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为什么处理排序后的数组比没有排序的快？想过没有？

就比如说这个：“为什么处理排序后的数组比没有排序的快？”...但本着“知其然知其所以然”的态度，我们确实需要去搞清楚到底是为什么？...读者朋友们有没有玩过火炬之光啊？一款非常经典的单机游戏，每一个场景都有一副地图，地图上有很多分支，但只有一个分支可以通往下一关；在没有刷图之前，地图是模糊的，玩家并不知道哪一条分支是正确的。...完全没有办法预测。 对比过后，就能发现，排序后的数据在遇到分支预测的时候，能够轻松地过滤掉 50% 的数据，对吧？是有规律可循的。 那假如说不想排序，又想节省时间，有没有办法呢？...，但时间上仍然差得非常多，这说明时间确实耗在分支预测上——如果数组没有排序的话。

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OB 源码 | 压测时为什么冻结阈值在变化？

压测时： 冻结阈值表现出不规律的降低，但没有出现升高的情况，即 始终低于非压测时的 322MB。 为什么压测时该阈值会变化？接下来分析一下现象的原因。...DBA_OB_TENANTS where stat_id IN (130002) and (con_id > 1000 or con_id = 1) and class < 1000 经过手动执行该 SQL 语句，观察到在压测过程中冻结阈值确实发生了变化...通过源码查看冻结阈值的计算方式 上一步确认了 OceanBase 冻结阈值的确存在变化，接下来需要进一步查看源码，了解该阈值是如何计算出来的。...另一种方式是在对应类 ObAllVirtualSysStat 下的方法里设置断点，这样在执行 SQL 后，将直接命中断点，然后可以逐步进行调试，直至达到 get_freeze_trigger_() 方法...获取资源管理器成功后，最终冻结阈值 memstore_freeze_trigger 的计算基于以下两个值中的一个： mem_memstore_limit：由参数 memstore_limit_percentage

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为什么不提倡在训练集上检验模型？

你可能会疑惑，为什么不用数据集中的所有数据来训练及评估模型呢？ 这看上去是合理的。通常我们会有如下的猜测：应该用尽可能多的数据来训练模型；再同一个数据集上评估模型生成报告能评价模型的好坏。...在这篇文章中，你会发现证明上述猜测的困难，同时能明白为什么在未知数据上测试模型是很重要的。...如果我们掌握了所有的数据，就没有必要做出预测，因为答案只需查询即可。 我们用来构建近似模型的数据隐含着我们得到最优最优函数所需的信息。...以决策树为例，您可以在训练之后进行剪枝（删除分支）。这将减少特定训练数据集中的特化程度，并增加对未观测数据的泛化能力。再比如，在回归任务中，可以使用正则化来限制训练过程中的复杂度（系数的维数）。...上述观点帮组我们理解为什么评估预测性模型的好坏时我们采用划分训练集测试机、交叉验证和多重交叉验证是至关重要。

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vue项目打包后提交到git上为什么没有dist这个文件？

vue项目中使用npm run build打包后会生成一个dist文件，使用git推送项目后，发现git上少了一个dist文件，为什么明明本地项目中有这个文件而推上去就没有了呢？...(2) 用Git Bash 根目录下右键选择“Git Bash Here”进入bash命令窗口； 输入vim .gitignore或touch .gitignore命令，打开文件（没有文件会自动创建）；...最后需要强调的一点是，如果你不慎在创建.gitignore文件之前就push了项目，那么即使你在.gitignore文件中写入新的过滤规则，这些规则也不会起作用，Git仍然会对所有文件进行版本管理。...因此一定要养成在项目开始就创建.gitignore文件的习惯，否则一旦push，处理起来会非常麻烦。 二、解决办法 找到.gitignore这个文件，把/dist这一项删掉。...在重新提交git就可以了。

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TensorFlow惊现大bug？网友：这是逼着我们用PyTorch啊！

机器之心报道 参与：魔王、陈萍 诞生五年的 TensorFlow 出现大 bug，使用对应训练方式得到的模型甚至论文结果可能受到波及，然而相关 issue 提交 24 天后依然没有 TensorFlow...在事情发酵后，TensorFlow 团队终于回复了，表示已经在改，但对应的功能将在 2.4 版本中才能用。 谷歌团队 2015 年发布的 TensorFlow 框架是目前机器学习领域最流行的框架之一。...而 Tensorflow 中出现的这个 bug，导致使用者在功能性 API 中使用自定义图层时 trainable_variables 缺少权重。...但是，如果这些权重不在可训练变量中，则必须冻结这些权重，因为只有这些权重才会接收梯度更新，如下面的 Keras 模型训练代码所示： gradients = tape.gradient(loss, trainable_variables...最新动向：引发热议后，谷歌回复 在 Francois Chollet 发推一小时后，谷歌工程师、TensorFlow 贡献者 Tomer Kaftan 在 GitHub 上回复了该 issue： ?

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程序员在35岁后应该转行吗？为什么？

作为已经马上迈向40的老程序员，现在大部分时间还是在一线写代码，还是依然喜欢呆在电脑旁边静静写代码的感觉，作为一个技术工种经验的积累显得特别重要。...1.很多年龄大的程序员之所以在公司地位会下降，根本的原因还是技能没有对应跟上，很多程序员在度过前面几年的适应期之后放松了对新知识的学习动力，反正已经适应编程生活了，这种在年龄大了之后前面不作为会慢慢展示出来...3.很多程序员写代码就是为了在一线城市能够挣点钱，然后年龄大点回老家，有这种想法的人也不在少数，而且这种基本上家眷都不在一起，在一线城市孩子的上学问题也是很多程序员要考虑的事情，身边也发生过在公司做的非常的技术高手...，因为孩子上学问题只能被迫回到老家，或者在临近的城市买个房子。...随着软件产业的成熟，35岁对于程序员越来越不是问题了，本质原因是不是程序员随着年龄的增加，进取心是不是在衰减，对于准备做一辈子的程序员，就要时刻保持跟进新技术，对于在别的方向有发展的程序员，转型要趁早，

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【DB笔试面试565】在Oracle中，为什么索引没有被使用?

♣ 题目部分 在Oracle中，为什么索引没有被使用? ♣ 答案部分 “为什么索引没有被使用”是一个涉及面较广的问题。有多种原因会导致索引不能被使用。...二、索引本身的问题 n 索引的索引列是否在WHERE条件中（Predicate List）？ n 索引列是否用在连接谓词中（Join Predicates）？...n 是否在语义（Semantically）上无法使用索引？ n 错误类型的索引扫描？ n 索引列是否可以为空？ n NLS_SORT是否设置为二进制（BINARY）？...n 在总体成本中，表扫描的成本是否占大部分？ n 访问空索引并不意味着比访问有值的索引高效？ n 参数设置是否正确？ 四、其它问题 n 是否存在远程表（Remote Table)？...n 是否在WHERE子句中对索引列进行了IS NULL值判断？ n 是否查询转换失败导致不能选择索引？ n 是否使用了视图或子查询？ ? 详细情况如下表所示： ?

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TensorFlow被曝存在严重bug，搭配Keras可能丢失权重，用户反映一个月仍未修复

具体来说，就是在API中使用自定义层，会导致trainable_variables中的权重无法更新。而且这些权重也不会放入non_trainable_variables中。...也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。 让这位工程师感到不满的是，他大约一个月前在GitHub中把这个bug报告给谷歌，结果谷歌官方到现在还没有修复。 ?...model.trainable_variables): print(model.trainable_variables[i].name) 看看你所有的可变权重是否正确，如果权重缺失或者未发生变化...改用此方法后，所有的权重都将出现在trainable_variables中。...但是，使用函数式API模型进行训练会将许多权重视为冻结，而且这些权重也没有出现在non_trainable_variables中，因此无法为这些权重解冻。

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TensorFlow 网络优化步骤与一般方法

深度学习中，网络的优化是训练过程中很重要的一部分，现在有很多的优化策略，而他们的核心的内容都是梯度下降。...trainable_variables = tf.trainable_variables() grads = tf.gradients(self.cost, trainable_variables...) self.cost为定义好的loss function，trainable_variables为所有需要训练的变量，其中trainable_variables是直接用tf.trainable_variables...其中需要的注意的地方是第一个参数：zip(grads, trainable_variables)，这个东西的目的是为了把梯度和参数关联起来，因为我们知道，在梯度下降过程中，要训练的变量个数决定了loss...以上就是一个模型训练中的优化部分的代码，使用了动量的方法，手动设置学习率。

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TensorFlow 网络优化步骤与一般方法

深度学习中，网络的优化是训练过程中很重要的一部分，现在有很多的优化策略，而他们的核心的内容都是梯度下降。...trainable_variables = tf.trainable_variables() grads = tf.gradients(self.cost, trainable_variables...) self.cost为定义好的loss function，trainable_variables为所有需要训练的变量，其中trainable_variables是直接用tf.trainable_variables...其中需要的注意的地方是第一个参数：zip(grads, trainable_variables)，这个东西的目的是为了把梯度和参数关联起来，因为我们知道，在梯度下降过程中，要训练的变量个数决定了loss...以上就是一个模型训练中的优化部分的代码，使用了动量的方法，手动设置学习率。

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为啥在Matlab上用NVIDIA Titan V训练的速度没有GTX1080快？

在Matlab官方论坛上看到这个帖子，希望给大家带来参考 有一天，有人在Matlab的论坛上发出了求救帖： 楼主说： 我想要加快我的神经网络训练，所以把GTX1080升级到Titan V，期望在性能上有很大的提高...大神建议： 在WDDM模式下，Windows上的GeForce卡受到了OS的监控干扰的影响，特别是在内存分配的速度上。这使得它们在某些需要大量内存分配的功能上比在Linux上要慢得多。...Titan V是一个非常新的卡，并且还没有完全优化驱动程序，它似乎特别受此影响。 解决方案是把Titan V变成TCC模式。您需要另一个GPU或板载显卡来做显示。...正如我所说的，Windows驱动程序可能还没有完全优化——目前还是Titan V驱动的早期阶段。 大神也很中肯地说： MathWorks通常不会提供硬件建议，因此用户自己要决定是否要用Titan V。...楼主不仅在TItan V上实现了433%的训练速度的提升，6倍于GTX970，2倍于GTX1080，还消除了原先曾经出现过的一些错误信息...

1.8K80

没有最快，只有更快！富士通74.7秒在ImageNet上训练完ResNet-50

他们应用了一种优化方法，在ABCI 集群上，实现了74.7秒的训练时间。训练吞吐量为173万图像/秒，top-1验证准确率为75.08%。...在大型数据集上训练的深度神经网络（DNN）模型在各领域（如物体检测，语言翻译等）都取得了令人瞩目的成果。然而，随着DNN模型和数据集的增多，DNN训练的计算成本也增加了。...众所周知，具有数据并行性的分布式深度学习能快速进行群集训练。此方法中，在群集上进行的所有进程都具有相同的DNN模型和权重。...然而，高的学习率使模型的训练在早期阶段变得不稳定。因此，我们通过使用热身（warmup）来稳定SGD，从而逐渐提高学习率。此外，对于某些层次来说，所有层的学习速度都太高，使用分层自适应率来稳定训练。...MXNet具有灵活性和可扩展性，可以在集群上高效地训练模型。然而，在中小型集群环境中只占总时间的一小部分的处理可能成为大规模集群环境中的瓶颈。他们分析了CPU和GPU的性能，并找出了瓶颈。

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【Quartus II】关于仿真后.vwf文件没有波形?波形只在simulation report里面有的问题

II】关于processing里面没有simulator tool的问题(高版本) 前言 疫情期间，电子课程设计这门课程，线上上课，要求设计好原理图后在 Quartus II 上面仿真。...之后提交 .bdf 和 .vwf 文件 一、问题描述 Quartus II 建了波形文件，点start simulation后为什么 .vwf 不更新，但 simulation report 却有输出呢...编译、综合分析完成后，开始波形仿真，完了之后呢，输出的波形只在simulation report（波形仿真报告文件）里面有，.vwf 文件里面只有自己设置的输入波形。...无论你怎么仿真，波形仿真报告文件 simulation report 每次都会刷新，而 .vwf 文件一点变化都没有。...点赞后不要忘了关注我哦！

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为什么在Java中没有为空字符串设置访问API呢 | Java Debug 笔记

为什么在Java中没有为空字符串设置访问API呢？...=========================熟悉Java的朋友都知道，当我们通过双引号创建字符串的时候，Java 会将字符串存储在常量池中以供我们下次使用但是为什么String类不为我们提供一个对空字符串的引用呢因为这样做至少可以节省了编译的时间...我个人认为这某种意义上来说这有点“代码味道”所以说，关于String的空字符一说在Java中中是否有更加复杂的涉及考虑还说设计者没有考虑到这个问题呢回答1===String.EMPTY是12个字符，而"...我不太确定为什么是String.EMPTY可以节省编译时间，实际上我认为应该是后者考虑到String被final修饰是不可变得。...所以建议自己在全局类上建立一个空的String。 其他地方引用。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

由于LFS是程序化标签源，因此我们可以在整个未标记的语料库上运行步骤1和2，生成许多标签并在步骤3中训练的模型可以受益于步骤1和2中创建的更广泛的训练数据集。...从上图也能够看到没有单标签模型（LM）框架始终优于其他框架，这表明我们必须在数据集中尝试不同的LMS才能选择最佳的LMS。...然后将微调后的BERT模型在整个数据集上的概率预测作为软伪标签。然后使用这些软伪标签来迭代使用复合损失继续BERT模型的微调，如下公式所示。...启发式LF选择 Snorkel 易于使用，但是在Snorkel 获得的标签上训练的最终模型（EM）的准确性可能会因LFS的质量而变化很大。...在两步弱监督方法中结合这些框架，可以在不收集大量手动标记训练数据集的情况下实现与全监督ML模型相媲美的准确性! 引用： Want To Reduce Labeling Cost?

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