猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。...默认扫描速率较低，可使用 -T4 或 -T5 提高速度，但可能会被目标主机识别为攻击行为。----
原文链接：https://medium.com/flutterdevs/explore-fluid-slider-in-flutter-ba6bf2dfa21 在本文中，我们将**探讨Flutter中的...**我们还将在flutter应用程序中使用flutter_fluid_slider包来实现流体滑块和属性的演示程序。...下面的演示视频显示了如何在颤动中创建流畅的滑块。它显示了如何在flutter应用程序中使用flutter_fluid_slider软件包来工作流体滑块传送带。...当我们运行应用程序时，我们应该获得屏幕的输出，如屏幕下方的截图所示。 img 现在，我们将创建第三个“流体”滑块。...一些流体滑块属性，制作一个工作流体滑块的演示程序，并在flutter应用程序中使用flutter_fluid_slider软件包显示三个具有不同颜色和属性的滑块。因此，请尝试一下。
---- 在处理如 图1 所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。...手写数字识别的模型是深度学习中相对简单的模型，非常适用初学者。 构建手写数字识别的神经网络模型 使用飞桨完成手写数字识别模型构建的代码结构如 图2 所示 ? 训练的流程 ?...执行的结果很多,我就截图一些 从打印结果看，从数据加载器train_reader()中读取一次数据，可以得到形状为（8, 784）的图像数据和形状为（8,）的标签数据。...(predict, label) avg_loss = fluid.layers.mean(loss) #每训练了1000批次的数据，打印下当前Loss.../work/example_0.jpg'文件中读取样例图片，并进行归一化处理。
val_set（验证集）：包含10000条手写数字图片和对应的标签，用于调节模型超参数（如多个网络结构、正则化权重的最优选择）。...(predict, label) avg_loss = fluid.layers.mean(loss) #每训练了200批次的数据，打印下当前Loss的情况...# 定义数据读取后存放的位置，CPU或者GPU，这里使用CPU # place = fluid.CUDAPlace(0) 时，数据读取到GPU上 place = fluid.CPUPlace() with...fluid.dygraph.guard(place): # 声明数据加载函数，使用训练模式 train_loader = load_data(mode='train') # 定义...参数名称和含义如下： feed_list：仅在PaddlePaddle静态图中使用，动态图中设置为“None”，本教程默认使用动态图的建模方式； capacity：表示在DataLoader中维护的队列容量
如 图1 所示的词向量计算任务中，先把每个词（如queen，king等）转换成一个高维空间的向量，这些向量在一定意义上可以代表这个词的语义信息。...在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“spiked → pineapple”，从而达到学习语义信息的目的。...不同的是，在学习过程中，使用中心词的词向量去推理上下文，这样上下文定义的语义被传入中心词的表示中，如“pineapple → spiked”，从而达到学习语义信息的目的。...比如，先指定一个中心词（如“人工”）和一个目标词正样本（如“智能”），再随机在词表中采样几个目标词负样本（如“日本”，“喝茶”等）。有了这些内容，我们的skip-gram模型就变成了一个二分类任务。...网络训练：将准备好的数据送入神经网络进行学习，并观察学习的过程是否正常，如损失函数值是否在降低，也可以打印一些中间步骤的结果出来等。网络评估：使用测试集合测试训练好的神经网络，看看训练效果如何。
如 图1 所示的词向量计算任务中，先把每个词（如queen，king等）转换成一个高维空间的向量，这些向量在一定意义上可以代表这个词的语义信息。...上述过程也可以使用一个字典数据结构实现。事实上如果不考虑计算效率，使用字典实现上述功能是个不错的选择。然而在进行神经网络计算的过程中，需要大量的算力，常常要借助特定硬件（如GPU）满足训练速度的需求。...在学习过程中，使用上下文的词向量推理中心词，这样中心词的语义就被传递到上下文的词向量中，如“spiked → pineapple”，从而达到学习语义信息的目的。...不同的是，在学习过程中，使用中心词的词向量去推理上下文，这样上下文定义的语义被传入中心词的表示中，如“pineapple → spiked”， 从而达到学习语义信息的目的。...网络训练：将准备好的数据送入神经网络进行学习，并观察学习的过程是否正常，如损失函数值是否在降低，也可以打印一些中间步骤的结果出来等。
便捷的调试功能：直接使用Python的打印方法即时打印所需要的结果，从而检查正在运行的模型结果便于调试。...飞桨动态图与静态图的直观对比 让我们通过一个实际例子，直观地感受一下动态图与静态图在使用过程中的差异。...除此之外，飞桨动态图还提供了非常便捷的调试功能，直接使用Python的打印方法，就可以即时打印出所需要的结果，从而检查正在运行的模型结果，非常方便调试。 4....Dygraph非常适合和Numpy一起使用，使用fluid.dygraph.to_variable(x)将会将Numpy的ndarray转换为fluid.Variable，而使用fluid.Variable.numpy...1）定义SimpleImgConvPool 子Layer：SimpleImgConvPool把网络中循环使用的部分进行整合，其中包含包含了两个子Layer，Conv2D和Pool2D，forward函数定义了前向运行时的结构
我们可以查看下fluid.dygraph下的Conv2D这个API的使用方法 ?5.png ? 其中不仅很完整的解释了参数意义，还提供了一小段代码示例帮助我们更好地理解 ?...基于动态图网络结构相关API都在这里，这也是我们经常会使用到的一个模块 fluid.initializer 这是飞桨的初始化模块，涵盖了常见的初始化方法，包括双线性差值，Xavier初始化，均匀分布初始化...另外还包括了模型保存，参数保存的方法 fluid.layers 这是飞桨的层级模块，它包含了常见的操作OP，其细粒度相对于常用的API更低，有着丰富的数学操作，如abs，argmax，elementwise_add...fluid.optimizers 这是飞桨的优化器模块，包含了大量优化器的实现，如Adam，SGD，Momentum，RMSProp等优化器。...总结 今天大致了解了下Paddle和AIStudio整体的结构 并讲解了其中API的应用 下一期我会以CV任务中常用的操作，更加详细的讲解如何在Paddle框架编写对应的代码。
近期，云知声团队与 Juicedata 团队合作开发了 Fluid JuiceFS 加速引擎，使用户能够更好地在 Kubernetes 环境中使用 JuiceFS 缓存管理能力。...本篇文章讲解如何在 Kubernetes 集群中玩转 Fluid + JuiceFS。...image Fluid 不是全存储加速和管理，而是应用使用的数据集加速和管理。...使用 JuiceFS 存储数据，数据本身会被持久化在对象存储（例如，Amazon S3），而数据所对应的元数据可以根据场景需求被持久化在 Redis、MySQL、TiKV 等多种数据库引擎中。...创建 Dataset 在使用 JuiceFS 之前，需要提供元数据服务（如 redis）及对象存储服务（如 minio）的参数，并创建对应的 secret: kubectl create secret
(test_target) 在Fluid版本中，不再使用trainer来训练和测试模型了，而是使用了一个C++类Executor用于运行一个Fluid程序，Executor类似一个解释器，Fluid将会使用这样一个解析器来训练和测试模型...，如： loss, acc = exe.run(fluid.default_main_program(), feed=feeder.feed(data),...在Fluid版本中使用的激活函数不再是调用一个函数了，而是传入一个字符串，比如在BN层指定一个Relu激活函数act='relu'，在Paddle 1版本中是这样的：act=paddle.activation.Relu...版本中，保存模型虽然复杂一点点，但是对于之后的预测是极大的方便了，因为在预测中，不需要再定义神经网络模型了，可以直接使用保存好的模型进行预测。...以前的Paddle 1是要使用到预测器infer的，而在Fluid中还是使用调试器，定义调试器如下 # 是否使用GPU place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else
如何在云原生环境中保障数据隔离，保护好用户的数据生命周期，都存在较大挑战。 Fluid 能做什么？...Fluid 类似云原生世界的“物流管理系统”，物流的发出方是各种数据源，例如 COS、HDFS、Ceph 以及 Lustre 等；此外，还要有具备存储不同货物（即聚合不同数据源）能力的物流仓库，如 GooseFS...用户可以在 Fluid 中通过 GooseFSRuntime 使用 GooseFS 缓存能力进行腾讯云 COS 文件的访问和缓存。...cache 使用信息等，通过这些信息可以指导 fluid 调度器对数据集进行最优调度。...总结与展望 本文首先介绍了 Fluid 技术的诞生背景以及数据编排功能如何在存算分离场景下解决云原生业务对"移动计算到存储”的需求痛点；其次通过简要分析 Fluid 的架构，理清了 Fluid、GooseFS
高光谱反演是使用遥感卫星拍摄的高光谱数据以及实地采样化验的某物质含量数据来建立一个反演模型。简单来说就是：有模型以后卫星一拍，就能得知土壤中某物质的含量，不用实地采样化验了。 ?...目前有许多模型可用于高光谱反演，如线性模型、自然对数模型、包络线去除模型、简化Hapke模型，人工神经网络模型等，本文选择线性模型进行研究。...准备数据集 本次使用的数据集是前段时间跟一位博士师哥学习时使用的数据，是师哥辛辛苦苦从各地采样带回实验室化验以及处理遥感图像得来的。...我们这个例子中设置的分割比例为8:2。...至此，我们获得了通过光谱看到土壤中某物质含量的火眼金睛啦！
如何在云原生环境中保障数据隔离，保护好用户的数据生命周期，都存在较大挑战。 Fluid 能做什么？ ?...Fluid 类似云原生世界的“物流管理系统”，物流的发出方是各种数据源，例如 COS、HDFS、Ceph 以及 Lustre 等；此外，还要有具备存储不同货物（即聚合不同数据源）能力的物流仓库，如 GooseFS...用户可以在 Fluid 中通过 GooseFSRuntime 使用 GooseFS 缓存能力进行腾讯云 COS 文件的访问和缓存。...cache 使用信息等，通过这些信息可以指导 fluid 调度器对数据集进行最优调度。...总结与展望 本文首先介绍了 Fluid 技术的诞生背景以及数据编排功能如何在存算分离场景下解决云原生业务对"移动计算到存储”的需求痛点；其次通过简要分析 Fluid 的架构，理清了 Fluid、GooseFS
TensorFlow-Fluid 的API差异 在深度学习入门过程中，大家常见的就是手写数字识别这个demo，下面是一份最简单的实现手写数字识别的代码： from tensorflow.examples.tutorials.mnist...当使用硬标签时，label的shape为[batch, 1]，dtype为int64；当使用软标签时，其shape为[batch, num_classes]，dtype为int64。...两种情况下均会消耗一定的时间用于IO或计算，对于后一种情况， 打印输出log信息（截取部分） INFO:root:Loading tensorflow model......numpy.load("tensorflow.npy") diff = numpy.fabs(paddle_result - tensorflow_result) print(numpy.max(diff)) 打印输出...此例中不涉及到输入中间层，如卷积层的输出，需要了解的是飞桨中的卷积层输出，卷积核的shape与TensorFlow有差异。
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是 NLP 几个经典任务之一，通俗易懂的来说，就是从一段文本中抽取出需求的关键词，如地名，人名等。 ?...就科学研究来说，命名实体是非常通用的技术，类似任务型对话中的槽位识别（Slot Filling）、基础语言学中的语义角色标注（Semantic RoleLabelling）都变相地使用了命名实体识别的技术...虽然理论上 RNN 能建模无限长的序列，但因为很多数值计算（如梯度弥散、过拟合等）的原因致使RNN 实际能收容的长度很小。等等类似的原因催生了门机制。...param_attr=fluid.ParamAttr(name="emb", trainable=False)) hidden_0 =fluid.layers.fc(input=embedding,...buf_size=8192) train_data =paddle.batch(shuffle_loader, batch_size=BATCH_SIZE) # 按 FOR 循环迭代训练模型并打印损失
这篇文章我们通过分析 PaddleFluid 和 TensorFlow 的不同设计理念，来了解一个深度学习框架如何抽象深度学习模型，来看看我们的使用经验如何在不同深度学习平台之间过度和迁移。...如“TensorFlow”这个名字所表达的， Tensor 就是TensorFlow 中“被运算”的对象。...输入输出Tensor 整个神经网络的输入数据也是一个特殊的 Tensor，在这个 Tensor 中，一些维度的大小在定义模型时无法确定（通常包括：batch size；如过 mini-batch 之间，...中可学习参数使用 fluid.Variable （假设这里已经执行import paddle.fluid as fluid ）表示； 不论是使用 TensorFlow 还是 PaddleFluid，通常都可以直接使用较高层次的...在后面的篇幅，我们将会使用更加复杂和实用的例子，进一步对比如何不同深度学习平台如何训练同一个神经网络，我们的使用经验如何在不同框架之间进行切换和推广，帮助我们选择最适合的工具提高研究和生产的效率。
pyreader进行多轮训练时，有一些固有的使用方法，如示例代码所示，使用try & except捕获异常的方式得到reader读取完数据的信号，使用reset重置reader，以进行下一轮训练的数据读取...详细的Dataset的设计文档可以参考：Dataset 如何在我们的训练中引入Dataset读取方式呢？...声明一些在数据读取中会用到的变量，如示例代码中的cont_min_、categorical_range_等。...在这个可以迭代的函数中，如示例代码中的def reader()，我们定义数据读取的逻辑。例如对以行为单位的数据进行截取，转换及预处理。...) 多线程并发优化： 部分优化器实现了多线程更新的方式，在参数规模较大的情况下，可以极大的提升训练速度，目前Adam优化器实现了此种优化方式， 使用的方法是，在启动训练的环境变量中配置FLAG，如： #
如 OpenAI 和 Midjourney 等公司，用户都是在为每一次推理行为付费。随着时间的推移，我们可以预见，模型训练和模型推理的使用比重可能会达到 3:7，甚至 2:8。...同时，随着越多的分布式缓存（如 JuiceFS、Alluxio、JindoFS、EFC）的出现，为了在 Kubernetes 上使用它们，我们需要制定一种标准的 API。...Fluid 使用 CRD 的方式来进行数据操作，预热，数据迁移，缓存扩容等多种操作，便于用户整合到自动化运维体系中。 再者是性能优化。...介绍完如何简单地部署缓存后，接下来考虑的问题就是如何在尽可能节省成本的前提下最大化缓存带来的性能提升，如何在成本和性能间取得平衡实质上是与业务场景的 I/O 访问模式相关的。...但是在计算存储分离架构下，哪怕我们使用了缓存，缓存也需要使用用户态文件系统（也就是 FUSE）这种技术挂载到容器中。
和stopprofiler 确定profiler范围，在确定的范围内进行性能分析, 其使用方式如下所示: import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.compiler...在合并线程OP性能分析的打印结果中，我们可以观察到每个OP在所有线程中调用次数，总耗时(包括平均耗时、最小耗时、最大耗时)、CPU耗时、GPU耗时、耗时比例相关信息。...1.000000) 0.000000 (0.000000) 0.001069 0.009635 0.00268267 0.00129594 AllOpDetail选项可以打印网络中每个...AllOpDetail相比于OpDetail，则将网络中不同位置的OP的性能数据一一打印出来，比如网络中存在两个卷积层，使用AllOpDetail选项则会将两个卷积层分别以conv1和conv2的形式打印出性能分析数据...但少数情况下，如果模型训练性能达不到预期效果，可以使用Profiler工具进行性能分析，帮助开发者在模型开发以及框架开发过程中及时发现和解决性能问题。
import matplotlib.pyplot as plt import os BUF_SIZE=512 BATCH_SIZE=128 #用于训练的数据提供器，每次从缓存中随机读取批次大小的数据...paddle.dataset.mnist.test(), buf_size=BUF_SIZE), batch_size=BATCH_SIZE) #用于打印...,描述真实样本标签和预测概率之间的差值 cost = fluid.layers.cross_entropy(input=predict, label=label) # 使用类交叉熵函数计算predict...label=label) #使用Adam算法进行优化, learning_rate 是学习率(它的大小与网络的训练收敛速度有关系) optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer...(learning_rate=0.001) opts = optimizer.minimize(avg_cost) # 定义使用CPU还是GPU，使用CPU时use_cuda = False,使用GPU
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