作者：LittleMagic https://www.jianshu.com/p/8377e09971b8 为了防止歧义，可以换个说法： Java对象实例和数组元素都是在堆上分配内存的吗？...注意看一下JIT的位置 中文维基上对逃逸分析的描述基本准确，摘录如下： 在编译程序优化理论中，逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针。...当一个变量（或对象）在子程序中被分配时，一个指向变量的指针可能逃逸到其它执行线程中，或是返回到调用者子程序。...如果指针存储在全局变量或者其它数据结构中，因为全局变量是可以在当前子程序之外访问的，此时指针也发生了逃逸。...简单来讲，JVM中的逃逸分析可以通过分析对象引用的使用范围（即动态作用域），来决定对象是否要在堆上分配内存，也可以做一些其他方面的优化。
写在前面 从开始学习Java的时候，我们就接触了这样一种观点：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是放在栈里的，那这个观点就真的是正确的吗？...如果是正确的，那么，面试官为啥会问：“Java中的对象就一定是在堆上分配的吗？”这个问题呢？看来，我们从接触Java就被灌输的这个观点值得我们怀疑。...关于面试题 标题中的面试题为：Java中的对象和数组都是在堆上分配的吗？...面试官这样问，有些小伙伴心里会想：我从一开始学习Java时，就知道了：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是存储到栈中的，那Java中的对象和数组肯定是在堆上分配的啊！难道不是吗？ ?...你可以这样回答：Java中的对象不一定是在堆上分配的，因为JVM通过逃逸分析，能够分析出一个新对象的使用范围，并以此确定是否要将这个对象分配到堆上。
2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题，业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗？...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围，能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了，把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门，...2013-02-08 10:14:41 上李帅(958**7) 意味着缺少了资源 2013-02-08 10:25:47 上孙安俊(359***041) 请假与加班是相对的，可以进行调休 2013-02...2013-02-08 11:11:15 潘加宇(3504847) 请假本身不是部门的用例，但会影响部门的某些用例的实现，把请假作为一个场景放在这些用例下面。
2 涉及的BCI技术 基于EEG的BCI技术 在采集过程中，被试一般直坐在椅子上，记录味觉任务过程中的EEG信号。...在识别过程中，大多数EEG研究所获得的ERP强度都呈现出从咸到甜的递减规律(咸>酸>苦>甜)。因此，这些强度差异可以用于对特定味觉辨别的研究。...有研究发现，蔗糖和阿斯巴甜、甜菊等甜味剂在味觉刺激诱发ERP中激活的脑区和潜伏期等数据都没有显著性差异，因此，阿斯巴甜和甜叶菊可以作为蔗糖的理想替代品，除以上研究外，EEG还可用于观察视觉刺激诱发味觉感知的效果...当行业为特定的受众(比如老奶奶人)设计/开发食品时，通过BCI技术可以从特定的客户群体中收集最直观的感官体验数据，相比传统的数据收集手段，这种方式更高效且在消费群体中接受度更高，且对直观信号(神经活动)...的测量可以在更大程度上降低感官分析的偏差。
而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配....实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有： GPU ID 设定 GPU 显存占用按需分配 GPU 显存占用限制 GPU 显存优化 1. GPU ID 设定 #!...设定 GPU 显存占用比例实际上是避免一定的显存资源浪费. 4. GPU ID 设定与显存按需分配 #!...Step1: 查看GPU watch -n 3 nvidia-smi #在命令行窗口中查看当前GPU使用的情况， 3为刷新频率 Step2: 导入模块 导入必要的模块 import os import...以上这篇Keras – GPU ID 和显存占用设定步骤就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下的Redo文件可以放在节点本地吗？ ♣ 答案部分 不能。...同单实例的系统一样，在RAC环境中，每个节点实例都需要至少两组Redo日志文件，且每个节点实例有自己独立的Redo日志线程（由初始化参数THREAD定义），例如： SQL> SELECT B.THREAD...4 STALE +DATA/lhrdb/onlinelog/group_4.266.660615543 52428800 YES INACTIVE RAC环境中的...Redo日志文件必须部署到共享存储中，而且需要保证可被集群内的所有节点实例访问到。...当某个节点实例进行实例恢复或介质恢复的时候，该节点上的实例将可以应用集群下所有节点实例上的Redo日志文件，从而保证恢复可以在任意可用节点进行。
具有理想排名能力的UQ方法应为具有较大误差的预测分配较高的不确定性值。校准能力旨在表征指示误差分布的能力。...具体来说，在贝叶斯系统中，总不确定性可以根据不同的来源分为偶然不确定性和认识论不确定性。前者是不可约和固有数据噪声的结果，后者是由训练集提供的知识不足引起的。...因此，预测的不确定性在总预测不确定性中的比例可以用来估计一个模型是否达到了可能的MAA。...随着虚拟库的不断增长，许多学术研究人员无法访问对这些库进行详尽的虚拟筛选活动所需的计算资源。...一个典型的例子是 MVE（见上文）。通过更改损失函数，MVE 能够捕获具有异方差假设的数据中固有的不确定性。这意味着对于具有高噪声的数据区域，模型可以分配较大的不确定性，而不是过度拟合它们。
免费 TPU 首先我们需要确保 Colab 笔记本中运行时类型选择的是 TPU，同时分配了 TPU 资源。...因此依次选择菜单栏中的「runtime」和「change runtime type」就能弹出以下对话框： ? 为了确保 Colab 给我们分配了 TPU 计算资源，我们可以运行以下测试代码。...但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何，当然后面会用具体的任务去测试，不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。...在 tf.contrib.tpu 的文档中，我们发现 tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model 方法可以直接将 Keras 模型与对应的权重复制到 TPU，并返回 TPU 模型...该方法在输入 Keras 模型和在多个 TPU 核心上的训练策略后，能输出一个 Keras TPU 模型的实例，且可分配到 TPU 进行运算。
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。...二，GPU计算资源的获取方法 获取GPU计算资源的方法大概可以分成以下3种。 1，土豪之选 直接购买GPU硬件。 通常一块用于深度学习的GPU价格在几千到几万元人民币不等。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...GPU使用量的代码外，其余代码与《Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类》中的代码几乎一致。...经过试验，在我们这个例子中，不使用硬件加速器时，模型训练完成用时187.6s，使用GPU硬件加速器时模型训练完成用时53.2s，约有3倍多的加速效果。
echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架...但两者在使用GPU时都有一个特点，就是默认为全占满模式。在训练的情况下，特别是分步训练时会导致显存溢出，导致程序崩溃。 可以使用自适应配置来调整显存的使用情况。...(gpu_options=gpu_options)) 3、自适应分配 会自适应分配显存，不会将显存全部分配导致资源浪费 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth...(session) 3、自适应分配 import keras.backend.tensorflow_backend as KTF config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth...=True #不全部占满显存, 按需分配 sess = tf.Session(config=config) KTF.set_session(sess) 以上这篇Tensorflow与Keras自适应使用显存方式就是小编分享给大家的全部内容了
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下： 框架：Tensorflow和Keras 方法 import tensorflow...GPU资源了。...至少到目前位置，我自己从程序没出现资源耗尽的情况，当然，对于batchsize的设置，一定要设置在合理的范围，所谓合理，大家自己体会。...补充知识：keras使用GPU的一些坑 keras安装 conda install tensorflow-gpu pip install keras 注意：不要使用conda安装keras，会检测依赖...以上这篇解决Keras使用GPU资源耗尽的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题...而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配....实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU 显存占用按需分配 GPU 显存占用限制 GPU 显存优化 1. GPU ID 设定 #!...设定 GPU 显存占用比例实际上是避免一定的显存资源浪费. 4. GPU ID 设定与显存按需分配 #!...-- coding: utf-8 --*-- # 将内存中的数据分批(batch_size)送到显存中进行运算 def generate_arrays_from_memory(data_train,
虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。 主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。...在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM），当然这个对比并不是很完美。 你可以做到吗？ 当然可以。 它值得花费您的时间和精力吗？ 嗯，也许吧。...在Keras中架构网络设计是十分轻松自然的。...它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。...虽然mxnet可能需要更多一点的代码来构建和培养网络，但它能够轻松高效地将培养任务分配到多个GPU中。如果你在一个多GPU系统或环境中，并希望充分利用这个环境，那就肯定要试一试mxnet。
你习惯使用Python吗？如果是，那么可以立即连接到Keras。这是一个开启你的深度学习之旅的完美的框架。...而Keras是一个高层的API，它为快速实验而开发。因此，如果希望获得快速结果，Keras会自动处理核心任务并生成输出。Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，可以在CPU和GPU上无缝运行。...深度学习的初学者经常会抱怨：无法正确理解复杂的模型。如果你是这样的用户，Keras便是你的正确选择！它的目标是最小化用户操作，并使其模型真正容易理解。 可以将Keras中的模型大致分为两类： 1....张量是多维数组，就像numpy的ndarray一样，它也可以在GPU上运行。PyTorch使用动态计算图，PyTorch的Autograd软件包从张量生成计算图，并自动计算梯度。...Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用tf.keras.构建模型。 Caffe 在图像数据上构建深度学习模型时，Caffe是不错的选择。
问：人们普遍认为，要在深度学习中取得重大成果，需要有大量资源。...你认为一个人如果没有谷歌研究员可能拥有的资源，能够对这个领域做出重大贡献吗Francois Chollet：当然，有一些类型的问题需要行业规模的训练资源。...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。...问：你认为博士或硕士学位的专业水平是必要的吗，还是一个人可以在不成为“专家”的情况下对深度学习领域做出贡献Francois Chollet：当今在深度学习领域很多重要贡献的人都没有博士学位。...问：在我们结束之前，对于那些对如何开启深度学习感到不知所措的初学者，你有什么建议吗François Chollet：10年后，你能买到一本教科书，上面会可以很好地总结2010年到2020年期间AI的进展
我仍然编写大量的代码。 问：人们普遍认为，要在深度学习中取得重大成果，需要有大量资源。你认为一个人如果没有谷歌研究员可能拥有的资源，能够对这个领域做出重大贡献吗?...Francois Chollet：当然，有一些类型的问题需要行业规模的训练资源。但是，有很多问题只需要有一个GPU，就能取得重大进展。目前阻碍AI研究的主要原因不是缺乏硬件，而是缺乏多样化的思维。...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。你能分享一些在构建“AI产品”时必须注意的方面吗?...问：你认为博士或硕士学位的专业水平是必要的吗，还是一个人可以在不成为“专家”的情况下对深度学习领域做出贡献? Francois Chollet：当今在深度学习领域很多重要贡献的人都没有博士学位。...在实践中，典型的博士项目不是那样的。 问：在我们结束之前，对于那些对如何开启深度学习感到不知所措的初学者，你有什么建议吗?
GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用GPU进行新的任务时，就可以并行运行了 如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。...（推测变慢的原因是两个任务并行运算时，对GPU压力更大，每个任务上分配的性能就会降低，类似于在电脑上跑多个任务，电脑会卡顿） 这样做要注意一点，在分配显存空间后，模型训练占据的内存要设置好（这个是指实际占用内存...，可以通过修改batch_size来控制），不要超出你所分配的大小，不然会有不期望的结果出现。...Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...请参考utils中的multi_gpu_model文档。
2.0 的发布跟我有关系吗？...但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...我在深度学习博客中看到了一些有关 TensorFlow 2.0 的教程，但是对于刚刚提到的那些困惑，我不知道该从何处着手去解决。你能给我一些启示吗？...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...我们可以使用 TensorFlow Lite (TF Lite) 来训练、优化和量化那些专门为资源受限的设备（如智能手机和 Raspberry Pi, Google Coral 等其他嵌入式设备）设计的模型
越来越多行业都在应用的Python，主要的应用领域有哪些呢？Python每个人都可以学吗？今天我们就来详细看一下。 谁适合学Python？...人工智能（AI)与机器学习 人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。 现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？...使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。...而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。 科学计算 Python 的开发效率很高，性能要求较高的模块可以用 C 改写，Python 调用。...同时，Python 可以更高层次的抽象问题，所以在科学计算领域也非常热门。 包括 scipy、numpy 等用于科学计算的第三方库的出现，更是方便了有一定数学基础，但是计算机基础一般的小伙伴。
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