目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0
if __name__ == '__main__': p=input("请输入整数,以空格分开") a=p.split() print(Sum(a)) 思路简单,划分你输入的串...,转为列表,传入你的自定义函数里面 ,此时你的形参为列表 ,访问的话直接 args[下标]即可 拜了个拜 lambda表达式实现如何实现?
a=p.split(" ") g=lambda *args:fun(*args) print(g(a)) 思路非常简单 ,但是要会用lambda表达式才可以, 首先 进行输入串的划分..., 然后定义lambda表达式,注意传入参数为 *args 在你定义的函数里面吧他当做列表用就可以了 获取值为all[index] 不用lambda怎么实现呢?
题目 连续输入字符串，请按长度为8拆分每个字符串后输出到新的字符串数组； 长度不是8整数倍的字符串请在后面补数字0，空字符串不处理。...输入描述： 连续输入字符串(输入2次,每个字符串长度小于100) 举例： 输入：abc 123456789 输出： abc00000 12345678 90000000 实现代码 这题首先考察字符串的个数...，分为小于8，等于8，大于8的情况，其中大于8的字符按每8个字符切割，最后的余数不足8个继续补齐。...输入要求：输入2次,每个字符串长度小于100。...当大于100的时候，可以让用户重新输入，直到小于100 # 作者-上海悠悠 QQ交流群:717225969 # blog地址 https://www.cnblogs.com/yoyoketang/ b
近日，密歇根大学的研究团队设计出一种由记忆电阻制成的新型神经网络硬件系统（储备池计算系统），相较于现有的硬件系统，它的效率有了明显的提升，并且它能在对话之前预测词汇并预测下一步输出。...储备池计算系统是一种有效改进传统神经网络训练困难的计算系统，此前，有科学家曾用光学元件制作了储备池计算系统，不过，此次电气工程和计算机科学教授卢伟（音译）及其团队使用记忆电阻构造的新系统所需空间更小，也更容易集成到现有的硅基电子设备...在这项最新的研究中，研究团队使用的是一种特殊的记忆电阻。对此，团队没有过多的介绍。 对该新型系统的验证，研究团队采用的是手写识别测试（神经网络常用的基准），以此来验证储备池计算系统的性能。...结果表明，他们仅使用88个记忆电阻做节点，就可以分辨数字的手写版本，且储备池的精准度高达91%；而传统神经网络需要几千个节点。此外，随着时间而变化的数据，新系统也能处理。...实际应用中，为了训练神经网络完成某项任务，很多公司包括研究机构需要花费大量的时间和高昂的成本在上面。
需要一个精确的30秒片段会导致编码器承担固定的计算成本，无论音频片段的实际持续时间。...有多种方法可以将位置嵌入添加到可变长度的音频输入中。...然而，为了他们的编码器，需要固定的计算预算，这使得它们在低延迟应用（如实时转录）中效率低下。由于这些应用中的音频片段往往较短且/或长度不同，因此作者努力训练针对可变长度序列的模型是很有必要的。...作者使用了Accelerate的BF16混合精度优化。作者在每个GPU上训练了250K步，批处理量为32（1024个全局批处理量）。...作者使用贪心解码，每个音频秒输出的启发式限制为6个输出 Token ，以避免重复输出序列。
encode的输入是变长的序列向量，每个向量之间会在batch内填充为固定长度，神经网络限制，不能输入变长的向量。...encode输出固定长度的向量，但序列数量和输入数量保持不变，也就是一个输入产生一个输出。每个输出之间是独立的。 encode的网络可以不固定，比如常见nlp任务用rnn,。...注意，此步骤可能需要额外的输入，例如：输入序列的有效长度，逐个生成长度可变的标记序列，解码器在每个时间步都可以将输入（例如：在前一时间步生成的标记）和编码后的状态映射成当前时间步的输出标记。...总结 “编码器－解码器”结构可以处理长度可变的序列作为输入和输出，因此适用于机器翻译，语音识别等序列转换问题。 编码器将长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有形状固定的状态。...解码器将形状固定的编码状态映射为长度可变的序列。 参考：动手学深度学习-编解码结构 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
的神经网络。循环网络可以扩展到更长的序列（比不基于序列的特化网络长得多）。大多数循环网络也能处理可变长度的序列。...因此，展开过程主要有两个优点：（1）无论序列的长度，学成的模型始终具有相同的输入大小，因为它指定的是从一种状态到另一种状态的转移，而不是在可变长度的历史状态上操作。...（2）我们可以在每个时间步使用相同参数的相同转义函数f。 这两个因素使得学习在所有时间步和所有序列长度上操作单一模型f时可能的，而不需要在所有可能的时间步学习独立的模型 ? 。...RNN经过若干时间步后读取输出，这与图形机所用的时间步是渐近线性的，与输入长度也是渐近线性的。由图灵机计算的函数是离散的，所以这些结果都是函数的具体实现，而不是近似。...关于各个参数计算这个损失函数的梯度时计算成本很高的操作，梯度计算涉及执行一次前向传播（图10.3展开图中从左到右的传播），接着是从右到左的反向传播。运行时间是 ?
,y_m)，这就涉及了条件概率（conditional probability）的学习。 这里的一个主要障碍是预测可变尺寸输入的可变尺寸输出。...在元层次上，这是通过组合两个RNN来克服的，其中第一个RNN将可变尺寸输入映射到固定长度输出，另一个接收固定长度输入并返回可变长度输出。...产生上下文向量的机制是使得RNN对捕获时间结构有用 - 上下文向量是最终时间步之后的RNN的隐藏状态或其一些功能。上述条件概率是使用链式规则计算的。 其中h是上下文向量。...第一个LSTM将作为编码器，接受一个可变长度的输入序列，一次一个字符，并将其转换为固定长度的内部潜在表示。...如果我们使用了return_sequences = true选项，我们将得到每个时间步的隐藏状态输出，但是只包含到该步骤的序列信息。 这就结束了简单的编码器模型。
研究者很快认识到处理可变长度的话语不同于利用可变长度的语境信息。TDNN 会沿频率轴和时间轴两者同时进行卷积，因此能够利用可变长度的语境信息。...和有长延迟困扰的 BLSTM 不一样，深度 CNN 的延迟有限，而且如果可以控制计算成本，那就更加适用于实时系统。 为了加速计算，我们可以将整个话语看作是单张输入图像，因此可以复用中间计算结果。.../LACE）的 CNN 17和dilated CNN 46，它仅需更少数量的层就能利用更长范围的信息，并且可以显著降低计算成本。...PIT 不需要单独的跟踪步骤（因此可用于实时系统）。相反，每个输出层都对应于源的一个流。 对于语音识别，我们可以将每个分离的语音流馈送给 ASR 系统。...5 具有有效解码的声学模型 通过堆叠多层网络训练深度网络有助于改善词错率（WER）。但是，计算成本却是个麻烦，尤其是在实时性具有很高的优先级的行业部署中。降低运行时成本的方法有好几种。
现在可以使用传统的有向无环计算图表示这样的表达。 将公式描述的经典动态系统表示为展开的计算图。每个节点表示在某个时间t的状态，并且函数f将t处的状态映射到t + 1处的状态。...另一个绘制RNN的方法是展开的计算图，其中每一个组件是由许多不同的变量表示，每个时间步一个变量，表示在该时间点组件的状态。每个时间步的每个变量绘制为计算图的一个独立节点，如图右侧。...无论序列的长度，学习好的模型始终具有相同的输入大小，因为它指定的是从一种状态到另一种状态的转移，而不是在可变长度的历史状态上操作。 2. 我们可以在每个时间步使用相同参数的相同转移函数 f。...这两个因素使得学习在所有时间步和所有序列长度上操作的单一模型 f 是可能的，而不需要在所有可能时间步学习独立的模型 g(t)。...展开图能够明确描述其中的计算流程。展开图还通过显式的信息流动路径帮助说明信息在时间上向前（计算输出和损失）和向后（计算梯度）的思想。
如情感分类任务，输入的一段长度可变的文本序列，得到一个文字情感属性的类别；再比如可以输入时间长度不同的视频，然后判断视频中的活动（固定）。...4) 多对多 这种情况，输入输出的尺寸都是可变的，如机器翻译任务，英文翻译成中文。输入输出的文本长度都是可变的，并且两者长度不要求相同。...5) 多对多（一一对应） 这种情况，输入是可变序列，输出是针对输入的每个元素做出判断。如帧级别视频分类任务，输入是帧数可变的视频，输出对每一帧进行决策。...每个隐状态都只有一个唯一的 h 向量。 1.3 计算图 1) 多对多(xy一一对应) 这里的多对多指的是输入 x 和输出 y 都是序列，且在时间步上有一一对应关系。...得到结果并计算损失，后续语言模型在每个时间步都生成1个组成描述文本的单词。
然而，构建一个兼具强大性能与高效运算的大规模时序预测模型始终是一个巨大的挑战。此外，高质量的大型公共时间序列数据库的匮乏进一步加剧了这一难题。...灵活的预测范围：Time-MoE支持任意长度的输入和输出范围，能够处理从短期到长期的各种时序预测任务，实现了真正的全域时序预测。...Transformer模块里， RMSNorm对每个子层输入进行了归一化处理，从而提升了训练的稳定性。同时，采用旋转位置编码代替绝对位置编码，使得模型在处理可变序列长度时具备更好的外推能力。...如模型框架图中③所示，单个时间序列数据点可以被分配给一个或多个专家。通过选择部分专家网络来处理特定时间点的输入，模型的计算效率得到了提高。...在与推理时，模型采用贪心算法，利用不同尺度的输出组合成任意的预测长度。
对齐向量与源序列具有相同长度并在解码器的每个时间步被计算 注意力权重 我们将softmax激活函数应用于对齐分数，以获得注意力权重。...预测目标词 为了预测目标词，解码器使用 上下文向量()， 上一时间步的解码器输出()和 前一解码器的隐状态() Luong注意力机制 Luong的注意力模型也被称为乘法注意力。...根据注意力在源序列中的位置，Luong提出了两种类型的注意力机制 全局注意力，关注所有来源位置 局部注意力，注意力只放在每个目标词的源位置的一小部分上 全局注意力与地方关注的共性 在每个时间步t，在解码阶段...通过比较当前目标隐状态h与每个源隐状态h的大小，导出了与源序列中的时间步数大小相等的可变长度对齐向量A 对齐分数被称为基于内容的函数，我们考虑三种不同的选择 全局上下文向量是根据所有源隐状态上的对齐向量计算的加权平均值...，不像全局注意力那样关注整个源序列 计算成本低于全局注意力 局部注意力模型首先在时间t为每个目标词生成对齐位置。
可变大小的输入 可变结构的输入 非默认的推理算法 可变结构的输出 当然，如果计算图可以表示在声明时间内大小未指定的对象，那么静态声明也可以处理可变大小输入。...流程控制操作（如条件执行和迭代）能够被添加到计算图所支持的操作清单中。比如说，要运行可变序列长度的 RNN，Theano 提供扫描操作，TensorFlow 提供动态 RNN 操作。...DyNet 旨在最小化图构造的计算成本，从而实现高效的动态计算。...对每个样本（example）： (a) 创建一个新的计算图（ComputationGraph），并且建立一个表达式（Expression）来填充该计算图，该表达式用来表示针对这个样本想要进行的计算。...示例程序如下： 这个程序显示了为一个简单分类器进行最大似然训练的过程，这个分类器为每个需要它预测的类计算一个向量分数，然后返回这个得分最高的类 ID 以及这个最高分。
算法和数据结构 性能 原则：关注成本 科学方法五步骤： 1.观察自然界的某些特征 2.假设一个与观测结果相一致的模型 3.预测使用该假说的事件 4.通过进一步的观察来验证预测 5.通过反复验证直到确认假说和观察结果一致...对这类问题的正确分析包含如下内容： 透彻理解程序、透彻理解系统和计算机、数学分析的高级工具。 程序运行的总时间取决于以下两个主要因素：每条语句的执行时间成本、每条语句的执行频率。...大小表示数据项个数，容量表示内部数组长度。 摊销分析：python列表操作的总成本除以操作的次数为一个常量。 python的字符串数据类型与python列表类似，主要区别是字符串是不可变对象。...一个字符串包含一个指向字符串中自服务连续存储的内存地址的引用和字符串的长度。性能：拼接一个字符到一个字符串需要线性型运行时间，而拼接两个字符串所需的时间正比于结果字符串的长度。...字符串：40个字节用于对象开销，另外每个字符占一个字节。 数组：72字节用于对象开销（包括数组长度），另外每个对象引用（数组的每个元素）占用8个字节。
UTS中每个点ai表示一个数值，属于实数集R；MTS中每个点ai表示在同一时间点观测到的多个变量，每个点本身就是长度为d的向量ai属于Rd。...分离型卷积神经网络（DisjointCNN）显示将1维卷积核分解为不相交的时间和空间组件，几乎不增加计算成本的情况下提高准确性。...表2 基于CNN的时间序列分类模型总结 3.3 循环神经网络模型 3.3.1 循环神经网络 RNNs是一种专门处理时间序列和其他序列数据的神经网络，可以处理可变长度的输入和输出，通过在不同层之间建立共享参数的有向连接实现...然而，RNN在时间序列分类中的应用较少，原因包括： 在长时间序列上训练时，RNN会遇到梯度消失和梯度爆炸问题； RNN的计算成本较高，训练和并行化困难； 循环架构主要用于预测未来，不适合直接用于时间序列分类...4.1.1 卷积神经网络 在HAR（活动识别）中，卷积核的常见类型有k×1核，该核将k个时间步一起卷积，并在每个时间序列上移动。卷积层的输出被展平并通过全连接层处理，然后进行分类。
对于大多数切片大小，OCS 也有 99.0% 和 99.5% 的良好输出。...与 Infiniband 相比，OCS 的成本更低、功耗更低、速度更快，成本不到系统成本的 5%，功率不到系统功率的 3%。...由于小的聚集 / 分散内存访问和可变长度数据交换，在 TensorCore 上放置嵌入其实并不是最佳选择。...数据中心网络的尾部延迟和带宽限制将进一步限制训练系统。 对此，谷歌认为可以使用 TPU 超算的总 HBM 容量优化性能，加入专用 ICI 网络，并提供快速收集 / 分散内存访问支持。...与 TPU v1 一样，这些单元执行类似 CISC 的指令并对可变长度输入进行操作，其中每条指令的运行时间都取决于数据。
DETR Deformable DETR使用多尺度特征来改善性能，然而，与DETR相比，encoder token的数量增加了20倍，并且编码器注意力的计算成本仍然是瓶颈。...尽管只有encoder token被稀疏化，但与可变形DETR相比，总计算成本降低了38%，每秒帧数 (FPS) 增加了42%。 02 背景 近年来，我们见证了深度学习中目标检测的巨大进步和成功。...然而，使用多尺度特征作为编码器输入会使要处理的token量增加约20倍。最终，尽管对相同的token长度进行了有效的计算，但整体复杂性再次增加，使得模型推理甚至比普通的DETR更慢。...在仅精炼编码器块中选定的token后，辅助头从编码器输出中选择前k个token，用作解码器对象查询。这个过程在上图中被称为(2)。...此外，我们注意到每个编码器块中的附加辅助磁头在提高性能方面发挥着关键作用。仅将稀疏编码器token传递给编码器辅助头以提高效率。
相比文本引导的图像生成模型来说，生成视频的计算成本更高，高质量的文本-视频训练数据也要少的多，并且输入的视频长度参差不齐等问题，从文本中直接生成视频更困难。...这也是第一次有论文研究从时间可变的文本提示中生成视频，并且文中提出的视频编码器/解码器在空间和时间上的质量均优于其他模型。...理想情况下，视频生成模型必须能够生成任意长度的视频，同时有能力将某一时刻的生成帧以当前时刻的文本提示作为条件，这些文本提示会随时间步变化。...最重要的是，ViViT编码器需要一个固定长度的视频输入，因为它在时间上采用的是all-to-all注意力。将其替换为因果注意力之后，C-ViViT编码器就会变成自回归，并允许输入帧的数量可变。...Phenaki采用掩码双向Transformer，通过一个小且固定的采样步骤来减少采样时间，而无需考虑不同的视频序列长度，双向Transfomrer可以同时预测不同的视频tokens 在每个训练步骤，
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