♣ 题目部分 在Oracle中，如何确定坏块的对象名？...♣ 答案部分 根据绝对文件号和块号确定数据块对象的SQL语句如下： SELECT TABLESPACE_NAME, SEGMENT_TYPE, OWNER,...可以确定段占用的数据块： SELECT DBMS_ROWID.ROWID_OBJECT(ROWID) OBJECT_ID, DBMS_ROWID.ROWID_RELATIVE_FNO(ROWID...② 对于受损的表对象进行聚合等相关运算时会收到错误提示，因为坏块上的数据无法被统计。 ③ 可以基于RMAN的备份文件实现块介质恢复，其数据文件无需OFFLINE，开销最小，影响最小。...& 说明： 有关数据块的恢复的内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2139709/ 有关NOLOGGING引起的坏块的内容可以参考我的
那么使用 TF 2.0 写模型到底是一种什么样的体验？在这篇文章中，我们将介绍如何用 TF 2.0 打造一个简单的图像分类模型，虽然任务很简单，但它们展示了 TensorFlow 将来的新特性。...好处多多的新版本 从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。...接下来我们要用 TensorFLow 2.0 研究如何在经典的图像分类中应用其高级 API。...tf.data.Dataset 对象了。...迁移学习可以使用现有的预训练图像分类模型来加快训练速度，它只需要重新训练最后一个分类层，并借此确定图像所属类别即可。
需要注意的是： 这不会更改在 Windows 上从源代码构建 TensorFlow 所需的最低版本，但是在没有此标志的情况下，构建 EIGEN_STRONG_INLINE 可能需要超过 48 个小时以上的时间才能编译...Cloud TPU 支持带有 DistributionStrategy 和 Keras 的动态批处理大小。...除了 tf.data.Dataset 之外，还可以使用 numpy 数据支持的 TPU 上的 .fit，.evaluate，.predict，在 TensorFlow Model Garden 中提供了许多流行模型的...需要注意的是，数据集的行为也略有不同，因为重新标记的数据集基数将始终是副本数的倍数。 tf.data.Dataset 现在支持在分布式环境中（包括在 TPU pod 上）自动进行数据分发和分片。...重大变化 删除了我们不知道用法的 Operation.traceback_with_start_lines。 从 tf.Tensor.
通常，这个转换将对cycle_length输入元素应用map_func，在返回的Dataset对象上打开迭代器，并循环遍历它们，从每个迭代器生成block_length连续元素，每次到达迭代器末尾时使用下一个输入元素...批处理时，要批处理的输入元素可能具有不同的形状，这个转换将填充每个组件到padding_shapes中的相应形状。...参数padding_shapes确定输出元素中每个组件的每个维度的结果形状:如果维度是常量(例如tf.compat.v1.Dimension(37))，则该组件将填充到该维度中的该长度。...表示形状的TensorShape或tf.int64类向量tensorlike对象，每个输入元素的相应组件在批处理之前应填充到该形状。...下面的框架展示了在构建训练循环时如何使用这种方法:返回值：一个迭代器。dataset = ...
Java 代码到底是如何运行的呢？...看下图理解 Java 代码如何运行： 概括一下：程序员小张编写好的 Java 源代码文件经过 Java 编译器编译成字节码文件后，通过类加载器加载到内存中，才能被实例化，然后到 Java 虚拟机中解释执行...如下图所示（先大概了解一下各自区域都存了啥，后面会一一图文解读）： 按线程的共享与私有（线程安全）分类： 共享区域： 堆区 元空间 私有区域： 虚拟机栈 本地方法栈 程序计数器 下面从简单的 JVM...JVM 虚拟机中是如何创建的，在什么地方分配内存，又是如何分配的，对象是如何定位的，以及对象的内存布局，最后又是如何回收的。...输出时间戳 -XX:+PrintGCDateStamps # GC日志输出指定文件中 -Xloggc:/log/gc.log 小结 从 Java 代码如何运行的，聊到 JVM 内存布局，虚拟机参数的配置说明
从系统角度或者说从开发者的角度看，Strategy 是基于Python作用域或装饰器来实现的一套机制。...每个策略都定义了它要如何影响变量的创建。...模型、优化器、Metrics 可以在 TF 之中创建变量，这样的对象应该总是在作用域内初始化。...从 dataset_fn 返回的数据集默认已经按每个副本的批处理量（即全局批处理量除以同步的副本数量）进行分批，也进行了分片处理。...首先，它允许您指定您自己的批处理和分片逻辑，相比之下，tf.distribution.experimental_distribute_dataset 会为您做批处理和分片。
谷歌开发者博客的 Codelabs 项目上面给出了一份教程，不只是教你搭建神经网络，还给出四个实验案例，手把手教你如何使用 keras、TPU、Colab。...谷歌开发者博客的 Codelabs 项目上面给出了一份教程（课程链接在文末），不只是教你搭建神经网络，还给出四个实验案例，手把手教你如何使用 keras、TPU、Colab。...先教会你如何在 Tensorflow 框架下快速加载数据，然后介绍一些 tf.data.Dataset 的基础知识，包括 eager 模式以及元组数据集等。...此实验涉及两个 tf 的基础操作，一个是使用 tf.data.Dataset API 导入训练数据，另一个是使用 TFRecord 格式从 GCS 有效导入训练数据。...插图：使用已经训练过的复杂卷积神经网络作为黑匣子，仅对分类的最后一层进行再训练。这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。
为获得频率，一种非常通用的方案是去获取一小块互相重叠的信号数据，然后运行Fast Fourier Transform (FFT) 将数据从时域转换为频域。...本例中我们可以看到那些有趣的频率，所有低于12500 Hz的数据。另外可以看到有相当多的无用的频点，这些信息并没有准确反映人类是如何感知频率的。事实上人类是以对数尺度的频率结合声音强弱来进行感知的。...我裁剪了这个数据集，只保留用声学方法生成的音符，这样管理起来相对简单。分类目标是从10种乐器家族中分辨出音符是由哪个乐器家族产生的。...用fastai最新的data_block API，大大简化了构建DataBunch对象的过程，数据集包括所有频谱图像机器对应的标签—— 本例中用正则表达式通过解析文件名获得所有分类标签。...但我们可以用 PyTorch提供的stft方法，该方法可直接使用GPU处理，这样就会快很多，并且可以进行批处理 (而不是一次处理一张图)。 如何在训练过程中生成频谱？
谷歌开发者博客的Codelabs项目上面给出了一份教程（课程链接在文末），不只是教你搭建神经网络，还给出四个实验案例，手把手教你如何使用keras、TPU、Colab。...先教会你如何在Tensorflow框架下快速加载数据，然后介绍一些tf.data.Dataset的基础知识，包括eager模式以及元组数据集等。...此实验涉及两个tf的基础操作，一个是使用tf.data.Dataset API导入训练数据，另一个是使用TFRecord格式从GCS有效导入训练数据。...我们将在少量文件中批量处理它们，并使用tf.data.Dataset的强大功能一次性读取多个文件。...插图：使用已经训练过的复杂卷积神经网络作为黑匣子，仅对分类的最后一层进行再训练。这是迁移学习。 通过迁移学习，你可以从顶级研究人员已经开发的高级卷积神经网络架构和大量图像数据集的预训练中受益。
你可以使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数来创建一个Dataset对象。...根据你的具体情况选择适合的方法，并根据需要修改你的代码。应用场景假设我们要构建一个简单的神经网络模型，用于对手写数字进行分类。我们将使用MNIST数据集作为训练和测试数据。...此示例展示了一个简单的手写数字分类模型的训练和测试过程。我们首先定义了输入和输出的placeholder变量，然后构建了一个简单的具有单个隐藏层的神经网络模型。...需要注意的是，在TensorFlow 2.0以及更高版本中，placeholder被移除了，推荐使用tf.data.Dataset API作为替代方案。...但需要注意的是，在TensorFlow 2.0以及更高版本中，placeholder被移除，推荐使用tf.data.Dataset API作为替代方案。
这种采样基于的想法是，只要正类别始终得到适当的正增强，负类别就可以从频率较低的负增强中进行学习，这确实是在实际中观察到的情况。候选采样的目的是，通过不针对所有负类别计算预测结果来提高计算效率。...分类不平衡的数据集 (class-imbalanced data set) 一种二元分类问题，在此类问题中，两种类别的标签在出现频率方面具有很大的差距。...分类模型 (classification model) 一种机器学习模型，用于区分两种或多种离散类别。例如，某个自然语言处理分类模型可以确定输入的句子是法语、西班牙语还是意大利语。...机器学习方面的大量研究都是专注于如何通过公式将各种问题表示成凸优化问题，以及如何更高效地解决这些问题。...tf.data.Dataset 对象表示一系列元素，其中每个元素都包含一个或多个张量。tf.data.Iterator 对象可获取 Dataset 中的元素。
从定义上讲，tf.data.Dataset是一个或多个张量对象的元素序列，称为分量； 数据集中的每个元素都具有相同的结构。...由于建议使用TFRecords创建一个tf.data.Dataset，让我们看看它是如何工作的。 然后，我们将介绍从其他类型的输入创建数据集的方法。...从内存中对象创建tf.data.Dataset的最简单方法是使用from_tensor_slices()方法，该方法相对于数据中的第一个索引对数组进行切片。...尽管这些迭代器功能非常强大，但它们也增加了大量的复杂性，无论从术语上还是… 完整的端到端数据管道示例 到目前为止，我们已经介绍了数据集对象的创建以及如何创建批量数据以馈入模型。...在本章中，我们将浏览tf.keras API，包括 API 的顺序，函数式和模型子类类型。 您将学习如何使用tf.data.Dataset将输入数据流水线馈入模型流水线，以及特征列的可能分类结构。
Wayve：从源头讲起，如何实现以对象为中心的自监督感知方法？（附代码） 1. 摘要 以对象中心的表示使自主驾驶算法能够推理大量独立智能体和场景特征之间的交互。...例如，骑自行车的人应该被视为一个对象还是两个对象？两人乘双人自行车又如何？他们在向人行道上的行人挥手重要吗？如果他们正在打转向手势呢？这些问题的正确答案取决于如何使用信息做出决策。...我们使用以10Hz频率开始于最后图像帧之后0.1秒的自我参考帧中的16个未来路径。...例如，如果无法用掩码跟踪特定车辆，表明模型没有从场景的其他特征中区分出该对象的特征，因此没有独立表示其运动状态。 对象的槽或潜在向量也可以解码为图像重建或轨迹预测以外的其他输出。...结论 最近，以对象为中心的自我监督表示学习方法，在具有明确定义对象的人工数据集上表现出了很强的性能，但在具有复杂纹理和模糊对象的复杂真实世界数据上仍然举步维艰。
数据输入管道本质是一个ELT（Extract、Transform和Load）过程： Extract：从硬盘中读取数据（可以是本地的也可以是云端的）。...接下来我们用创建的dataset训练一个分类模型，这个例子的目的是让读者了解如何使用我们创建的dataset，为了简单，我们直接使用“tf.keras.applications”包中训练好的模型，...并将其迁移到我们的花朵分类任务上来。...为了适应我们的分类任务，我们需要在“MobileNetV2”返回数据的基础上再增加两层网络层。...由于我们的花朵分类任务是一个5分类的任务，因此我们再使用一个全连接（Dense），将维度变为(32,5)。
示例代码：如何使用tf.data加载MNIST数据集在实际应用中，我们通常使用tf.data模块来处理数据集，包括加载、预处理和批处理等操作。...接下来，我们通过tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数，将训练集和测试集分别转换为tf.data.Dataset对象。...read_data_sets函数是TensorFlow中的一个函数，用于加载并预处理MNIST数据集。它可以从原始数据集中自动下载数据，并返回包含训练集、验证集和测试集的对象。...返回值NamedTuple对象，包含以下属性：train：DataSet对象，包含训练集的特征和标签。...validation：DataSet对象，包含验证集的特征和标签。test：DataSet对象，包含测试集的特征和标签。
，期间有使用ActiveMQ（JMS）的实现也有基于RabbitMQ（AMQP）的实现，最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目，最终项目模型支持一主多从，多主多从，主从混用的使用，极大的提高了批处理的效率...，解决了单机批处理的性能瓶颈。...这个列的值应该可以通过调用getId方法 来获得JobInstance。 VERSION：见版本。 JOB_NAME：从Job对象获取的作业的名称。由于需要标识实例，因此它不能为空。...该列的对象表示是 BatchStatus枚举。 EXIT_CODE：表示执行退出代码的字符串。对于命令行作业，可能会将其转换为数字。 EXIT_MESSAGE：表示作业如何退出的更详细描述的字符串。...下面提供了一些WHERE关于Spring批处理提供的DAO实现将使用哪些列以及它们可能被使用的频率的一些指示，以便单个项目可以对索引编制自己的想法： 表1.
这种采样基于的想法是，只要正类别始终得到适当的正增强，负类别就可以从频率较低的负增强中进行学习，这确实是在实际中观察到的情况。候选采样的目的是，通过不针对所有负类别计算预测结果来提高计算效率。...分类不平衡的数据集 (class-imbalanced data set) 一种二元分类问题，在此类问题中，两种类别的标签在出现频率方面具有很大的差距。...分类模型 (classification model) 一种机器学习模型，用于区分两种或多种离散类别。例如，某个自然语言处理分类模型可以确定输入的句子是法语、西班牙语还是意大利语。...tf.data.Dataset 对象表示一系列元素，其中每个元素都包含一个或多个张量。tf.data.Iterator 对象可获取 Dataset 中的元素。...特征规范 (feature spec) 用于描述如何从 tf.Example proto buffer 提取特征数据。
tf.data API的使用 tf.data.Dataset：表示一系列元素，其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。...例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片数据和标签的张量。可以通过两种不同的方式来创建数据集。...直接从 Tensor 创建 Dataset（例如 Dataset.from_tensor_slices()）；当然 Numpy 也是可以的，TensorFlow 会自动将其转换为 Tensor。...通过对一个或多个 tf.data.Dataset 对象来使用变换（例如 Dataset.batch()）来创建 Dataset 已知文件名称和标签，用data保存每一个文件的地址，用label保存每一文件对应的标签...shuffle()：顾名思义，数据的乱序 map()：常常用作预处理，图像解码等操作，参数是一个函数句柄，dataset的每一个元素都会经过这个函数的到新的tensor代替原来的元素。
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法，对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。...Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API，但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习： 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets API导入数据 使用TensorFlow...tf.data.Dataset将输入流程表示为元素集合和一系列对这些元素起作用的转换。转换的方法被链接在一起或者按顺序调用--只要确保对返回的Dataset对象保留引用即可。...鸢尾花分类问题是监督式机器学习的一个例子，该模型从包含标签的样本中开始训练。在非监督式机器学习中，样本中不包含标签，相反，模型通常会在特征中找到模式。...为了确定模型在鸢尾花分类问题上的有效性，先将一些萼片和花瓣的测量结果传递给模型，要求模型预测它们代表的鸢尾花种类，然后将预测结果与实际的标签进行比较。
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