据输入为0 - 重启谷歌浏览器使用命令禁用渲染器代码完整性保护功能: - 打开运行,...BUG解决过程,让我了解到了一位攻城狮在项目开发维护过程中实际经验的重要性,多思考,多实践,多多积累经验,才是一位攻城狮的成长之路.

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印象最深的一个bug——排查修复问题事件BEX引发的谷歌浏览器闪退崩溃异常

前言最近,我们部门负责项目运维的小王频频接到甲方的反馈,运行的项目使用谷歌浏览器登录后,每次点击处理2秒后,浏览器自动闪退崩溃.小王同学折腾了一个星期,还没找到问题的原因.甲方客户都把问题反馈给项目经理了...看着他期待的目光,我心目不免一紧,哆哆嗦嗦地打开了他电脑上的谷歌浏览器......,大部分是软件本身存在问题,建议下载官方软件问题二:谷歌浏览器闪退点击项目中问题处置页面跳转后,光标出现转圈 ,2秒后浏览器闪退消失项目部署在同一个服务器上,使用不同的计算机进行测试,问题只是在部分计算机中出现... - 双击新建的密钥,将值名称修改为RendererCodeIntegrityEnabled, 并将值数据输入为0 - 重启谷歌浏览器使用命令禁用渲染器代码完整性保护功能: - 打开运行...BUG解决过程,让我了解到了一位攻城狮在项目开发维护过程中实际经验的重要性,多思考,多实践,多多积累经验,才是一位攻城狮的成长之路.

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在机器学习模型运行时保持高效的方法

我认为这是一个非常好的问题，回答这个问题能显示组织水平和工作上的成熟度。...我曾对此问题进行过简短的回复，但在这篇文章里，我会详述我的方法，并教你从几个角度思考这个问题，缩减消耗时间，甚至彻底避免时间的浪费。减少实验思考为什么要运行模型。...如果白天工作时间完成了工作，不要直接关机，可以在这段时间集中处理一些大型任务，比方说运行模型。在不工作时安排实验。夜里、午餐时间以及整个周末都是很好的选择。停机时间运行实验意味着你需要提前安排。...我常常想在新项目上使用这种模式。这可以帮助维持好的势头。当想法没那么多时，可以在问题列表中加入考虑不完备的优化实验，以调整运转良好时得到的参数。...勇于创新，考虑测试项目长期的信念。我喜欢在一天结束时做创造性的工作，睡觉时让潜意识处理这些问题。我也喜欢夜间在工作站上运行实验，让它和潜意识作伴。

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