js的立即执行函数（IIFE）有两种写法，分别为：(function ( ){})( ) 与 (function ( ){}( )) ，这两种写法基本上是没有区别的。 那么为什么要 IIFE？...1.传统的方法啰嗦，定义和执行分开写； 2.传统的方法直接污染全局命名空间（浏览器里的 global 对象，如 window） 函数范围与块范围界定 使用var关键字声明的局部变量的作用域为封闭函数。...通过这种方式，即使函数在IIFE的词法范围外执行，也会创建一个闭包，使函数能够访问局部变量。...除了从IIEF中返回的函数，别人无法读写该变量。这样就能创建真正的私有状态，它只能以受控的方式进行修改。revealing module pattern非常依赖于这种机制。...捕获全局对象 JavaScript代码在不同环境执行时，你所使用的全局对象是不同的。当代码在浏览器运行时，全局对象是windows。但是在Node.js中，全局对象是global。
问题现象客户向yashandb下发的SQL语句执行时间超过6分钟仍未出结果问题的风险及影响SQL语句性能慢，影响客户业务问题影响的版本所有的yashandb 22.2版本23.2版本没有这个问题问题发生原因...decode函数在执行时判断有误，即使没有匹配到这个分支，这个分支中的子查询依然会被执行解决方法及规避方式规避方式：将decode改写为case when问题分析和处理过程通过分析如下ddl及最后sql...但是如果yashandb存在decode函数的执行问题，也就是异常情况，整个select语句会有4000多的一致读。...正常情况下的截图：异常情况下的截图：经验总结使用statistics_level=all及autotrace来分析sql语句的一致读数量，进而推断性能表现。
arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数...项目地址：shaohua0116/Activation-Visualization-Histogram 来源机器之心：引爆机器学习圈：「自归一化神经网络」提出新型激活函数SELU keras中使用SELU...激活函数 在keras 2.0.6版本之后才可以使用selu激活函数，但是在版本2.0.5还是不行，所以得升级到这个版本。...中使用dropout_selu + SELU 该文作者在tensorflow也加入了selu 和 dropout_selu两个新的激活函数。...： mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Check out https://www.tensorflow.org
比如我下面这个执行文件test.py： import tensorflow as tf print(tf....直接使用Python可以执行，但是sudo或者crontab定时任务都无法正常运行。...使用find命令查找文件 find / -name libcublas.so.9.0 可以发现在我安装的目录下：/usr/local/cuda-9.0/lib64 google后，发现有个链接跟我遇到的情况很像...就尝试使用配置文件: cat /etc/ld.so.conf include /etc/ld.so.conf.d/*.conf 然后创建新的配置文件 vi /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf...-> libcusolver.so.9.0.176 libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.4.1 libcups.so.2 -> libcups.so.2 再次执行
父子进程间交互执行是指用一种同步原语，实现父进程和子进程在某一时刻只有一个进程执行，之后由另外一个进程执行，用一段代码举例如下： SYNC_INIT(); int i=0, counter...注意这里WAIT没有直接使用child参数，而是使用poll同时检测两个读端，看哪个有数据就返回哪个。其实直接读对应的端更直接一些。...然后，apue 15章最后一道习题中，要求使用文件记录锁来实现上述交互执行时，发现这是不可能完成的任务！...就直接导致其中一个进程在它的任务循环中，TELL另外一个进程后，再WAIT本进程的同步原语时（内部通过加锁实现）， 另一个进程即使没有解锁相应的文件或字节，WAIT也直接成功返回（因为本进程已经持有该锁），从而造成其中一个进程执行多次...，另一个进程没有办法插进去执行的情况（虽然两个进程也不能同时执行）。
案例：使用dbms_xplan.display_cursor无法获取执行计划 环境：RHEL 6.5 + Oracle 11.2.0.4 在一次测试中发现使用dbms_xplan.display_cursor...无法获取到刚刚执行成功的SQL执行计划，现象如下： test@DEMO> select count(*) from t; COUNT(*) ---------- 86391 test@...SQL执行计划，可结果却没有，且显然这个sql_id为9babjv8yq8ru3的语句不是我刚执行的，看到对应SQL文本中有DBMS_OUTPUT关键字，进而想到去看下serveroutput的设置，是不是有影响...可以正常显示执行计划了，看来的确是serveroutput开启影响到我这样看执行计划了。 那么我操作过程中并没有开启serveroutput，而默认就应该是off的。...如果近期工作经常需要这样查看执行计划，就把set serveroutput这一行配置注释或者删除即可。
这个周六周末在考虑升级自己GPU开发机，在琢磨使用docker来配置tensorflowGPU环境,在升级软件的时候爆出了如下错误 在 /etc/apt/sources.list.d/sogoupinyin.list...:1 和 /etc/apt/sources.list.d/ubuntukylin.list:1 中被配置了多次 错误发生的原因： 1....包冲突了，导致了无法配置，我们删除掉sogoupinyin.list文件即可.这样问题就得以解决了.或者删除这两个中的一个即可.
ordPress 本身一直有 WP-Cron（计划任务）的功能，可以设置每隔一段时间来执行，不过 WP-Cron 功能是基于页面浏览的，所以时间上不会那么准确，会相差一些。...，如果保存在数据库，时间久了就不匹配，这时就需要让其自动执行，更新评分。...'display' => __( '每隔一分钟', 'salong' ) ); return $schedules; } 二、安排当前任务 我们可以使用函数...salong_add_every_time' ) ) { wp_schedule_event( time(), 'every_time', 'salong_add_every_time' ); } 三、需要执行的代码函数...} 最后将代码1，2，3添加到主题 functions.php 文件中即可定时执行任务函数中的代码。
最近需要使用 nvprof 此时cuda 程序运行的性能，下面对使用过程进行简要记录，进行备忘： 常用使用命令：nvprof --unified-memory-profiling off python... nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace -o prof.nvvp python run.py nvvp prof.nvvp (使用.../run.sh 2>runsh_out.txt Non-Visual Profiler 和 Visual Profiler 的使用： # nvprof nvprof python train_mnist.py...nvprof --print-gpu-trace python train_mnist.py #nvvp (可以使用x11 forwarding 使用，当然更适合在本机使用) nvprof -o...文档中有较为详细的实例截图，可以参考） https://blog.csdn.net/haoqimao_hard/article/details/80557740 (CSDN 上较为简洁的博客，可以参考使用
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。...因为使用动态图会有许多次Python进程和TensorFlow的C++进程之间的通信。而静态计算图构建完成之后几乎全部在TensorFlow内核上使用C++代码执行，效率更高。...在TensorFlow1.0中，使用静态计算图分两步，第一步定义计算图，第二部在会话中执行计算图。 而动态计算图已经不区分计算图的定义和执行了，而是定义后立即执行。...在TensorFlow1.0中，使用计算图分两步，第一步定义计算图，第二步在会话中执行计算图。...在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。
为了方便起见，这些函数将接受一个类似张量的对象以替代tf.Tensor，并使用tf.convert_to_tensor方法将其隐式转换为tf.Tensor。...如果类似张量的对象较大（例如，包含一组训练样本的numpy.ndarray），并且你多次使用它，则可能会耗尽内存。...创建Session时，可以执行以下几个参数： target。 如果此参数为空（默认值），则会话将仅使用本地计算机中的设备。...在执行之前，可以控制TensorFlow对图的优化。 gpu_options.allow_growth。...当这样编程时，你可以使用完全独立的Python进程来构建和执行图，或者你可以在同一个进程中使用多个图。
TensorFlow使用Bazel的构建工具，在编译之前启动Swig的代码生成过程，通过tf_session.i自动生成了两个适配(Wrapper)文件： pywrap_tensorflow.py: 负责对接上层...从而实现了pywrap_tensorflow.py到pywrap_tensorflow.cpp的函数调用关系。 在pywrap_tensorflow.cpp的实现中，静态注册了一个函数符号表。...Swig代码生成器 编程接口：Python 当Client要启动计算图的执行过程时，先创建了一个Session实例，进而调用父类BaseSession的构造函数。...后端系统的一次Session.Run执行常常被称为一次Step，Step的执行过程是TensorFlow运行时的核心。...Run Step 关闭会话 当计算图执行完毕后，需要关闭Session，以便释放后端的系统资源，包括队列，IO等。会话关闭流程较为简单，如下图所示。 ?
pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的，这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。...那么我们在写pytest用例的时候，既然每个用例都是相互独立的， 那就可以打乱用例的顺序随机执行，用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的，github 地址...该插件使用户可以控制要引入的随机性级别，并禁止对测试子集进行重新排序。通过传递先前测试运行中报告的种子值，可以按特定顺序重新运行测试。...parent 如果使用的是不属于任何模块的自定义测试项，则可以使用此项将测试项的重新排序限制在它们所属的父级中。对于正常测试函数，父级是声明它们的模块。...自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。
最后，当您运行会话时，告诉TensorFlow执行计算图。 1.1 - 线性函数 让我们通过计算以下等式来开始编程练习：Y = WX + bY，其中W和X是随机矩阵，b是随机向量。...您将使用占位符变量x执行此练习。运行会话时，应该使用馈送字典传入z。在本练习中，您需要(1) 创建一个占位符x，(2) 使用tf.sigmoid定义计算sigmoid值，然后(3) 运行会话。...2.1 - 创建占位符 您的第一项任务是为X和Y创建占位符，可以稍后在运行会话时传递训练数据。 练习：执行下面的函数以创建tensorflow中的占位符。...练习：执行下面的函数来初始化tensorflow中的参数。您将使用Xavier来初始化权重，使用零初始化偏置，其形状如下所示。...()中看到的那样多次执行图 在“优化器”对象上运行会话时，会自动完成反向传播和优化。
把张量提交给会话对象（Session）执行，就可以得到具体的数值。即在TensorFlow中包含两个阶段，先以计算图的方式定义计算过程，再提交给会话对象，执行计算并返回计算结果。...而且TensorFlow通常在GPU上执行，如果每一步都自动执行的话，则GPU把大量资源浪费在多次接收和返回数据上，远不如一次性接收返回数据高效。我们可以把TensorFlow的计算过程设想为叫外卖。...作为对象和参数，张量和会话刚好调了个位置。如果上下文中只用到一个会话，则可用tf.InteractiveSession()创建默认的会话对象，后面执行计算时无需再指定。...如果要多次执行加法运算，我们可以用tf.placeholder代替tf.constant，而在执行时再给参数赋值。...注意会话对象执行的不是W、b也不是y，而是train_step。
导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。...注释：请记住，TensorFlow首先构建一个计算图（在所谓的构造阶段），但不会自动计算它。该库将两个步骤分开，以便使用不同的输入多次计算图形。...现在，要执行代码，我们必须创建被TensorFlow称为会话的过程（实际的计算过程就在其中进行），然后可以请求会话类通过以下代码运行我们的图： sess = tf.Session() print(sess.run...与往常一样，请记得在完成后用sess.close()关闭会话。 注释：在TensorFlow中，可能会发生同一段代码运行多次，并且最终会得到一个包含同一节点的多个副本的计算图。...你首先要研究激活函数，主要是单个神经元（relu、sigmoid和swish），了解如何使用TensorFlow进行线性和逻辑回归，并选择正确的代价函数。
一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的 op 分发到如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法....会话 (Session)：在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. tensor：使用 tensor 表示数据....sess.close() 4.1 图 TensorFlow 程序包含一个构建阶段和一个执行阶段. 构建阶段, op 的执行步骤 被描述成一个图. 执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op....这样可以避免使用一个变量来持有会话....你可以通过给tf.train.Saver()构造函数传入Python字典，很容易地定义需要保持的变量及对应名称：键对应使用的名称，值对应被管理的变量。
稍后我们会看到，TensorFlow在其他地方也使用了一级函数。将模型表示为一个函数的好处是可以通过实例化函数来多次创建模型。...模型函数把**输入特征**作为参数，将相应的**标签**作为张量。它也能以某种方式来告知用户模型是在训练、评估或是在执行推理。...由于我们正在使用占位符，因此需要使用NumPy数据在相关会话中对占位符进行初始化。可以通过创建一个可初始化的迭代器来实现这个。...这个钩子将在相关会话创建后立即调用after_create_session，并使用正确的数据初始化占位符。...我无法让后者与Experiment框架结合在一起，所以我坚持使用tf.contrib版本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
