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Tensorflow实现各种学习率衰减

Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(...learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) 概括 假设你要使用mini-batch梯度下降法...实现学习率衰减 自适应学习率衰减 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase...decaystep = 1000 # 实现衰减的频率 decay_rate = 0.5 # 衰减率 t = tf.train.inverse_time_decay(learning_rate,...piecewise_constant(x, boundaries, values, name=None) 例如前1W轮迭代使用1.0作为学习率，1W轮到1.1W轮使用0.5作为学习率，以后使用0.1

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    『学习笔记』如何使用 WebLogic 实现负载均衡

    配置 WebLogic 集群实现负载均衡WebLogic 的负载均衡依赖于集群配置，因此在实现负载均衡前，我们需要先创建 WebLogic 集群。以下是创建 WebLogic 集群的详细步骤。...配置负载均衡策略在 WebLogic 中，可以通过配置 Cluster Address 和负载均衡策略来实现请求的均衡分发。...使用 HTTP 负载均衡器WebLogic 提供了一个 HTTP 负载均衡器插件，可以在客户端请求和集群服务器之间分发 HTTP 请求，实现应用服务器的负载均衡。...使用硬件负载均衡器在企业级应用中，通常会使用硬件负载均衡器（如 F5、NetScaler 等）来实现更强大的负载均衡功能。硬件负载均衡器可以提供更高的吞吐量和可用性，适合高负载的生产环境。...使用 WLST 配置集群WebLogic 提供了 WLST（WebLogic Scripting Tool）脚本工具，可以使用脚本自动化集群和负载均衡配置。

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    如何使用HAProxy实现HiveServer2负载均衡

    1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何使用HAProxy实现Impala的负载均衡》，本文主要介绍如何使用HAProxy实现Hive服务的负载均衡。...内容概述 1.HAProxy配置HiveServer2负载均衡 2.Beeline及Java JDBC测试 测试环境 1.CM和CDH版本为5.13.0 2.采用root用户操作 3.集群未启用Kerberos...4.HAProxy1.5.18 2.HAProxy配置HiveServer2负载均衡 ---- 这里Fayson就不再赘述HAProxy的安装，具体你可以参考之前的文章《如何使用HAProxy实现Impala...3.Beeline测试 ---- 使用多个终端同时访问，并执行SQL语句，查看是否会通过HAProxy服务自动负载到其它HiveServer2节点 1.使用Beeline访问HAProxy服务的25005...这样就实现了HiveServer2服务的负载均衡。

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    如何使用 OpenCV 实现图像均衡？

    执行步骤 在本文中，我们将通过使用openCV库以及使用justNumPy和从头开始实现此方法Matplotlib。尽管我们想不使用来做NumPy，但要花很多时间才能计算出来。 ?...用库实现代码 为了均衡，我们可以简单地使用equalizeHist()库中可用的方法cv2。 1.读入图像时RGB。 根据颜色组合分离像素。我们可以使用split()库中可用的方法cv2。...实现代码 为此，我们正在使用NumPy所有矩阵运算。同样，我们可以使用for循环来执行此操作，但是它将花费更多的时间进行计算。即使在这里，我们也有两个方面： 1.读入图像时RGB。...我们可以使用NumPy操作将其切细。 对每个矩阵应用均衡方法。 将均衡的图像矩阵与dstack(tup=())库中可用的方法合并在一起NumPy。 2.读入图像时gray_scale。...特别是，尝试通过引用和学习从头实现代码。 使用库方法始终是一件好事，因为它们更加优化并且可以100％工作。 图像处理是一门非常重要的学科，确实值得尝试，要有很多好奇心和自己的探索。

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    【深度学习】使用tensorflow实现AlexNet

    AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军，虽然过去了很长时间，但是作为深度学习中的经典模型，AlexNet不但有助于我们理解其中所使用的很多技巧，而且非常有助于提升我们使用深度学习工具箱的熟练度...尤其是我刚入门深度学习，迫切需要一个能让自己熟悉tensorflow的小练习，于是就有了这个小玩意儿.........先放上我的代码：https://github.com/hjptriplebee/AlexNet_with_tensorflow 如果想运行代码，详细的配置要求都在上面链接的readme文件中了。...本文建立在一定的tensorflow基础上，不会对太细的点进行说明。 模型结构 ? 关于模型结构网上的文献很多，我这里不赘述，一会儿都在代码里解释。..., 5, 5, 1, 1, 256, "conv2", groups = 2) pool2 = maxPoolLayer(conv2, 3, 3, 2, 2, "pool2", "VALID

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    如何使用Nginx实现HTTP负载均衡

    主要功能是： 用户访问http://www.linuxidc.com并将其负载均衡到四台服务器：192.168.5.2:80、92.168.1.3:80、192.168.5.4:80、192.168.1.5...:80 用户访问http://m.linuxidc.com并将其负载均衡到192.168.5.7服务器的端口8080、8081和8082。...http_user_agent” “$http_x_forwarded_for”‘; access_log  /data1/logs/linuxidc.log  blog_linuxidc_com; } } 这里使用两个主要模块...您可以使用域名，IP，端口或Unix套接字。 如果指定为域名，则首先解析为IP。 upstream：此字段设置一组服务器。...2. HTTP代理模块（HTTP Proxy） 该模块可以将请求转发到其他服务器。 proxy_pass：此命令设置代理服务器的地址和映射的URI。 该地址可以采用主机名或IP加端口号的形式。

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    SpringCloud学习笔记(2)：使用Ribbon负载均衡

    简介 Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡工具，在注册中心对Ribbon客户端进行注册后，Ribbon可以基于某种负载均衡算法，如轮询(默认)...项目介绍 sc-parent，父模块(请参照SpringCloud学习笔记(1)：Eureka注册中心) sc-eureka，注册中心(请参照SpringCloud学习笔记(1)：Eureka注册中心)...sc-provider-random，随机端口的提供者 sc-consumer，使用Ribbon负载均衡的消费者 随机端口的提供者 1.在父模块下创建子模块项目sc-provider-random，pom.xml...使用Ribbon负载均衡的消费者 1.在父模块下创建子模块项目sc-consumer，pom.xml： 均衡策略 Ribbon默认使用RoundRobinRule(轮询)来做为负载均衡策略，我们可以实现IRule接口或者使用Ribbon提供的现成的负载均衡策略来替换默认的轮询策略。

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    如何使用TensorFlow实现神经网络

    他首先观察父母如何走路。然后试图独立行走，并且每走一步，孩子都会学习如何在特定情况下保持平衡。他可能会摔上几跤，但经过几次不成功的尝试，他最终会学会走路。如果你不让他走，他可能永远学不会如何走路。...如何使用神经网络解决问题 神经网络是一种特殊的机器学习（ML）算法。因此，与每个机器学习算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规的机器学习工作流程。...而最流行的深度学习库，仅举几例： Caffe DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 我们已经了解了图像是如何储存的以及有哪些常用的图像处理库，现在让我们来看看TensorFlow...典型的TensorFlow“张量流图" 每个库都有自己的“实现细节”，即按照其编程范式编写程序的一种方法。...b: 3}) # close session sess.close() 在TensorFlow中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络体系结构来解决这个问题，但是为了简单起见，我们基于深度多层前向感知器实现

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    教程 | 如何使用TensorFlow实现音频分类任务

    选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...我们在实验中使用的是一台装有 4GB 显存的 NVIDIA GTX 970 的 PC。 在我们的案例中，训练时间并不十分重要。只需要 1 到 2 小时就足以做出关于模型选择和准确率的初步决定。...因为我们的训练数据是帧格式的，所以必须使用帧级别的模型。Google AudioSet 数据集为我们提供的数据被分成了三部分：均衡的训练集、不均衡的训练集以及评估集。

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    如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

    编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。...图5-4  LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络 本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。 ? 接下来要实现的这个卷积神经网络会有很多的权重和偏置需要创建，因此我们先定义好初始化函数以便重复使用。...tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2×2的最大池化，即将一个2×2的像素块降为1×1的像素。

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    Tensorflow中 tf.train.exponential_decay() 等实现学习率衰减

    参考链接： Python中的numpy.float_power 学习率衰减（learning rate decay）  在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度...TensorFlow中实现的学习率衰减方法：  tf.train.piecewise_constant　分段常数衰减tf.train.inverse_time_decay　反时限衰减tf.train.polynomial_decay...先讲单个函数的使用效果，最后演示如何将其用在实际模型中。  首先是使用效果：  分段常数衰减：tf.train.piecewise_constant()　指定间隔的分段常数． ...函数使用多项式衰减，以给定的decay_steps将初始学习率（learning_rate）衰减至指定的学习率（end_learning_rate）． ...，但是在实际模型中这些函数并不是这么使用的，以下使用两个方法，简述如何在模型中使用学习率衰减！

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    Nginx 2.nginx.conf配置,负载均衡,使用ssl实现https

    nginx.conf文件格式大致如下: 全局配置,如工作进程数(一般与逻辑cpu一样多),nginx工作进程的用户 events{ 事件块, } http{ http块,也就是我们常用的http 负载均衡的服务器列表就是定义这这一层的...} location请求 匹配规则是最长匹配(基本上都是这种方式),可以参考官方说明:https://nginx.org/en/docs/http/request_processing.html 2....#统计逻辑cpu数量 2.2修改nginx配置文件:/u01/nginx/conf/nginx.conf ....... user nginx nginx; worker_processes 2;...懒的同学可以使用如下命令修改 grep '#user' 1>/dev/null /u01/nginx/conf/nginx.conf && sed -i "/^.user/cuser nginx nginx...猜猜为什么修改进程的用户都只需要重新加载配置文件就行) systemctl reload nginxDDCW ps -ef | grep nginx 2020-05-05_162226.png 3.负载均衡

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    如何使用HAProxy实现Kerberos环境下的Impala负载均衡

    Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍过《如何使用HAProxy...实现Impala的负载均衡》，在Kerberos环境HAProxy的配置与非Kerberos环境下是一样的，只是在Impala的配置上需要做一些修改，接下来本篇文件主要讲述如何在Kerberos环境下使用...HAProxy实现Impala的负载均衡。...4.HAProxy1.5.18 2.HAProxy安装及配置 ---- 本文不再重复如何安装及配置HAProxy了，具体的安装及配置大家可以参考Fayson前面的文章《如何使用HAProxy实现Impala...运行代码，查看运行结果 [4ytsow8mow.jpeg] 6.总结 在Kerberos环境下使用HAProxy实现Impala负载均衡，需要配置Impala的Load Balance。

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    超分辨率 | 综述！使用深度学习来实现图像超分辨率

    近年来，目睹了使用深度学习技术的图像超分辨率的显着进步。...文中将现有的使用深度学习方法解决图像超分辨率问题的研究工作主要分成三个部分： 1.supervised SR（有监督学习的图像超分辨率） 2.unsupervised SR（无监督学习的图像超分辨率）...由于这里没有使用转置卷积，checkerboard artifacts可能会被绕过。 ? 2、后置上采样SR 在这种情况下，低分辨率图像被传递到CNNs。上采样在最后一层使用可学习层来执行。...2、Recursive Learning 为了实现更大的感受野和进行更高层次的特征学习并且避免更多的参数，将递归引入模型。...weixin_43840215/article/details/89519000 https://blog.csdn.net/qq_36331193/article/details/100690424 使用深度学习来实现超分辨率的介绍

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