最少连接算法是根据服务器当前连接数的多少，将请求发送到连接数最少的服务器上，这种算法可以避免轮询算法中可能出现的过载现象，但是在某个短时间内连接数可能会急剧增加，而此时负载均衡设备无法及时响应。...加权最少连接算法是在最少连接算法基础上，为每台服务器分配一个权值，根据服务器权值和连接数来计算出分配请求的服务器，可以更好地调配不同容量的服务器。 我用的比较多的优化集群的负载均衡的策略有哪些呢？...数据的存储是如此之重要，以至于我们可以说，在许多情况下，数据库的选择和配置决定了应用程序的性能和扩展性。那么，如何优化数据存储呢？...优化数据存储是一个复杂的过程，需要我们考虑很多因素。但是，在实际的开发过程中，我们只需要根据业务需求，按照上述的原则逐步优化数据库，就可以实现更好的性能和可扩展性。 Part3....通过使用设计模式，可以提高系统的稳定性和可维护性，降低单点故障的风险。 缓存是提高系统性能的一种有效手段。在系统中，可以使用缓存来加速数据访问和处理，从而减少对数据库的访问，降低单点故障的风险。
移动设备的资源总是有限的。有限的电量，有限的存储，有限的处理能力，有限的内存，有限的网络带宽……无论你面对的是 Android 还是 iOS，这都是真理。 在前几个月，我在开发一个安卓应用。...从 Apk Analyser 的输出来看，应用的原大小是 3.1MB。经过 Play 商店的压缩，大致是 2.5MB。 从截图中可以看出主要有 3 个文件夹占据了应用的大多数空间。...我们将这个作为默认的混淆配置。你可以在 /app 目录下的 proguard-rules.pro 里添加自定义的混淆配置。...而很多的支持库都可能有其它语言的本地化文件夹。这些是我不需要的。所以，添加下面的这些代码让应用只支持英语。...所以你可以在 ImageView 中像加载其它光栅图片一样加载 webp 图片。这不需要改变你的布局。
在一些资料中，把这个 hook，称之为 useCacheMemo，当然叫什么名字无所谓，我们关心的重点是，在低版本中，能不能通过已有的 hook 来做到同样的缓存能力呢？ 当然，可以。...例如，如果你是 vue 开发者，那么我们可以模拟一个 .value 的 useRef 让你找到熟悉的感觉 function useRef(value) { return useState({value...3、Compiler 使用体验 我已经使用了很长一段时间的 Compiler，感觉非常的好。无论是在开发方式上，还是在代码逻辑的编译上，他的侵入性都非常非常弱。...Compiler 的编译方式也比较保守，如果是遇到过于骚的操作，他会直接放弃对你的代码进行任何修改 因此，我非常推荐大家在实践项目中尝试使用 Compiler，虽然还没有正式发版，但我的感受是它目前已经是处于一个比较完善的状态...当然，也不排除有一些骚操作是我没用过，但是你已经在使用的，这个可能需要大家进一步交流使用心得
WALS：采用加权交替矩阵分解的最小二乘法 在这里会得到一个非常稀疏的矩阵，注意矩阵是稀疏的，所以不是所有的视频都会得到所有用户的评分。...可以用于解决诸如你应该向用户推荐哪个视频，或者找到用户相似或视频相似性的问题。现在，这通常是通过把这个巨大的矩阵分解为由两个密集因素组成的产品。...让我们再来看下WALS，运用WALS将非常稀疏的矩阵因式分解成致密的因素。如果希望能够有百万兆字节规模大小的输入，有上百万行上百列的元素，那么如何做呢？ ?...我们做了一些测试，在一般情况下对单台机器，在模型运行的质量和速度与scikit相当，甚至对于中等规模的问题更快。但TensorFlow真正的亮点是，它能够在几十万台机器上无缝运行。...运用WALS我们可以把一个巨大的矩阵分解成4亿行6亿列，500列的元素可以在12小时以下完成，注意 ，这是50倍于我们可以用早期的基于MapReduce运行可以实现的量。
核心是一个大型函数，输入一个张量，输出另一个张量。中间步骤在张量进行操作，从而生成输出。这类问题就相当于，就像有多少人了解矩阵乘法，这个是高中数学知识。...你们都很熟悉矩阵乘法或矩阵，比如向量或者简单的数组。你将如何把它在编程语言中执行。因此你有许多值组成的数组。矩阵可能是向量的二维或三维版本，你可能在编程语言中有类似这样的三维矩阵。 ?...张量实质上是任意类型的矩阵，所以它是任意维数的。因此你有由任意数量组成的数组在你的应用中作为数组执行，这就是张量。只要维数匹配，你就可以在张量上进行矩阵乘法。当实际执行时，神经网络时完全连接的。...我之前提到的神经网络具有矩阵乘法，但类似这样的深度神经网络，加上"深度(deep)"的关键字或者深度方面。设想每个网络，采用诸如此类的矩阵乘法对输入数据进行操作。...这意味着大小不一定为55000，它可以是任意大小。接着分配这些变量，因此权重和偏差将在训练中更新。 然后我要定义在值上进行的操作。这里要进行矩阵乘法，这是我要进行的预定义操作之一。
如何处理TensorFlow中的InternalError: Blas GEMM launch failed 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...这个错误通常出现在进行矩阵乘法运算时，特别是涉及到BLAS库调用时。本文将深入分析这个错误的原因，并提供详细的解决方案和代码示例。...希望通过这篇文章，能够帮助大家更好地使用TensorFlow进行深度学习模型的开发。 引言 在深度学习的开发过程中，TensorFlow是一个非常强大的工具。...这个错误通常出现在进行矩阵乘法运算时，对模型训练和推理产生影响。理解和解决这个问题对于确保模型的稳定性和性能至关重要。 正文内容 1....InternalError: Blas GEMM launch failed是TensorFlow中的一个错误，通常出现在调用BLAS库进行矩阵乘法运算时。
Tensorflow是Google提供资金研发的，比较全，支持分布式，同时有Google这样的亲爹在，我猜资源倾斜也是迟早的事情。...Tensorflow 可以对定义在张量(tensors,你可以先简单理解成标量、向量或者矩阵，一会儿会提到)上的函数自动求导，因此神经网络中BP算法可以很轻松地实现。...返回的张量因语言不同而有不同，在python里是numpy ndarry对象；在C/C++语言中，是tensorflow::Tensor实例。 下面咱们来详细说说上面提到的概念。...product'代表了矩阵乘法节点的输出，传入它是告诉方法我们希望取回矩阵乘法节点的输出。#整个执行过程是自动化的，会话负责传递节点所需的全部输入。节点通常是并发执行的。...# 函数调用'run(product)'会触发图中三个节点（上面例子里提到的两个常量节点和一个矩阵乘法节点）的执行。# 返回值'result'是一个numpy 'ndarray'对象。
TensorFlow 是什么 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。...后，输入 import tensorflow as tf 是有错误的，可以参考这里。...]]) # 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入. # 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果. product = tf.matmul...为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的结果, 你必须在会话里启动这个图. 2....，Tensor 可以看作是一个 n 维的数组或列表。在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。 3.
看看里面的内容是否都能回答上来；而对于想学习机器学习的同学来说，应该可以作为一个方向，把这些内容一个个解决了，在各大厂算法岗面试中应该可以横着走了啦啦啦！...l 什么是混淆矩阵？ l ROC曲线如何绘制？相比P-R曲线有什么特点？ l 如何评判模型是过拟合还是欠拟合？遇到过拟合或欠拟合时，你是如何解决？ l 你是如何针对应用场景选择合适的模型？...（特征工程方法论） l 开发特征时候做如何做数据探索，怎样选择有用的特征？ l 你是如何做数据清洗的？举例说明 l 如何发现数据中的异常值，你是如何处理？ l 缺失值如何处理？...l 朴素贝叶斯模型如何学习的？训练过程是怎样？ l 你如何理解生成模型和判别模型？ l 朴素贝叶斯模型“朴素”体现在哪里？存在什么问题？有哪些优化方向？ l 什么是贝叶斯网络？...l 梯度下降找到的一定是下降最快的方法？ l 牛顿法和梯度法有什么区别？ l 什么是拟牛顿法？ l 讲解什么是拉格朗日乘子法、对偶问题、kkt条件？
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。...细节不说了，参考我之前的文章，就是一直选yes，安装就行了。如果报HTTPSConnectionPool字样的错误，是网速慢的原因，多试几次就好了。...下载的东西挺多，多等一会，最后成功如下 ? 命令行运行python，执行import tensorflow as tf，有警告但是没有报错，说明安装成功。执行个矩阵乘法的例子，可以正确给出结果。...右侧的New选择python3，进入 ? 输入矩阵乘法例子，点击上方运行，如下 ? 代码一行一行执行也可以，一起贴进来也可以，非常方便。最后可以保存所有代码，不用担心关闭浏览器代码丢失。...总结，最基本的tensorflow环境就算建立好了，可以在浏览器运行谷歌官方的一些例子，建立模型，训练模型，定义损失函数，测试结果等都只需要一两行代码就可以搞定。
所以“AI学习大纲”这个的重点在于里面每个Step提到的概念，关键字。 像 卷积网络，激励函数，SoftMax，矩阵运算。 如果你是一个自学能力非常强的人，基本靠着这些关键字按图索骥就可以学会AI。...先熟悉几个名词，几个新概念，这些是学习AI的基础入门知识。 为了方便还可以有视频可以看，这个视频前两节是免费的，想熟悉一些基本知识的可以参考。...可以在Github上找到Tensorflow项目的 lite 目录，就是现在Android上用的AI推理框架。...全连接层是一个矩阵运算层，它需要把 1x784 映射到 1x10 的预测结果上。这是一个矩阵乘法。 在矩阵乘法里 [1x784] * [m x n] = [1 x 10]，那么m和n分别需要是多少？...想学AI必须要搞明白反向传播算法是怎么回事，跟反向传播相关的还有损失函数。 在CSDN上有不少关于这两个知识点的资料，为了方便学习也可以看上面连接里的视频，视频里还提供了代码样例可以参考。
张量本质上是一种多维数组，可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）以及更高维度的数组形式。这些张量构成了TensorFlow进行数据操作与计算的基础结构。...与张量紧密相关的是操作（Operation），它定义了张量之间的相互作用与变换规则。通过执行各种操作，如加法、减法、乘法以及矩阵运算等，我们可以实现复杂的数据处理与计算模型。...例如，一个加法操作可以将两个张量相加，而矩阵乘法操作则能计算两个矩阵的乘积。...在计算图中，节点代表操作，而边则表示数据（张量）的流动方向。通过构建计算图，用户可以定义一系列的计算任务与依赖关系。计算图是TensorFlow中用于描述计算任务的数据结构。...然后解释一下会话会话是TensorFlow运行时的一个上下文环境，它负责分配计算资源、管理计算图的执行过程以及返回计算结果。在TensorFlow 1.x版本中，用户需要显式创建会话对象。
在实现一些算法时，数学表达式已经求出来了，需要将之转换为代码实现，简单的一些还好，有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等，若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...：diag 张量（沿轴）求和：sum 张量转置：transopose 矩阵乘法：dot 张量乘法：tensordot 向量内积：inner 外积：outer 该函数在 numpy、tensorflow、...换成省略号，以表示剩下的所有维度： 这种写法 pytorch 与 tensorflow 同样支持，如果不是很理解的话，可以查看其对应的公式： ? 矩阵乘法的公式为： ?...einsum 的速度与 dot 达到了一个量级；不过 numpy 官方手册上有个 einsum_path，说是可以进一步提升速度，但是我在自己电脑上（i7-9750H）测试效果并不稳定，这里简单的介绍一下该函数的用法为...sum函数稍好，我认为优化是有一个固定的成本。
接下来我们要对A、B进行运算得到C，C矩阵元定义如下： ? Einstein notation约定，对于上述求和公式，我们可以省略掉 ∑，即 ?...当我们想把Einstein notation复原为正常的式子，需要找到重复的下标，这些下标是出现在∑加和符号下面的，在Aijk×Bijkl中，ij 出现了两次，则它们应该是相加。...矩阵乘法 矩阵乘法也可写为Einstein notation。例如我们有A、B两个矩阵，它们做矩阵乘法(matrix multiplication)得到C, ?...上式是Coulomb对Fock的贡献，它几乎无法转化为矩阵乘法运算，我们只好写循环嵌套，Fock算符的构造比较耗时。Dkl是密度矩阵的矩阵元，(ij|kl)是双电子积分，它是一个四维数组的矩阵元。...另外tensorFlow包里面有自己的einsum函数，可能会更深层次优化。效率问题，还请专业人士指正。
Tensor（张量）是tensorflow框架使用的基本数据结构，张量即多维数组，在python中可以理解为嵌套的多维列表。...会话提供了操作运行和Tensor求值的环境。 下面举一个简单的例子。我们使用Session对象的run()方法来执行乘法操作，定义两个矩阵matrix1和matrix2，然后再Session中运行。...在TensorFlow中，使用tf.Variable来创建变量。变量（Variable）是特殊的张量，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。...公式和函数图像如下： 由图可知，relu在x是硬饱和，由于当x>0时一阶导数为1。所以，relu函数在x>0时可以保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题，还可以更快的去收敛。...这是非常基础的一篇深度学习文章，同时文章中存在错误或不足之处，还请海涵~ 参考文献，感谢各位大神的文章和视频，推荐大家跟着莫烦老师学习，他是我人工智能的入门老师。
checkout git history/log 是重复的，当项目历史非常长，.git 文件夹下的内容是非常占用磁盘空间的 同一个项目，多个 repo，不易管理 那如何做才能满足这些特殊场景，又不出现这些上述这些问题呢...git-worktree 其实，这是 Git 2015 年就开始支持的功能，却很少有人知道它，git-worktree 的使用非常方便，在终端输入： git worktree --help 就可以快速看到帮助文档说明...： 用简单的话来解释 git-worktree 的作用就是： 仅需维护一个 repo，又可以同时在多个 branch 上工作，互不影响 上面红色框线命令有很多，我们常用的其实只有下面这四个： git...接下来，你就可以在 feature2 分支上做一切你想做的内容了(add/commit/pull/push)，和 main worktree 互不干扰 一般情况下，项目组都有一定的分支命名规范，比如 feature...，hotfix 目录下存放所有 hotfix 的 worktree，这样整个磁盘目录结构不至于因为创建多个 worktree 而变得混乱 在磁盘管理上我有些强迫症，理想情况下，某个 repo 的 worktree
[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product...1.5 重载 TensorFlow会进行操作符重载，具体是： 元素乘法：tf.multiply()，可以用*运算符代替， 向量乘法：tf.matmul()，可以用@运算符代替。...向量乘法采用的乘法是线性代数中的矩阵之间相乘的运算。 1.6 DIN使用 在DIN使用如下： # 7....2.1 TensorFlow实现 矩阵乘法本质上只能是两个二维的matrix进行叉乘，那么两个三维甚至四维的矩阵相乘是怎么做到的呢？...a和b除了最后两个维度可以不一致，其他维度要相同； a和b最后两维的维度要符合矩阵乘法的要求（比如a的(3,4)能和b的(4,6)进行矩阵乘法）； 比如 a的维度是（2，2，3）； b的维度是（2，3，
加速框架执行，优化矩阵通用乘法(GEMM)运算，影响卷积层(先数据im2col运行，再GEMM运算)和全连接层。im2col，索引图像块重排列为矩阵列。...浮点数转8位表示，是压缩问题。权重、经过激活函数处理上层输出，是分布在一个范围内的值。量化过程，找出最大值、最小值，将浮点数线性分布，做线性扩展。 优化矩阵乘法运算。...依赖库下载到tensorflow/contrib/makefile/downloads目录。eigen #C++开源矩阵计算工具。gemmlowp #小型独立低精度通用矩阵乘法(GEMM)库。...Tensorflow可以在树莓派(Raspberry Pi)运行。树莓派，只有信用卡大小微型电脑，系统基于Linux，有音频、视频功能。...参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
其最佳方式是执行梯度下降： 在当前位置以最陡的下降梯度确定方向 在该方向上采取步长 X 重复 & 刷新；这就是训练过程 最小化成本函数是类似的，因为成本函数就像是起伏的山，我们想要找到其中的最低点，我们可以通过梯度下降类似地实现...在数学上，矩阵乘法是向量乘法的加总；因此自然地，特征（中间的一个）和权重（右边的）矩阵之间的矩阵乘法给出（左边的）结果，即等于 n 个特征的线性回归公式的第一部分（如上所述），没有截距项。 ?...特征和权重矩阵之间的矩阵乘法给出结果（未添加截距项） 在 TF 中，这种乘法将表示为： y = tf.matmul(x, W) 多行特征矩阵（每行表示数据点的 n 个特征）之间的矩阵乘法返回多行结果，...每行代表每个数据点的结果/预测（没有加入截距项）；因此一个矩阵乘法就可以将线性回归公式应用于多个数据点，并对应地产生多个预测（每个数据点对应一个结果）（见下文） 注意：特征矩阵中的 x 表示变的更复杂，...具有模型权重的多行矩阵乘法产生矩阵的多个行结果 在 TF 中，它们将被写为： x = tf.placeholder（tf.float，[m，n]） W = tf.Variable（tf.zeros [
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