关于CNNs训练的几个简单问题 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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关于Segmentation fault (core dumped)几个简单问题

这通常都是指针错误引起的。但这不像编译错误一样会提示到文件一行，而是没有任何信息。一种办法是用gdb的step, 一步一步寻找。但要step一个上万行的代码让人难以想象。...另外需要注意的是，如果你的机器上跑很多的应用，你生成的core又不知道是哪个应用产生的，你可以通过下列命令进行查看：file core 几个问题： 1....什么是Core Dump：我们在开发（或使用）一个程序时，最怕的就是程序莫明其妙地当掉。虽然系统没事，但我们下次仍可能遇到相同的问题。...filename 添加主机名 %e - insert coredumping executable name into filename 添加命令名在Linux下要保证程序崩溃时生成 Coredump要注意这些问题...三、这个一般都知道，就是要设置足够大的Core文件大小限制了。程序崩溃时生成的 Core文件大小即为程序运行时占用的内存大小。

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关于Overlay网络的几个问题

在Underlay网络中，互联的设备可以是各类型交换机、路由器、负载均衡设备、防火墙等，但网络的各个设备之间必须通过路由协议来确保之间IP的连通性。...随着技术的进步，也出现了使用MPLS这种介于二三层的WAN技术搭建的Underlay网络。...然而传统的网络设备对数据包的转发都基于硬件，其构建而成的Underlay网络也产生了如下的问题：由于硬件根据目的IP地址进行数据包的转发，所以传输的路径依赖十分严重。...相互连接的Overlay设备之间建立隧道，数据包准备传输出去时，设备为数据包添加新的IP头部和隧道头部，并且被屏蔽掉内层的IP头部，数据包根据新的IP头部进行转发。...丨Overlay网络如何解决问题？随着SDN技术的引入，加入了控制器的Overlay网络，有着如下的优点：流量传输不依赖特定线路。

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【GAN优化】GAN训练的几个问题

从今天开始，我们将关注训练GAN时产生的问题，作为第一篇文章，首先从几个方面来分析一下实际训练的GAN和理论模型上的GAN不同之处以及实践中出现的问题。...第一个部分将介绍最优判别器引发的梯度消失问题，第二部分使用一个例子介绍距离计算时的问题，接着第三部分将介绍优化问题的困惑以及给出模式崩溃一个简单解释，最后一部分简单谈一下参数空间的问题。...但考虑到上述简单的正态分布的例子中尚且存在这样的问题，有理由认为在GAN中，依靠采样来估计的分布之间的距离并不等于两个分布的真实的距离。...首先，对于固定的判别器D，生成器面临min问题，会努力将概率集值中放置到一个或几个高概率的点(mode)上，例如x=5.0，希望以这种“偷懒”的方式来欺骗判别器D。 ?...总结这篇文章简单介绍了实际训练GAN的一些基本问题，下一期将利用微分方程从动力学的角度讨论一下训练收敛性的问题，将给出一个比较直观的展示。

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关于入行AI的几个常见问题

作为AI从业者，笔者经常被问及关于入行或转行AI的问题，其中颇有一些高频重复出现，今天总结出来几个，供大家参考。 ? 问题1：年龄偏大了，而且之前也不是计算机相关专业的，怎么才能转行做AI？...问题2：我想入职人工智能行业，但发现要学的东西太多了，而且都那么难。是不是先多学两年，然后再去找工作？这个问题也是蛮典型的。...想入行而不去抢时间点，趁着窗口期赶紧进去，反而说要在那里等，那么大概率的结果是将机会错过。 ? 问题3：这是一个和问题2类似的问题——我想成为机器学习工程师，但是感觉难度太大。...经典的机器学习模型，常见的深度学习网络，以及模型训练和推断（预测）的整个流程，都必须掌握。 ?...至于AI在医疗方面的落地，更多不是技术问题，而是体制壁垒和数据获取的问题。要做医疗AI，首先得能和医院对接上。

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关于知识图谱的几个问题

将知识库中的知识与问题或者数据加以关联的过程。有了知识图谱，机器完全可以重现我们的这种理解与解释过程。 2.自然语言的理解为什么需要知识图谱?...人类语言理解是建立在人类的认知能力基础之上的，人类的认知体验所形成的背景知识是支撑人类语言理解的根本支柱。我们人类彼此之间的语言理解就好比是根据冰山上浮出水面的一角来揣测冰山下的部分。...冰山下庞大的背景知识使得我们可以彼此理解水面上有限的几个字符不同的背景知识决定了我们对幽默有着不同的理解。所以语言理解需要背景知识，没有强大的背景知识支撑，是不可能理解语言的。...用户对使用统计模型来解决问题的效果越来越不满意了，统计模型的效果已经接近“天花板”，要想突破这个“天花板”，需要知识引导。实体指代这样的文本处理难题，没有知识单纯依赖数据是难以取得理想效果的。...增强机器学习的能力机器学习与人类学习的根本差异可以归结为人是有知识的且能够有效利用知识的物种。我相信，未来机器学习能力的显著增强也要走上知识的充分利用的道路。 ?

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关于内存问题的简单测试

想研究一个东西：如果在使用python计算矩阵运算的时候(比如A和B两个矩阵)，我将A和B计算的结果存在B矩阵中，是不是就不需要分配新的内存。这个问题对大佬们来说可能很简单，但困扰了我很久。...但在运算的过程中，应该是需要给AB运算的结果暂时分配一个新的内存来存放，运算完成后将结果再放回B所占的内存空间中，计算过程中用到的暂时内存随即释放。...如果是向量化的实现，那么计算过程中用到的暂时内存会和等价于一个数组B的内存大小，这样就比较容易出现unable xxxGiB的报错。...三组测试第一组将a,b两个数组相加的结果存放在新的数组c中，并通过循环每个点实现。...但比较二、三组的折线图可以看出，第三组向量化计算的过程中由很多起伏，我理解的是向量化每计算一次中间都需要分配一个同B数组等大小的暂时内存用来存放结果(表现为折线上升到最高点)，待一次循环中的计算完成后再释放

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关于HDFS应知应会的几个问题

1）找到问题所在，进行修复（比如修复宕机的所在Datanode信息补全更新） 2）可以手动强行退出安全模式：hdfs namenode --safemode leave 【不推荐，毕竟没有真正解决问题】...文件中移除 9.关于Datanode的几个问题？...这个Datanode的数据会在其他的Datanode上重新做备份 10.HDFS HA机制下的脑裂现象以及避免方法？...为了防止脑裂，建议写个脚本确保发出故障通知的active Namenode一定被kill掉，具体可以按照以下几个步骤完成kill操作： 1.执行杀掉active Namenode的shell脚本，等待ssh...在大多数情况下，块压缩是最好的选择，因为它将压缩几个记录为一个块，而不是一个记录压缩一个块笔者强调hdfs小文件问题要结合具体的处理引擎以及业务情况等，比如离线处理下、流式处理下小文件问题如何解决，

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关于构建数据仓库的几个问题

所以，假设你接手了一个不成熟的数仓项目，或者你觉得目前的数仓建设还不够成熟，那么不妨思考一下几个问题：定目标选技术找问题划主题识分层理建模制规范定目标数仓设计目标包括数仓分层清晰，字段与模型命名规范...但是，也不能仅仅将ODS层看做是业务系统数据源的一个简单备份，ODS和业务系统数据源的差异主要是由于两者之间面向业务需求是不同的，业务系统是面向多并发读写同时有需要满足数据的一致性，而ODS数据通常是面向数据报表等批量数据查询需求...关于ODS层与业务系统DB的主要区别，体现在一下几个方面：数据存储方式方面。...任意一天的事实均可以取到当天的商品信息，也可以取到最新的商品信息，通过限定日期，采用自然键进行关联即可。此方式的优势是简单而有效，开发和维护成本低，另外使用方便，理解性好。...关于规范的制定，需要经过团队人员的一致认可，具有可操作性，切不可畏手畏脚地被规范束缚，影响开发效率。

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面试官：来，问你几个关于HashMap的问题？

1、HashMap在JAVA中的怎么工作的？基于Hash的原理。 2、什么是哈希？最简单形式的 hash，是一种在对任何变量/对象的属性应用任何公式/算法后，为其分配唯一代码的方法。...Java中的所有对象都继承 Object 类中定义的 hashCode() 函数的默认实现。此函数通常通过将对象的内部地址转换为整数来生成哈希码，从而为所有不同的对象生成不同的哈希码。...可以通过简单的求余运算来获得，但此方法效率太低。HashMap中通过以下的方法保证 hash 的值计算后都小于数组的容量。...通过与操作，高位的hash值全部归零，保证低位才有效从而保证获得的值都小于n。同时，在下一次 resize() 操作时，重新计算每个 Node 的数组下标将会因此变得很简单，具体的后文讲解。...负载因子影响触发的阈值，因此，它的值较小的时候，HashMap 中的 hash 碰撞就很少，此时存取的性能都很高，对应的缺点是需要较多的内存；而它的值较大时，HashMap 中的 hash 碰撞就很多

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关于缓存命中率的几个关键问题！

通常来讲，缓存的命中率越高则表示使用缓存的收益越高，应用的性能越好（响应时间越短、吞吐量越高），抗并发的能力越强。由此可见，在高并发的互联网系统中，缓存的命中率是至关重要的指标。...三、影响缓存命中率的几个因素 1、业务场景和业务需求缓存适合“读多写少”的业务场景，反之，使用缓存的意义其实并不大，命中率会很低。业务需求决定了对时效性的要求，直接影响到缓存的过期时间和更新策略。...在相同key和相同请求数的情况下，缓存时间越长，命中率会越高。互联网应用的大多数业务场景下都是很适合使用缓存的。 2、缓存的设计（粒度和策略）通常情况下，缓存的粒度越小，命中率会越高。...此外，缓存的更新/过期策略也直接影响到缓存的命中率。当数据发生变化时，直接更新缓存的值会比移除缓存（或者让缓存过期）的命中率更高，当然，系统复杂度也会更高。...通常来讲，在相同缓存时间和key的情况下，并发越高，缓存的收益会越高，即便缓存时间很短。四、提高缓存命中率的方法从架构师的角度，需要应用尽可能的通过缓存直接获取数据，并避免缓存失效。

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面试官：考你几个简单的事件问题吧

面试官：考你几个简单的事件问题吧。几小时后的你：虽然面试官考的很简单，但是就是没有答上来。...事件处理是JavaScript中非常重要的概念，我们使用的客户端软件往往都是事件驱动的，所以面试官特别喜欢问一些事件相关的知识，这里记录几个常见的问题，供大家学习。...---- 事件流的三个阶段：事件捕获阶段、目标阶段和事件冒泡阶段（这个问题大多数同学都知道，很容易被问懵）。事件处理函数（事件侦听器）：响应的某个事件函数。...onclick是DOM0级事件处理方式，而addEventListener是DOM2级事件处理方式，所以兼容性onclick会更好一些（虽然现在addEventListener也不会有什么问题）。...： document.body捕获事件冒泡事件1 冒泡事件2 捕获事件1 捕获事件2 document.body冒泡事件事件是先捕获后冒泡的，所以第一个和最后一个是没有问题的。

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Android 关于中英国际化的几个问题

这段时间使用国际化的时候遇到几个问题，现记录一下： 1.如果主项目中没有使用到英文的翻译，而引用的三方库中有对应的字段的英文翻译，这时会显示子项目中的英文翻译。...例如：主项目中的string.xml里有app_name字段，但是主项目中没有新增values-en文件夹或里面没有对应的app_name字段，则如果它引入的三方库中有values-en文件夹且刚好有app_name...字段那么此项目的名字就是三方库的app_name。...如果主项目中取不到对应的英文名，就会从子项目中取，如果都没有就显示中文名。 2.很多时候显示长段文字时会有嵌入变化字符的情况，可以使用正则处理。...，然后替换其中的{country}:即可。

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关于DDoS的几个误区

对DDoS攻击，大部分人的认知来源于新闻报道。新文报道这种方式在普及DDoS危害性的同事，也会不自觉地引入一些误区。...此外，报道中经常将攻击流量的数字放在醒目的位置，提醒读者这次攻击的严重性，然而事实上流量的大小并不等同于危害的程度。下面墨者安全列出了关于DDoS常见的几个误区。...事实上，除了网络带宽资源，DDOS攻击还有消耗系统资源和应用资源的攻击方法，而攻击流量的大小只是决定攻击危害程度的一个方面。...对于同类攻击，通常攻击流量越大，其危害性也越大，而如果在相同攻击流量的情况下，不同的攻击方法造成的危害和影响也不同。...微信图片_20190828174141.png 误区3：云清洗服务和本地缓解设备可以相互替代DDOS是多种攻击方式的统称，不同的攻击要用不同的缓解方法。

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关于App重构的几个方面

最近跟一个朋友聊到关于App架构的问题, 其中就聊到一个App, 开发了很长时间, 一开始没有去想框架的事儿, 迭代过程中, 由于时间紧, 任务重, 人员更替等原因, 也没能保证代码质量, 很多设计原则被抛之脑后...规范性问题, 导致各个模块内的代码形式互相不一致, 风格迥异. 2, 可读性差超长函数, 超大类代码的格式不规范或不一致. 冗余代码, 无用代码, 重复代码....其实这是一个对症下药的问题, 针对为什么要重构提出的几个代码问题, 重构也可以分成以下几步: 1, 架构选择, 结构调整根据App的业务场景(展示型, 交互型, 后台工具型…)选择合适的架构. 1 并不是说一定要选用一个架构...重写会产生各种意想不到的问题, 诸如设计过度, 对于当前代码把握不够(例如现在看起来很不友好的代码可能就是为了解决一个架构无法解决的问题等)....附—关于架构重构的规则写完此文, 偶然机会在InfoQ上看到Uber的技术主管Raffi Krikorian在 O’Reilly Software Architecture conference上谈及的关于架构重构的

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关于go语言的几个陷阱

tt中打印出来的是10 原因也是很简单，因为go在初始化的时候先初始化参数量，全局先初始参数再看函数，在函数内部先初始参数再进行运算，所以就造成在for执行完后这里的i是同样的i 以为初始化的参数...dd的形参可以看做是 d = i dd（d）这个叫做赋值然后值的拷贝或者是指针的传入以及指针的获取实际值是这个地方的问题然后还有一种是这样的 1func tt(){ 2var i = 0 3{...总之死锁问题有必要再开一个文件来讨论一下。关于 type alias的类型和底层可以转化但是不是隐式是显式。这里分几个内容一就是 1type hand func(http.......答案就是0 nil ---- 如果只有return 但是却没有出现n和err那么简单返回值里不是已经初始化了嘛，那么久返回初始化的结果不就好了嘛所以是 0 nil(他们的初始化值) 关于buffered...看到了吗这个点没有这个点你在最外面的模块也就是最终使用的时候你发现你的变量压根没有导入，这个就是变量导入的标志也就是是你的子有了如果不导入那么这个数据就消失了，我被这个地方坑了几个小时。

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关于队列的几个小算法

1、用静态数组实现队列的基本操作思路：创建3个变量，start,end,size; size用来查看数组中数据的数量，从而实现添加和删除的长度控制。...0 : end++; 当删除数据时，若size>0.删除start指向的数据，start = start == arr.length-1?...0:start++; package algorithm; import java.util.EmptyStackException; /** * 用静态数组实现队列的基本操作 * 用3个元素记录...* 实现数组的循环利用 * @author hasee * */ public class Queue1 { public static void main(String[] args)...当需要输入数据的时候，往data栈里添加。输出数据的时候，查看data.size()>0.将data栈中的数据都放到help栈中，输出help栈顶，再将help栈的数据都放到data中。

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关于栈的几个小算法

，有栈的正常方法，能返回栈里的最小值。...要求时间复杂度为O(1) 思路：创建两个栈，一个栈 data 放正常的数据。另一个栈 mins 放当前数据中的最小值。例如：若新添加的数据小于当前的最小值，两个栈都添加新的数据。...若新添加的数据大于当前栈中的最小值，mins 仍然添加当前最小值。而且，data出数据的时候，mins同时出栈。...import java.util.Stack; /** * 实现一个特殊的栈，有栈的正常方法，还能返回栈里的最小值 * 时间复杂度O(1) * @author hasee * */ public...当输入数据的时候，往data中添加。当要输出的时候，将data中的数据全部输出到help中，然后输出help的栈顶。输出后，再讲help中的所有数据输入到data 中。

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分享几个关于硬盘的脚本

一、实现磁盘分区的只支持分配主分区和标准的linux文件系统(ext4/xfs)的分区 #!.../bin/bash # Function:对硬盘进行分区,得到一个标准的linux文件系统(ext4/xfs)的主分区 cat /proc/partitions > old read -p "请输入你要分区的硬盘..."一个标准的linux文件系统的分区已经建立好！！"...-p "请输入扇区起始表号，默认按回车即可：" D read -p "请输入你要分区的分区大小(格式：如 +5G )：" E read -p "请输入你要划分为逻辑卷的分区盘符(默认回车即可)：" Z...fdisk $A << EOF n p $C $D $E t $Z 8e p w EOF echo "一个标准LVM的分区已经建立好！！"

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关于exp statistics的问题和简单测试(82天)

在数据导出的时候，可能会碰到EXP-00091: Exporting questionable statistics.的问题，有时候会让人有点摸不到头脑，不知道该调整什么。...，就可能是设置的有问题。...重新设置，问题就解决了。...当然了，对于这个问题，提示导出的statistics信息有问题，来测试一下在有警告的情况下，导入是否有问题。我们换一个用户，看看统计信息是否能够导入。...可以看到，没有任何的警告，查看统计信息，发现已经导入了。尽管表里没有数据，但是由于统计信息的导入，显示数据条数还是600多万。

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几个关于MapReduce的小例子

下面介绍几种比较常见的操作：排序，去重，求和，求平均数，TopK查询(查询排名前K名的记录) 排序其实MapReduce会默认对Key进行升序自然排序，这显然是远远不够用的，下面我举个例子，输入的file1...hadoop is good hadoop is so good java is great java and hadoop is very good 其实很简单，因为MapReduce输出的类型就是...求和比如有一道很经典的数学题，对1到100进行求和，如果用笔算很简单，可以用首尾相加法，1加99，2加98...以此类推。但是用MapReduce怎么做呢？...} } finally { //执行完map方法后，执行cleanup()方法 this.cleanup(context); } } 那么问题就很简单了...于是乎我们可以开始写代码，先写Mapper类，比较简单，就是按空格分割一下，然后输出到Reduce。

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