想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。...这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。...默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的1000个类别。因为我们打算使用自己的分类器（只有两个类别：cat和dog），所以不用包含。...() test_image_dataset=test_image_dataset.prefetch(AUTOTUNE) test_count=len(test_image_path) #使用...：是否采用他雨荨你来弄好的权重 #include_top:是否包含后面的全连接层 #开始使用卷积基 model=tf.keras.Sequential() model.add(covn_base)
git分布式版本控制的学习使用记录 工作后才了解到有这样的高效率程序控制，记录下我的使用学习过程，一方面可以帮助新手上路，也可以作为知识网络的备份。...1：git的用处 用于分布式的项目管理，可以用于个人的代码长期保存，可以方便快捷的参与开源项目。...查看远程库信息，使用git remote -v； 本地新建的分支如果不推送到远程，对其他人就是不可见的； 从本地推送分支，使用git push origin branch-name，如果推送失败，先用git...pull抓取远程的新提交； 在本地创建和远程分支对应的分支，使用git checkout -b branch-name origin/branch-name，本地和远程分支的名称最好一致； 建立本地分支和远程分支的关联...原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: git分布式版本控制的学习使用记录 No related posts.
分布式锁简介 分布式锁是控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁实现。 分布式锁可以保证在分布式系统中，同一操作只被一台机器上的一个线程执行，保证共享数据的一致性。...分布式锁的设计要求 要是可重入锁（避免死锁） 要有高可用的获取锁、释放锁功能 获取锁、释放锁的性能要好 使用redis实现分布式锁的思路 （1）setnx(String key,String value...value可以是任意的，但为了可读性、方便调试|维护，哪个机器的哪个线程的哪个方法要获取锁，一般就以 ip|主机名+线程名+方法名 拼接为标识符，作为value。...上述方法是jedis中的方法，如果使用spring data redis，对应的方法如下 Boolean redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key，value...返回的是布尔值 redisTemplate.expire(key，2，TimeUnit.MINUTES) //有效期 Boolean redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent
引言深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。...Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。...图片本文将详细介绍Tensorflow2，包括它的特点、架构、应用和未来发展趋势。特点1. 静态图和动态图Tensorflow1使用静态图，这意味着在实际运行之前，必须定义整个计算图。...Keras API是易于使用的，但可能不够灵活。3. 工具Tensorflow2提供了许多工具，如TensorBoard，它可以帮助您可视化神经网络模型的训练过程。...例如，Tensorflow2可以用于语音识别、语音合成等任务。未来发展趋势Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
tensorflow2介绍 这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因，在对比一下同类型的一个优势。...由于我们这个系列的目标是学习，大家使用的都是win系统的电脑，故而这里选择tensorflow2方便得多。...所以本课程内容选择的是TensorFlow2进行具体的操作讲解。 tensorflow2优势对比PyTorch TensorFlow 2与PyTorch是两个流行的深度学习框架，它们都有各自的优势。...广泛的社区支持和生态系统：TensorFlow作为一个较早的深度学习框架，拥有庞大的社区和丰富的生态系统，包括许多预训练模型、工具和库。 PyTorch的优势： 1....工具使用 这里使用的是【PyCharm Community Edition 2023.1.4】，社区版本免费用啊，用于学习绝对OK，python版本是3.9。
一个新时代 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前，有很多研究工作为了让机器学习算法更快，而利多多个处理器。...分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到多个处理器上，更重要的是把数据（包括训练数据以及中间结果）分布开来。...比如在亚马逊或者淘宝上，每天都很多用户看到了很多推荐的商品，并且点击了其中一些。这些用户点击推荐商品的行为会被亚马逊和淘宝的服务器记录下来，作为分布式机器学习系统的输入。...从而为机器学习这一持续了数十年的研究方向提供了全新的机会——分布式机器学习——从互联网数据中归纳这个人类的知识，从而让机器比任何一个个人都要“聪明”。...分布式机器学习的评价标准 在后文中会详细介绍的各个大规模机器学习系统，基本都有三个特点： 可扩展。可扩展的意思是“投入更多的机器，能处理更大的数据”。
从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。...大数据和分布式机器学习 特点 说故事之前，先提纲挈领的描述一下我们要解决的问题的特点。我见过的有价值的大规模机器学习系统，基本都有三个特点： 1.可扩展。...如果只是求速度快，那么multicore和GPU会比分布式机器学习的ROI更高。有一个框架（比如MPI或者MapReduce或者自己设计的），支持fault recovery。...这些功能在Google的系统里是分布式操作系统负责的，而Google MapReduce和Pregel都是在分布式操作系统基础上开发的，框架本身的代码量少很多，并且逻辑清晰易于维护。...具体的说，是重新实现MPI里的Send, Recv等函数，调用分布式操作系统里基于HTTP RPC的通信API。 MPI的AllReduce操作在很多机器学习系统的开发里都很有用。
我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。...如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github...前言： 熟悉我的博友都知道，最近我在写一个《TF2.0深度学习实战：图像分类/目标检测》的小白教程。...但是很快我发现，虽然只有18层，传统的训练方法仍然很耗时，甚至难以完成对101层的ResNet-101的训练。 出于这个原因，这一次，我将采用一种巧妙的方法——迁移学习来实现。...即在预训练模型的基础上，采用101层的深度残差网络ResNet-101，对如下图所示的花数据集进行训练，< 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。 理由如下： 1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。...3，TensorFlow2和Pytorch实际上整体风格已经非常相似了，学会了其中一个，学习另外一个将比较容易。两种框架都掌握的话，能够参考的开源模型案例更多，并且可以方便地在两种框架之间切换。...随着谷歌对Keras的收购，Keras库2.3.0版本后也将不再进行更新，用户应当使用tf.keras而不是使用pip安装的Keras....三、本书面向读者 本书假定读者有一定的机器学习和深度学习基础，使用过Keras或者Tensorflow1.0或者Pytorch搭建训练过模型。...此书是Keras之父Francois Chollet所著，假定读者无任何机器学习知识，以Keras为工具，使用丰富的范例示范深度学习的最佳实践，该书通俗易懂，全书没有一个数学公式，注重培养读者的深度学习直觉
在PyCharm中切换TensorFlow1和TensorFlow2 TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。...方式2：使用--clone命令行参数克隆虚拟环境 使用下面的命令创建一个名为new_env的新虚拟环境，该虚拟环境会从本地克隆名为tensorflow2的虚拟环境中的所有内容（包括各种库）。...如果想使用TensorFlow2，那么只要使用conda activate tf2切换到tf2虚拟环境即可，使用TensorFlow1，再使用同样的方法切换回tf1虚拟环境。 6....在PyCharm中切换TensorFlow1和TensorFlow2 使用TensorFlow训练模型，通常不会使用记事本或vi来编辑代码，这些简单的文本编辑器效率太低了。...在后续的文章中，将利用这些技术来深入讲解关于机器学习、TensorFlow1和TensorFlow2的相关技术，欢迎关注我的后序文章。
[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01...本文介绍如何使用 RPC 来完成分布式管道并行。 本文以DISTRIBUTED PIPELINE PARALLELISM USING RPC 的翻译为基础，加入了自己的理解。...PyTorch分布式其他文章如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1...1.2 基础知识 之前的教程分布式 RPC 框架入门 展示了如何使用torch.distributed.rpc 为 RNN 模型实现分布式模型并行。...我们使用专门的 "master " worker 来准备随机输入和标签，并控制分布式反向传播和分布式优化器step。
文章目录 一：前言 二：分布式锁简介 三：Redisson分布式锁的介绍和简单的使用 四：总结 五：参考博文 一：前言 我在实际环境中遇到了这样一种问题，分布式生成id的问题！...（1）：每台机器生产Id的代码，key+id 可以在前加上机器编号区分，key + id — >机器唯一编号 + key + id （2）：使用数据库行锁（单个数据库的是时候，如何是分布式数据库也会出现问题...（3）：使用分布式锁 二：分布式锁简介 网上有很多的讲解分布式锁的文章，但是细细分析很多的代码还是有很多的问题的，如下代码片段摘自博文： https://my.oschina.net/91jason...三：Redisson分布式锁的介绍和简单的使用 Redisson的介绍可以到：https://github.com/redisson/redisson/wiki/1.-概述 这里去了解！...如果在测试和学习的过程中有疑问，可以随时和我联系，也可以加左侧的群或者QQ互相探讨！谢谢！
背景介绍前段时间，在写公司的一个项目的时候，用到了分布式锁，一个同事告诉我说，分布式锁解锁在高并发的时候会报错。下面看下模拟代码：图片这里锁的时间是 5 秒，而业务执行的时间是 20 秒。...这里模拟的是锁的时间少于业务执行的时间。...所以，我们需要先去搞清楚具体的执行流程。...实际上，我们的想法的，如果业务执行出错，我们在 finally 进行解锁，以防止程序死锁。显然这样写代码，不是我们所期望的，并且代码也有问题。...分布式加锁主要分为三步。第一步，主要是获取 RLock 对象，并且我们对它做了判空。
一、什么是ClickHouse ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告...CH集群安装成功，既然是分布式集群，那我们就创建分布式表来体验一把： 我们使用 Distributed 引擎来试验： 1）在CH1，CH2，CH3上分别创建一个单表t; create table t(id...image.png 结果：通过创建分布式表，将3个节点上的单表进行了统一的集合规整展示。 5) 往该分布式表里插入一些数据，默认会在哪个表上呢？...如下： image.png 那么，至此，一个CH分布式集群的安装，部署，测试基本成功。...四、总结 在腾讯云，我们可以快速构建一个基于云端的安全、稳定的CH集群，欢迎大家来腾讯云购买使用。
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。...现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置...Tensorflow2深度学习环境安装和配置 首先并不需要任何虚拟环境，直接本地安装Python3.10即可，请参见：一网成擒全端涵盖，在不同架构(Intel x86/Apple m1 silicon...使用tensorflow-metal可以显著提高在苹果设备上运行TensorFlow的性能，尤其是在使用Macs M1和M2等基于苹果芯片的设备时。...结语 苹果MacOs系统可以承担深度学习任务，但术业有专攻，算力层面还是比不上配置N卡的其他平台，这是不争的事实。
收到了粉丝们的很多好评，表示代码非常详细，理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~ 但是也有些初学者表示，直接上手深度学习有些困难，希望出一期 TensorFlow2 的初学者教程。...所以，这个专栏我将专门分享TensorFlow2的学习过程，力争打造一个的轻松的TensorFlow2入门学习教程，想学习的小伙伴可以关注我的动态！...目前来看，TensorFlow 和 PyTorch 框架是业界使用最为广泛的两个深度学习框架，TensorFlow 在工业界拥有完备的解决方案和用户基础， PyTorch 得益于其精简灵活的接口设计，可以快速设计调试网络模型...对于初学者，我建议使用tf.keras的高层API接口进行实现，这样代码会更简洁，更容易上手。...四、面对进阶者的快速入门 对于已有一定TensorFlow基础的同学，我建议使用相对底层的方式去实现。这样代码虽然显得冗长，但是操作会更灵活，更有助于我们进行更深入的学习。
前后端都需要进行处理，后端需要考虑的就是处理重复订单的问题来保证幂等性。 分布式锁要解决的就是多机器部署时，相同请求并发访问时资源竞争问题。 为什么需要分布式锁？...在分布式的集群环境下，就需要用分布式锁来保证整个集群的线程安全性； 分布式锁的特征 分布式锁必须具备四个特征：高性能、可重入、防死锁和互斥性； 高性能：分布式锁的性能一定要高，如果在开锁和解锁的过程耗时就会影响系统在高并发秒杀场景下的性能体现...分布式锁也可以解决此场景，提交接口添加分布式锁，第一次提交的时候会锁住，然后第二次提交发现有锁，就不会执行业务逻辑； 任务调度：用分布式锁来保证集群部署的时候只有一台在工作，其他机器执行的时候发现有锁就不再执行...； 秒杀减库存等类似业务防止超卖的情况 Redis实现分布式锁 Redis 作为分布式锁的关键点有四个：原子性、过期时间、锁续期和正确释放锁； 1、原子性 - 要么都成功，要么都失败 实现分布式锁的核心就是找一个集群内都可见的地方将锁存起来...redisson 是一个分布式锁来弥补这个不足（分布式锁还有很多，其他的，这里不讨论了）RLock接口继承了Lock接口，自然优雅的实现了上面的锁需求。
在分布式学习框架中，服务器通过聚合在分布式设备中训练的本地模型（local model）来利用各个设备的计算能力。...机器之心在前期的文章中也探讨过分布式学习中的拜占庭问题，主要针对联邦学习中的拜占庭问题。在这篇文章中，我们重点探讨的是分布式学习框架中针对随机梯度下降（SGD）算法的拜占庭问题。...具有后门模式攻击的 MNIST 和 CIFAR10 模型的最大准确度 4、使用 SGD 和基于 CGE 的拜占庭容错分布式机器学习 本文是美国乔治城大学 Nirupam Gupta 教授在 2020...在这样的背景下，分布式学习问题引起了研究人员以及工程技术人员的广泛关注。分布式学习通过聚合多台机器中的数据、模型、参数等实现协同学习一个强大而有效的模型。...不过，由于拜占庭节点的问题，传统分布式学习中假设全部节点都是真实可靠以及正确的这一点是不成立的。 本文探讨了基于 SGD 方法的分布式机器学习中的拜占庭问题。
由于tensorflow2相对于tensorflow1更加简介，因此本文代码部分参照莫烦老师的maze环境，将tensorflow1版本的DQN算法修改为tensorflow2版本的DQN算法。...与Q-Learning算法相比，DQN算法做了如下改进： 1.使用卷积神经网络来逼近行为值函数来解决维度灾难的问题； 2.使用target Q network来更新target Q解决相关性的问题； 3...图2 DQN两个网络训练示意图 DQN算法跟Q-Learning算法一样，也是一种off-policy的的学习算法，既可以学习当前的经历，也可以学习过去的经历、学习别人的经历。...2.DQN算法代码 本文代码的环境部分是使用莫烦老师的maze环境，将DQN算法的代码修改为tensorflow2的版本，tensorflow2相对与tensorflow1更加简洁易懂。 ?...NetWork类为DQN算法的网络结构，maze环境中的状态为2，动作为4个方向。为了方便收敛，本文使用了三个全连接层，前两个全连接层使用relu激活函数。 ? 图4 maze环境 ?
分布式事务系列文章 分布式事务 | 使用DTM 的Saga 模式 分布式事务 | 使用 dotnetcore/CAP 的本地消息表模式 分布式事务 | 基于MassTransit的StateMachine...实现Saga编排式分布式事务 分布式事务 | 基于MassTransit Courier实现Saga 编排式分布式事务 DTM 简介 前面章节提及的MassTransit、dotnetcore/CAP...都提供了分布式事务的处理能力，但也仅局限于Saga和本地消息表模式的实现。...那有没有一个独立的分布式事务解决方案，涵盖多种分布式事务处理模式，如Saga、TCC、XA模式等。有，目前业界主要有两种开源方案，其一是阿里开源的Seata，另一个就是DTM。...如果要进行分布式事务框架的选型，DTM 将是不二之选。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
