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UC伯克利等新研究返璞归真,探索网络本质

,在 ImageNet 数据性能与 ResNet 相当,在 COCO 数据性能甚至超过 ResNet。...距性,即网络每一层保存前向传播和反向传播内积,这在深度 ConvNet 训练起到关键作用。...下表 5 展示了不同层数(18、34、50 和 101)时 R-ISONet 与其他方法在 ImageNet 上 top-a 准确率,结果表明 R-ISONet 性能与使用有 dropout ResNet...最后,研究者进一步在 COCO 数据上评估了该方法在目标检测和实例分割任务性能,结果如下表 6 所示:尽管在相同深度下 R-ISONet 分类准确率低于 ResNet,但 R-ISONet 检测和实例分割性能更优...这表明 R-ISONet 模型具有更好特征迁移能力并且可以减轻 BatchNorm 带来劣势。 ? 表 6。

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【通俗易懂】关系模式范式分解教程 3NF与BCNF口诀!小白也能看懂「建议收藏」

1NF是指数据库表每一列都是不可分割基本数据项,即实体某个属性不能有多个值或者不能有重复属性。 2NF要求属性完全依赖于主键,不能存在仅依赖主关键字一部分属性。...下面通过几道例题讲解口诀: 例1.已知R(ABCDE), F={A ->D,E->D,D->B,BC->D,DC->A}求保持函数依赖3NF分解,和具有无损连接性及保持函数依赖3NF分解 第一步:函依赖分解题...CE->G,B->D,C->D},关系模式分解为3NF且保持函数依赖 关系模式分解为3NF且保持函数依赖: 第一步:函依赖分解题,先求最小依赖。...故所求具有无损连接性及保持函数依赖3NF分解为{BG} {CEB} {CA} {BD} {CD} {CE} (注:范式分解并不唯一,正确即可) 二、BCNF分解: 关系模式R分解为一个BCNF...由于候选码为(CE)因此CE->B划分出子集(BCE),而B->G,B->D左侧均不含主属性(C、E)任何一个故划分出(BG),(BD) 第三步:此时剩余依赖F={C->A,C->D}剩余元素{A

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单位参加HVV防守思路总结

人员培养 培养单位日常运维人员,以应对随着信息化日趋完善,软硬件过多日常运维工作,同时提升紧急突发事件发生时现场人员可协调性,以及重期间的人员值守工作,因为重期间非一个单位重,向其他单位抽调人员相对较难...四、攻防演练后 攻防演练结束后存在三种防守成果,根据不同成果进行不同总结 防守成功,根据防守得分参加防守方排名; 防守失败,核心系统被攻破,不参加防守方排名;后续本地主管部门进行通报、现场检查年度等级保护...,对比优化加固报告,检查是否存在遗漏;值守领导安排值守人员编写会议材料,展开总结分析会议,提炼防守失败主要因素,包括不限于人为因素、技术因素和软硬件因素,以及识别以上因素存在安全隐患、安全风险和安全漏洞...,同步制定相关联、现阶段即可落地执行优化整改措施;同步制定信息系统安全防护体系建立健全计划,并根据计划制定建立健全流程并将其逐步落地(分步骤、按批次,逐渐完善、渐进)。...五、文档总结 针对攻防演练前防守思路进行提炼,同时提炼内容进行总结,如下所示: 【梳理互联网/专网/内网可攻击面积】影响黑客【信息收集】成果; 【安全域访问控制】影响黑客【内外网渗透】可行性

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Android面试题大全

Provider是 android 四大组件之一内容提供器,它主要作用就是程序内部数据和外部进行共享,为数据提供外部访问接口,被访问数据主要以数据形式存在,而且还可以选择共享哪一部分数据...Content Provider 是 android 一种跨程序共享数据重要组件 android 平台提供了 ContentProvider 把一个应用程序指定数据提供给其他应用程序。...Content Provider 使用 URI 来唯一标识其数据,这里 URI 以 content:// 作为前缀,表示该数据由 Content Provider来管理。...进程活(不死进程) 当前Android进程活手段主要分为 黑、白、灰 三种 黑色活:不同app进程,用广播相互唤醒(包括利用系统提供广播进行唤醒) 白色活:启动前台Service 灰色活...采用了XML格式数据存储到设备

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关于“Python”核心知识点整理大全6

使用单数和复数式名称, 可帮助你判断代码段处理是单个列表元素还是整个列表。 4.1.2 在 for 循环中执行更多操作 在for循环中,可对每个元素执行任何操作。...在for循环中,想包含多少行代码都可以。在代码行for magician in magicians后面,每个 缩进代码行都是循环一部分,且针对列表每个值都执行一次。...使用for循环处理数据是一种对数据执行整体操作不错方式。...例如,你可能使用for 环来初始化游戏——遍历角色列表,每个角色都显示到屏幕上;再在循环后面添加一个不缩进 代码块,在屏幕上绘制所有角色后显示一个Play Now按钮。...从语法上看,这些Python代码是合法,但由于存在逻辑错误,结果并 不符合预期。如果你预期某项操作针对每个列表元素都执行一次,但它却只执行了一次,请确 定是否需要将一行或多行代码缩进。

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数据清洗 Chapter01 | 数据清洗概况

3.3、等级型 数据对象分成不同类型 确定所分类别的等级差别和序列差别 eg: 身高:高、、低 年级:三年级、二年级 ?...2、为什么要进行数据清洗 从不同渠道获得数据,集成在一起,组成新数据,需要进行数据清洗,来保证数据质量 数据分析算法对输入数据有要求 显示情况下数据质量不禁如人意,需要数据清洗 3、数据存在问题...1、单数据源 违背属性约束条件:日期,电话号码,身份证号等 属性违反唯一性:主键同一取值出现多次 数据更新不及时 数据存在噪音 数据存在拼写错误 数据存在相似,重复记录 2、多数据源 同一属性存在不同名称...,数据记录是否保持统一格式 数据一致性问题通常存在数据整合阶段: 来自不同数据数据汇总在一起,特征表述不相同 相同特征名称不同数据源中代表不同含义 1、特征名称不同,含义相同...体重会是50-80 通过reference来初步判断哪些指标代表含义相同 2、特征名称相同,含义不同 不同医疗器械采集数据通常含有名称为蛋白字段,但特征可能指尿蛋白,也可能指血蛋白 在实际操作需要组合成新特征

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基于Spark机器学习实践 (七) - 回归算法

以便能够使预测错误天数减少,也就是降低损失函数值,同时,也提高了预测准确率 3.3 再谈线性回归 ◆ 线性回归是最简单数学模型之一 ◆ 线性回归步骤是先用既有的数据,探索自变量X与因变量Y之间存在关系...数据文件 - Price降序排列 由于训练有序,为提高准确率,应打乱顺序-shuffle 预测结果 7 逻辑回归算法及原理概述 7.1 线性 VS 非线性 ◆ 线性简言之就是两个变量之间存在一...,就是在训练过程,训练数据拆分为训练和验证两个部分 训练专用训练模型 验证只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优时候 8.4 正则化原理 ◆ 我们在前面的示例可以看到...◆ 比较序回归与线性回归 10.2 序回归应用 ◆ 序回归用于拟合非递减数据 ,不需要事先判断线性与否,只需数据总体趋势是非递减即可 例如研究某种药物使用剂量与药效之间关系 11 序回归算法原理...3 如果存在具有相同特征多个预测,则分别返回最低或最高。 代码 计算结果,预测效果最为惊艳!!!

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【Java】循环语句for、while、do-while

,从而结束 环,否则循环一直执行下去,形成死循环。...③具体执行语句 ④循环后,循环变量变化情况 输出10次HelloWorld do...while 循环特点:无条件执行一次循环体,即使我们循环条件直接写成 false ,也依然会...这样循环具有一定风险性,因此初学者不建议使用do...while 循环。...扩展知识点 2.1 死循环 死循环: 也就是循环中条件永远为 true ,死循环是永不结束循环。例如: while(true){} 。...在后期开发,会出现使用死循环场景,例如:我们需要读取用户输入输入,但是用户输入 多少数据我们并 不清楚,也只能使用死循环,当用户不想输入数据了,就可以结束循环了,如何去结束一个死循环

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基于Spark机器学习实践 (七) - 回归算法

,随机梯度下降特别适合变量众多,受控系统复杂模型,尤其在深度学习具有十分重要作用 5.2 从梯度说起 ◆ 梯度是微积分一个算子,用来求某函数在该点处沿着哪条路径变化最快,通俗理解即为在哪个路径上几何形态更为...,同时,在SGD基础上引入了”动量”概念,从而进一步加速收敛速度优化算法也陆续被提出 6 实战Spark预测房价 - 项目展示及代码概览 代码 [6f5cu3ui03.png]数据加载及转换 数据文件...,就是在训练过程,训练数据拆分为训练和验证两个部分 训练专用训练模型 验证只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优时候 [34nsdlpng3.png] 8.4 正则化原理...◆ 比较序回归与线性回归 [oeeai77b95.png] 10.2 序回归应用 ◆ 序回归用于拟合非递减数据 ,不需要事先判断线性与否,只需数据总体趋势是非递减即可 例如研究某种药物使用剂量与药效之间关系...3 如果存在具有相同特征多个预测,则分别返回最低或最高。 [ecb10sld2u.png] 代码 [pr59i09s7l.png] 计算结果,预测效果最为惊艳!!!

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散列基本概念

与已经学过其他数据结构相比较,向量是采用秩访问(call by rank)访问方式,列表是采用位置访问(call by position)访问方式,二叉搜索树是采用关键码访问(call by...设散列表大小为 M M M,此时,从定义域 [ 0 , R ) [0, R) [0,R)到值域 [ 0 , M ) [0, M) [0,M)映射不可能是单射,即不可避免地会出现不同关键码映射到散列表同一个位置...这里问题关键在于散列表长度 M M M选择。考虑有一组数据,其中关键码以固定步长 S S S变化(实际数据往往就是这种形式,而不是随机,例如for循环一般就是固定步长数据)。...但是由于散列表存储不同数据具有不同步长 S S S值,要使 M M M与所有可能步长 S S S互质,只有当 M M M本身就是一个素数才可能实现。...不过与多槽位法不同,独立链法是所有冲突关键码组织成一个列表,利用列表动态增长特性,来规避预备冲突空间不足问题。

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常见负载均衡策略「建议收藏」

什么是负载均衡 负载均衡,英文名称为Load Balance,其含义就是指负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行,例如FTP服务器、Web服务器、企业核心应用服务器和其它主要任务服务器等...基于这个前提,轮调度是一个简单而有效分配请求方式。然而对于服务器不同情况,选择这种方式就意味着能力比较弱服务器也会在下一轮循环中接受轮,即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...和加权轮调度方法一样,不正确分配可以被记录下来使得可以有效地为不同服务器分配不同权重。...这种方式每个真实服务器权重需要基于服务器优先级来配置。 加权响应 Weighted Response: 流量调度是通过加权轮方式。...加权轮 所使用权重 是根据服务器有效性检测响应时间来计算。每个有效性检测都会被计时,用来标记它响应成功花了多长时间。

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在PyTorch构建高效自定义数据

张量(tensor)和其他类型 为了进一步探索不同类型数据在DataLoader是如何加载,我们更新我们先前模拟数字数据,以产生两对张量数据数据集中每个数字后4个数字张量,以及加入一些随机噪音张量...如果您没有结构良好数据,这将很有用;例如,如果Argonians拥有一个与性别无关名称,我们拥有一个名为“Unknown”文件,并将其放入性别集合,而不管其他种族是否存在“Unknown”性别...您可能已经看到过这种情况,但现实是,文本数据不同样本之间很少有相同长度。结果,DataLoader尝试批量处理多个不同长度名称张量,这在张量格式是不可能,因为在NumPy数组也是如此。...截短长名称或用空字符来填充短名称可以使所有名称格式正确,并具有相同输出张量大小,从而可以进行批处理。不利一面是,根据任务不同,空字符可能是有害,因为它不能代表原始数据。...堆叠种族张量,独热编码形式表示该张量是十个种族某一个种族 堆叠性别张量,独热编码形式表示数据集中存在两种性别某一种性别 堆叠名称张量,最后一个维度应该是charset长度,第二个维度是名称长度

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一致性哈希算法问题

在分布缓存领域,对数据存在新增与查询,即数据通过路由算法存储在某一个节点后,查询时需要尽量路由到同一个节点,否则会出现查询未命中缓存情况,这也是与分布式服务调用领域负载算法一个不同点。...原来3个节点数量扩充倍,新增加第一台数据来源于第一台,以此类推,第6台数据来源于第3台,这样k6经过新负载均衡算法会落到第6台,数据原本存在于第3台,而第6台数据来源于第3台,这样避免了缓存穿透...1.2 一致性哈希算法 一致性哈希算法 一致性哈希算法设计理念如下图所示: 首先将哈希值映射到 0 ~ 232次方一个圆,然后实际物理节点IP地址或取其hash值,放入到hash环中。...,引入了虚拟节点,可以设置一个哈希环中存在多少个虚拟节点,然后虚拟节点映射到实体节点,从而解决数据分布吧均衡问题。...这样通过为不同实际节点映射不同虚拟节点,实现数据均匀分布,并且扩容或缩容时并不会出现大面积缓存穿透。

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zip 命令使用记录

-D 压 缩文件内不建立目录名称。 -f 此 参数效果和指定"-u"参 数类似,但不仅更新既有文件,如果某些文件原本不存在于压缩文件内,使用本参数会一并将其加入压缩文件。...-j 只 保存文件名称及其内容,而不存放任何目录名称。 -J 删 除压缩文件前面不必要数据。 -k 使 用MS-DOS兼容格 式文件名称。...-m 文件压缩并加入压缩文件后,删除原始文件,即把文件移到压缩文件。 -n 不 压缩具有特定字尾字符串文件。...-o 以 压缩文件内拥有最新更改时间文件为准,压缩文件更改时间设成和该文件相同。 -q 不显 示指令执行过程。 -r 递 归处理,指定目录下所有文件和子目录一并处理。...-$ 存第一个被压缩文件所在磁盘卷册名称。 - 压 缩效率是一个介于1-9 数值。

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谷歌大脑重磅研究:首个具有O(nlogn)时间、O(n)空间复杂度可微分排序算法,速度快出一个数量级

排序,在计算机是再常见不过算法。 在机器学习,排序也经常用于统计数据、信息检索等领域。 那么问题来了,排序算法在函数角度上是分段线性,也就是说,在几个分段“节点”处是不可微。...虽然在经验上取得了较大成功,但是许多操作仍旧存在不可微分问题,这就限制了可以计算梯度体系结构。 诸如此类操作就包括排序 (sorting)和排名 (ranking)。...接下来是序优化进行微分,此处采用是雅可比矩阵(Jacobian),因为它简单块级结构,使得导数很容易分析。 ? 而后,结合命题3和引理2,可以描述投影到排列多面体上雅可比矩阵。...需要强调是,与序优化雅可比矩阵不同,投影雅可比矩阵不是块对角,因为我们需要对它行和列进行转置。 最终,可以用O(n)时间和空间中软算子雅可比矩阵相乘。...实验结果 研究人员在CIFAR-10和CIFAR-100数据上进行了实验。

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R语言谱聚类社会化推荐挖掘协同过滤电影社交网站Flixster数据应用研究

谱聚类算法是基于图论数据聚类算法,与其他聚类方法相比具有明显优势:建立在谱图理论基础之上;操作简单,易于实现;具有识别非高斯分布能力,非常适用于许多实际应用问题。...(3)应用领域创新 改进谱聚类算法应用到基于社交网络推荐系统,克服了目前推荐系统存在准确性、实时性、稀疏性等问题。...数据示例如图 3.2 所示。 实验随机抽取用户评分数据 80%作为训练,其余 20%作为测试。...图 3.1 Flixster 数据(部分)  表3.2 数据描述 名称 描述 简介 每个用户至少评分物品 Flixster 对电影评分从1到5 885名用户对1000部电影评价 100 评分预测预测准确度一般通过平均绝对误差...size(sc) withinss(sc) plot(testMatrix, col=sc) 图3.2 Flixster数据不同聚类数对应聚类有效性函数值 图3.2横坐标为聚类数,纵坐标为相应

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【Java】Stream流、方法引用

备注:本小节之外更多方法,请自行参考 API 文档 逐一处理: forEach 虽然方法名字叫 forEach ,但是与 for 循环中 “for-each” 昵称不同。...方法签名: 该接口需要一个 Function 函数式接口参数,可以当前流T类型数据转换为另一种R类型 流。...如果一个类已经存在了一个成员方法: 函数式接口仍然定义为: 那么当需要使用这个 printUpperCase 成员方法来替代 Printable 接口 Lambda 时候,已经具有...了 MethodRefObject 类对象实例,则可以通过对象名引用成员方法,代码为: 2.6 通过类名称引用静态方法 由于在 java.lang.Math 类已经存在了静态方法...数组也是 Object 子类对象,所以同样具有构造器,只是语法稍有不同

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使用Logrotate解决Tomcat日志文件catalina.out过大问题

日志文件设置在独立配置文件,它(们)放在/etc/logrotate.d/目录下。...                /usr/bin/killall -HUP rsyslogd         endscript }  (3)配置文件参数说明 配置参数 说明 monthly 日志文件按月轮...rotate 5 一次存储5个归档日志。对于第六个归档,时间最久归档将被删除。 compress 在轮任务完成后,已轮归档将使用gzip进行压缩。...在没有执行kill -USR1 `cat ${pid_path}`之前,即便已经对文件执行了mv命令而改变了文件名称,tomcat还是会向新命名文件" xxx.out_ 20180619"照常写入日志数据...原因在于:linux系统,内核是根据文件描述符来找文件

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