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Go语言开发小技巧&易错点100例（一）

2 context继承【易】众所周知，在Go开发中context包是一个很常用并且重要的包，func Handler(ctx context.Context) {fmt.Println(ctx.Value...select {} }() // TODO}方式三：func main() { // TODO select {}}4 map遍历次序【易】Go语言中map的遍历次序是无序的哈func main...解决方式：不专业的方式func main() { go func() { fmt.Println("Hello goruntine") }() fmt.Println("Hello...层的文件中定义结构体和其相关的dao层方法，但是在调用方法时（如插入数据的方法）会使用utils包中的工具方法对参数进行检查，而utils中的工具方法需要引用dao层的结构体才能够检查，因此出现了dao...这个错误也告诉我们一个道理，就是代码要注意划分层次，低内聚，才能更好的增加代码的可读性。

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理解上下文切换带来的性能影响

文章目录 什么是上下文切换 进程上下文切换 线程上下文切换 中断上下文切换 如何减少上下文切换 来个例子亲身感受下 什么是上下文切换   在多任务操作系统中，为了提高CPU的利用率，可以让当前系统运行远多于...为了快速响应硬件事件，中断处理会打断当前正常的进程调度和执行过程，此时CPU会调用中断处理程序响应中断事件。...这里不涉及用户态中的资源保存，只需要包含内核态中必需的状态保存，如CPU寄存器、内核堆栈等资源。即便如此，中断导致的上下文切换仍然会消耗CPU资源。...●采用CAS自旋操作，它是一种无锁化的编程思想，原理是通过循环重试的方式避免线程的阻塞导致的上下文切换。   ...即便不增加synchronize锁，当线程的创建数量远远超过CPU核数时，也会因为上下文切换导致性能下降。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    提高模型性能，你可以尝试这几招...

    但对于一名程序员而言，将人工智能包装到一个黑盒子中，而自己毫无掌控感，总有那么一点不踏实。 如果是自己动手构建模型、训练、预测，哪些地方是我们可以掌控的呢？.../mlp.py 经过200次迭代，训练结束后，模型在训练集上的准确率为92.36%，验证集上的准确率为92.27%，测试集上的准确率为92.22%。...事实上并非如此，经过尝试，比如在隐藏层数为5时，在训练集、验证集和测试集上的准确率分别为96.5%、95.99%、96.05%，而隐藏层数增加到10时的准确率依次为95.41%、95.47%、95.14%...使用dropout策略 简单说，dropout策略就是随机丢弃一些神经元节点，不参与计算，为什么这种策略能够奏效，在Andrew NG的改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化课程中有很清晰的讲解：...这是使用RMSprop优化器的曲线图，可以看到RMSprop比SGD快，在20次迭代后，在训练集上达到97.97%的准确率，验证集上97.59%，测试集上为97.84%。 ?

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    NeurIPS 2019 | 3D神经网络检测阿尔兹海默症

    在这篇文章中，作者描述了几种能够提高三维卷积神经网络性能的技术，并利用大脑核磁共振图像来检测阿尔兹海默症。...同时，上述改进使得作者提出的网络在测试集上的准确率提高了大约14%，能够有效地对ADNI 数据集中的阿尔兹海默症、轻度认知功能障碍和认知正常三类大脑核磁共振图像进行分类。...此外，作者在另一个独立的数据集中进行了实验，表明了类似的结论。...进行网络处理时，会通过随机采样得到96 × 96 × 96的部分送入网络。 其次，数据集分成训练集、验证集和测试集，样本共三类分别是阿尔兹海默症、轻度认知功能障碍和认知正常。...今天的文章就到这里了，感兴趣的同学可以下载原文以及源代码进行学习。希望同学们能以严谨的态度走好学术上的每一步。

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    cs231n之SVM算法和SoftMax算法

    我们有很多方法来寻找一个好的W 1.随机法：不断随机生成W，然后计算准确率，最终试出符合要求的W，但是很明显这种方式效率很低 2.SVM：我们可以先随机初始化一个W，此时可以算出准确率为z1。...2.SVM具体实现 我们在1中说了SVM算法的基本思想，但是我们也可以从中发现一些问题。1.每次要通过计算最终的准确率才能知道当前的W是否变好了，这样效率太低了。...2.定义了： 1.num_training：全体训练集数量(num_dev会从其中抽取一定数量的图片用于训练，减少训练时间) 2.num_validation：验证集数量(在不同的学习率和正则参数下使用该验证集获取最高的正确率...4.结束两层循环 11.输出10中历次循环的train_accuracy,val_accuracy与学习率和正则参数 12.使用上面找到的最佳的best_svm来预测测试集x_test得到了测试集的准确率...3.结果 1.训练过程中在不同学习率和正则参数下训练好模型后，验证集和训练集进行预测的准确率： ? 结果1 2.最终测试集的准确率： ?

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    神经网络超参数有哪些_神经网络参数优化

    如果代价在训练的前面若干回合开始下降，你就可以逐步增加 η \eta 的量级，直到你找到一个的值使得在开始若干回合代价就开始震荡或者增加；相反，如果代价函数曲线开始震荡或者增加，那就尝试减小量级直到你找到代价在开始回合就下降的设定...迭代次数 提前停止表示在每个回合的最后，我们都要计算验证集上的分类准确率，当准确率不再提升，就终止它也就确定了迭代次数（或者称回合数）。另外，提前停止也能够帮助我们避免过度拟合。   ...我们需要再明确一下什么叫做分类准确率不再提升，这样方可实现提前停止。正如我们已经看到的，分类准确率在整体趋势下降的时候仍旧会抖动或者震荡。...如果我们在准确度刚开始下降的时候就停止，那么肯定会错过更好的选择。一种不错的解决方案是如果分类准确率在一段时间内不再提升的时候终止。...正则化参数   我建议，开始时代价函数不包含正则项，只是先确定 η \eta 的值。使用确定出来的 η \eta，用验证数据来选择好的 λ \lambda 。

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    量化投资之机器学习应用——基于 SVM 模型的商品期货择时交易策略（提出质疑和讨论）

    在核函数能够计算对应输入特征数据的内积的前提下，可以通过使用恰当的核函数来替代内积，在将非线性的数据映射到高维空间的同时不增加需调参数的个数，从而在高维空间中寻找响应的超平以进行分类。...常用的核函数有如下几类： 虽然通过映射将原始数据映射到高维空间之后，线性分隔的可操作性增加，但是因为数据特性的原因， 例如噪音， 而造成与均值或正常位置偏离度较大的数据点难以准确分类。...所以通过 SVM 模型中分别使用两种算法进行参数寻优，最终选择交叉验证结果中准确率最高的算法以及相应参数。...对比粒子群优化算法和遗传算法优化参数的结果，我们可以看出遗传算法在特征量结合A 和B的测试中，交叉验证的准确率相对较高，于是我们选择由遗传算法优化得到的参数。...使用遗传算法和技术指标数据源可以达到接近65%的交叉验证准确率。 编辑成员讨论部分 1、大家观察上图进行归一化的数据，最低价竟然在最高价的上面。这是个一个思考的问题。为什么会这样？

    4.2K101

    关于zk迁移的一些教训

    ， 最后重启5 以上步骤必须严格按此步骤执行， 操作不规范会进入一个非常痛苦的场景 如果你是这样操作的 停止1 停止2 zk集群正常，OK，回收机器 那结果就是大坑！！！...怎么补救 如果1，2的机器还在，或者说能够以原来的IP启动服务， 那此事比较容易 以原来的配置恢复1 以原来的配置恢复2 验证集群状态，是否为 【1，2，3，4，5】全部online ....然后再按照zk缩容的步骤下线 如果1,2的机器已然不在，而且你无法找到同样IP的机器，用于恢复服务，那此时只能以有损的方式，恢复到高可用状态 更改 3 的配置为 3,4,5 组一个zk集群， 然后重启3..., 此时集群会异常 再改 4 的配置为 3,4,5 组一个zk集群，然后重启4, 此时集群也会异常 改5的配置为 3,4,5 组一个zk集群， 最后重启5 , leader按预期会选举为4 为什么不能通过...增加 6 7扩容，再缩容的方式恢复服务了 刚刚异常的场景是 【1，2，3，4，5】,按扩容步骤， 应该是增加 6， 7 但是: 此时 3 ， 4 ， 5 的配置，认为是这样一个状态 【1，2，3

    1.5K30

    长文本信息准确率超过ChatGPT，Meta提出降低大模型幻觉新方法

    其中，问题的生成和验证是最关键的一环，对此，研究人员一共提出了四种具体的方式： Joint，即将生成问题和回答的指令写入同一段提示词 2-Step，即先让模型生成提问，然后开启新的对话（一次性）回答提出的问题...△从红色开始，四种颜色依次代表无CoVe、Joint、Factored和Factor+Revise 那么为什么拆分提问就能提高模型的准确性呢？...那么，验证链方式的效果究竟如何呢？ 信息准确率超过ChatGPT 为了探究这一问题，研究人员用Llama进行了测试，测试任务一共有三项。 首先是信息列举，比如列举出出生于某地、从事某行业的名人。...这项任务中，研究人员一共测试了两个数据集——简单一些的Wikidata和从难一些的Wiki-Category list（从维基百科中提取）。...结果发现，65B参数的Llama，在two-step模式的验证链加持下，简单问题的准确度从0.17提升到了0.36，增加了一倍还多，复杂问题准确度也接近翻番。

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    机器学习核心概念解读

    1.什么是过拟合 关于这个话题，在开始我的这个叙述之前，首先推荐一个视频，来自于B站知名up主（但是可能你不知道的）：漫士沉思录，他有一个视频的标题叫做：为什么刷题越多，效果反而越差，它使用这个生活化的案例去解释这个过拟合...，这个时候的误差就会比较大，但是随着样本增加，模型全面，这个时候测试集的误差就会越来越小，一直到这个最后的趋于稳定的状态； 3.关于交叉验证 3.1引入交叉验证 交叉验证就是对于传统的这个思路稍微进行了改进...，提高我们的这个模型的效果，原来的传统的这个思路就是训练集和测试集，这个交叉验证的思路就是在原来的这个基础上面引入了我们的验证集的概念（实际上这个验证集就是调参的过程，这个验证集就是从人家训练集里面分过来的数据罢了...，以此类推，进行5轮的计算，取得这几次的平均值，作为我们的这个最后的效果，其实这个里面变化的就是我们的验证集（ 就是下面的这个黄色的部分），每一次选取我们的训练集里面的不同部分作为验证集计算这个准确率的均值即可...； 4.关于模型的误差 4.1关于误差的概念 下面的这个是关于误差的相关的概念： 4.2模型的误差的组成 模型的误差主要是三个部分组成的： 关于噪声：在输入数据或者输出数据中存在的随机误差或者干扰； 噪声会对数据质量产生负面影响

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    -1与+1的三年艰苦跋涉

    不过这些研究建立在实验和直觉上，缺少理论上严谨的证明，甚至在其它验证实验中 [9]，也没有取得超过 STE 的结果。...但是这样的方法很大程度上增加了运算复杂度，欠缺模型效果和计算复杂度上的平衡，实用性比较差。 ABC-Net 和 GroupNet[7] 是另一种提升 BNN 准确率的代表性方法。...值得注意的是，[9] 中作者做了完整详细的测评实验，验证之前研究提出的技巧或方法，例如 scaling factor，approxi-sign function 等。...首先二值网络本身就是一种模型压缩方法，它能以更小的存储代价、计算代价实现相同的功能。在 WRPN [3] 中，Intel 的研究员在 FPGA 和 ASIC 等多种不同硬件上验证了二值网络的效果。...d 图可以看到二值网络的加速比超过 50 倍，g 图可以看到能耗效率能提升一千倍。 既然效果这么强硬，而且 MeliusNet 的准确率也提升来了，那我们为什么不试一试？

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    第一次胜过MobileNet的二值神经网络，-1与+1的三年艰苦跋涉

    不过这些研究建立在实验和直觉上，缺少理论上严谨的证明，甚至在其它验证实验中 [9]，也没有取得超过 STE 的结果。...但是这样的方法很大程度上增加了运算复杂度，欠缺模型效果和计算复杂度上的平衡，实用性比较差。 ABC-Net 和 GroupNet[7] 是另一种提升 BNN 准确率的代表性方法。...值得注意的是，[9] 中作者做了完整详细的测评实验，验证之前研究提出的技巧或方法，例如 scaling factor，approxi-sign function 等。...首先二值网络本身就是一种模型压缩方法，它能以更小的存储代价、计算代价实现相同的功能。在 WRPN [3] 中，Intel 的研究员在 FPGA 和 ASIC 等多种不同硬件上验证了二值网络的效果。...既然效果这么强硬，而且 MeliusNet 的准确率也提升来了，那我们为什么不试一试？ 如果不考虑论文复现代码，目前能用的可靠开源项目并不多。

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    【深度学习】如何选择神经网络的超参数

    如果代价在训练的前面若干回合开始下降，你就可以逐步增加  的量级，直到你找到一个的值使得在开始若干回合代价就开始震荡或者增加；相反，如果代价函数曲线开始震荡或者增加，那就尝试减小量级直到你找到代价在开始回合就下降的设定...迭代次数 提前停止表示在每个回合的最后，我们都要计算验证集上的分类准确率，当准确率不再提升，就终止它也就确定了迭代次数（或者称回合数）。另外，提前停止也能够帮助我们避免过度拟合。...我们需要再明确一下什么叫做分类准确率不再提升，这样方可实现提前停止。正如我们已经看到的，分类准确率在整体趋势下降的时候仍旧会抖动或者震荡。...如果我们在准确度刚开始下降的时候就停止，那么肯定会错过更好的选择。一种不错的解决方案是如果分类准确率在一段时间内不再提升的时候终止。...正则化参数 我建议，开始时代价函数不包含正则项，只是先确定  的值。使用确定出来的 ，用验证数据来选择好的  。尝试从  开始，然后根据验证集上的性能按照因子 10 增加或减少其值。

    51010

    如何选择神经网络的超参数

    如果代价在训练的前面若干回合开始下降，你就可以逐步增加 ηη 的量级，直到你找到一个的值使得在开始若干回合代价就开始震荡或者增加；相反，如果代价函数曲线开始震荡或者增加，那就尝试减小量级直到你找到代价在开始回合就下降的设定...迭代次数 提前停止表示在每个回合的最后，我们都要计算验证集上的分类准确率，当准确率不再提升，就终止它也就确定了迭代次数（或者称回合数）。另外，提前停止也能够帮助我们避免过度拟合。   ...我们需要再明确一下什么叫做分类准确率不再提升，这样方可实现提前停止。正如我们已经看到的，分类准确率在整体趋势下降的时候仍旧会抖动或者震荡。...如果我们在准确度刚开始下降的时候就停止，那么肯定会错过更好的选择。一种不错的解决方案是如果分类准确率在一段时间内不再提升的时候终止。...正则化参数   我建议，开始时代价函数不包含正则项，只是先确定 ηη 的值。使用确定出来的 ηη，用验证数据来选择好的 λλ 。

    1.7K10

    干货 | 携程实时智能异常检测平台的算法及工程实现

    一、引言 日常工作中我们经常会接收到频繁的异常告警，处理起来眼花缭乱，容易遗漏问题点。如何降低误报率，让有限的注意力集中在真正需要关注的异常上？...降低报警总量到可以人工逐个处理的程度 不能以增加漏报真正的故障为代价 提升告警的实时性 算法即服务，有较强的可移植性 二、大而全的监控衍生出的问题 不管运维还是开发，大家都明白一个道理，系统跑得好不好...首先，明确的评估标准，在算法迭代和检验阶段非常重要，否则算法调优就没了方向。虽然二分类问题在理论上有召回率和准确率这些评价指标，但这两个指标在我们这种检测场景下本身不可衡量。...我们需要设计一套新的算法，降低报警总量到可以人工逐个处理的程度，同时不能以增加漏报真正的生产订单故障为代价，并且这套算法的设计还不能太复杂，影响到告警的实时性，最好还能做到算法即服务，有较强的可移植性，...为什么要分成三类后面会讲到。分出来之后我们定义LSTM需要的各个变量，然后是调用TensorFlow进行LSTM模型训练、验证和调参的过程。 ?

    3.3K40

    基于YOLOv3的车辆号牌定位算法【文末送书】

    实现过程中判断号牌的置信度是否大于设置的阈值，高于阈值的号牌并被判断其命名为正常号牌的作为正常号牌，低于阈值并被判断命名方式中含有半遮挡号牌的同样作为正确识别，在这两个条件下计算号牌的准确率。...编写脚本统计在不同阈值情况下验证数据集的准确率，低于设定阈值的号牌作为半遮挡号牌，否则为正常号牌，设定初始值为0.5并以0.02的速度递增，从而测试出在最高准确率的情况下最合适的阈值，从图中可见，阈值大致随准确率呈正比状态...图9 OCR输出结果 从数据选择用来计算准确率的验证集200张，其中包含正常号牌一百张，半遮挡号牌一百张，其中包括各种情况下的号牌，例如蓝牌、黄牌、新能源等等。...本次实验中使用的阈值为0.95来计算其验证集中的准确率、召回率等等指标，计算指标的数据分为两部分，一部分采用正常号牌，另外一部分为半遮挡号牌，分别计算其准确率(accuracy)、召回率(recall)...、精确率(precision)和F1score三部分，从下表中可以得出，在准确率上识别正常号牌的准确率高达94.90%，远高于半遮挡号牌的准确率，但半遮挡号牌的精确率在召回率为91.61%的基础上可以达到

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    Web攻击检测机器学习深度实践

    比如http协议中哪部分是疑似可执行的代码段，http协议中如何截断和拼接才能保证正常解析，这些是比较麻烦的；另外sql语法、sehll语法、js语法还需要分别实现。...就Libinjection语义解析库的来看，就有很多情况的绕过和漏拦，并且它本身也使用到了规则，在传统WAF规则的基础上做了一层抽象，换了一种规则的判别方式。...在安全识别领域，人类利用AI技术，以数据为媒介，将构造出的具有区分能力的特征进行数学表达，然后通过训练模型的方式使之具备区分好坏的能力。...然而，该方式存在一个知名的缺陷：从请求参数结构异常的角度去观察，结构体异常不一定都是Web攻击；结构体正常不保证不是Web攻击。...针对上面的基于关键词特征的MLP模型，可能有人会产生疑问，为什么能取得近似100%的准确率？这是反复调试的结果。笔者在做特征向量转换之前对url请求做了大量泛化和清洗的工作，也用到了正则。

    1.4K10

    ARPA基于BLS的门限签名算法随机数生成器设计

    去信任的随机性 无论是在物理世界还是网络世界，产生随机数的方式有很多，它们可分为两种，真随机和伪随机。真随机利用了现实世界中的物理噪声，但在链上使用这一方法生成随机数是不切实际的。...非交互性 在区块链中，随机数的产生应该是去中心化的。然而，通信开销或将成为整个系统的限制或单点故障。在随机数生成过程中，每个节点应该仅需参与一轮单向通信。...这意味着各方贡献的随机数部分应该像多重签名一样以异步方式进行聚合。 易用性 RNG等基础服务的易用性十分重要。与此同时，我们不能指望只在节点的正常运行时间才产生随机数。...通过精心选择节点数量，系统的易用性和安全性都可以满足要求。 表 1. 可验证随机数生成的比较 BLS门限签名算法的构建很像以多方计算 (MPC) 方式执行 BLS。...该密钥代表此节点集的身份，并对生成的随机数进行验证。在RNG的生命周期内，无论在密钥生成还是随机数生成过程中，组秘钥都不会被重组。 图 1.

    80420

    深度学习中训练参数的调节技巧

    欠拟合： 表现形式：训练集，测试集准确率都很低 解决办法：增加网络层数，增加节点数，减少dropout值，减少L2正则值等. 5、Loss设计与观察 一般来说分类就是Softmax, 回归就是L2的loss...准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1....因此神经单元可能以一种可以修正其它神经网络单元的错误的方式进行改变。而这就可能导致复杂的共适应(co-adaptations)。由于这些共适应现象没有推广到未见的数据，将导致过拟合。...因为如果你不乘以比例因子q，神经网络的输出将产生更高的相对于连续神经元所期望的值（因此神经元可能饱和）：这就是为什么反向Dropout是更加常见的实现方式。...这意味着,梯度不会再简单地增加 hi 的标准差或均值;标准化操作会 除掉这一操作的影响,归零其在梯度中的元素。

    4.8K80
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