虽然Python的多处理库已成功用于广泛的应用程序，但在本博文中发现它不适用于几个重要的应用程序类，包括数值数据处理，有状态计算和昂贵的初始化计算。主要有两个原因：
上一篇我们学习了三种不易用Python多处理表示的工作负载基准测试的其中两种，并比较了Ray、Python多处理和串行Python代码。今天这一篇我们来聊聊第三种基准测试。
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。
图 1：在 Kaggle Notebook 中可以免费使用 CPU、GPU 和 TPU。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
作者：Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与：路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练，安装简便，速度提升，同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet（孵化）开源项目的贡献者，Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址：ht
学习理论之外，自己寻找资源动手实践，在实际做项目中巩固了习得的理论知识，并进一步体会到了日常积累的重要性。
在工作中，有时会需要将容器暂停，例如，要为容器文件系统做一个快照时。使用 docker pause 与 docker unpause 命令可以对容器进行暂停与激活操作，并且暂停状态的容器不会占用宿主机 CPU 资源。
首先，可执行程序存储在磁盘中(当然也可以是其它介质)，可执行程序中实际上主要包含两部分内容：机器指令以及指令依赖的数据；
本人是一个将要大学毕业的学生，目前就职在中世康恺的AI研发部门，中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司，该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
AI 科技评论按：关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch，TensorFlow，Caffe还是Keras ？近日， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章，对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下： 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
前段时间在训练模型的时候，发现当训练集的数量过大，并且输入的图片维度过大时，很容易就超内存了，举个简单例子，如果我们有20000个样本，输入图片的维度是224x224x3，用float32存储，那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话，总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存，所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的。
OutOfMemory（OOM），中文意为内存溢出，是指 JVM 无法再申请到足够的内存空间，导致 Java 程序无法正常运行。当 JVM 都无法再分配新的内存空间时，就会抛出 OutOfMemoryError 错误，这是一种无法通过 Java 代码修复的错误。
如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。
使用FreeRTOS时，我们可以在application中创建多个任务(task)，有些文档把任务也称为线程(thread)。
看着老徐的窘态，阿珍笑出来了声。老徐起身刚要走，阿珍一把拽住老徐，说：“跟你开玩笑呢，问你个正事，我一直分不清Java的强引用、软引用、弱引用、虚引用，给我讲讲呗。” 老徐立刻自信满满地坐下，说：“那你可问对人了，我对这方面颇有研究。这四种引用级别由高到低依次是：强引用、软引用、弱引用、虚引用。”
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，由Joseph Redmon等人开发。 YOLO算法的第三个版本（YOLO v3）提供了更高的准确性和更快的速度。然而，有时在运行YOLO v3算法时，可能会遇到一个常见的错误“Fatal: Memory allocation failure”，这表明内存分配失败。
早上6点，我不得不开始处理“叫醒”我的一些问题。因为当这些问题发生的时候，我的手机铃声响了。昏睡中的我非常不情愿地拿起了手机，检查我是否疯狂到将叫醒闹钟设在了早上5点。原来是监控系统发现一个Plumbr服务死掉了。
查看系统日志，显示内存不足，杀死了一个java进程，可以推测，就是tomcat惨遭了毒手，
Redis是基于内存存储，常用于数据的缓存，所以Redis提供了对键的过期时间的设置，实现了几种淘汰机制便于适应各种场景。
编写此文档的目的是进一步定制软件开发的细节问题，希望能使本软件开发工作更具体。为了使用户、软件开发者及分析和测试人员对该软件的初始规定有一个共同的理解，它说明了本软件的各项功能需求、性能需求和数据需求，明确标识各项功能的具体含义，阐述实用背景及范围，提供客户解决问题或达到目标所需要的条件或权能，提供一个度量和遵循的基准。具体而言，编写软件需求说明的目的是为所开发的软件提出：
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例，将其作为一个用 Flask 实现的 REST API，并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例，它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
Java 的内存机制是指 Java 程序在运行时，如何管理和分配内存资源，Java采用自动内存管理机制，即通过垃圾回收器来自动管理内存的分配和释放。
在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
我们知道，UMLK 的目的是回收内存，其通过判处一些屌丝进程（低优先级占用大内存）的死刑（Kill）来回收内存，典型的丢兵保帅策略。然而，如果kill的进程的memory回收太慢，可能就达不到目的。反而到需要使用这些被kill的进程时，需要重新load 相关的资源，从而使系统变慢。所以，回收内存的效率就至关重要。
在Java应用程序的开发和部署过程中，很多开发者可能会遇到各种各样的问题。这些问题涵盖了从环境配置到依赖管理的各个方面。在本篇博客中，我们将探讨一些常见的Java程序部署问题，并提供相应的解决方案。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
Android中Java层的ActivityManager类中封装了很多API，可以供我们查询当前系统的很多信息，包括：内存、进程(Process)、任务栈(Task)、服务(Service)等的相关信息。
Eureka是一个用于服务发现和负载均衡的开源框架，被广泛用于微服务架构中。尽管Eureka相对稳定且易于使用，但仍然可能会遇到一些常见的故障。在本文中，我们将介绍Eureka的常见故障以及如何解决这些问题。
在编写和维护Java应用程序时，内存泄漏是一个重要的问题，可能导致性能下降和不稳定性。本文将介绍内存泄漏的概念，为什么它在Java应用程序中如此重要，并明确本文的目标，即识别、预防和解决内存泄漏问题。
Android 系统将尽量长时间地保持应用进程，但为了新建进程或运行更重要的进程，最终需要移除旧进程来回收内存。为了确定保留或终止哪些进程，系统会根据进程中正在运行的组件以及这些组件的状态，将每个进程放入“重要性层次结构”中。必要时，系统会首先消除重要性最低的进程，然后是重要性略逊的进程，依此类推，以回收系统资源。
Java引用总结–StrongReference、SoftReference、WeakReference、PhantomReference
当开始从事数据科学相关行业的时候，很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/）”或“Python学习数据科学的完整教程（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
本博文将从内存管理的角度，进一步探索 Java 虚拟机（JVM）。垃圾收集机制为我们打理了很多繁琐的工作，大大提高了开发的效率，但是，垃圾收集也不是万能的，懂得 JVM 内部的内存结构、工作机制，是设计高扩展性应用和诊断运行时问题的基础，也是 Java 工程师进阶的必备能力。
前言 深入研究Java内存管理，将增强你对堆如何工作、引用类型和垃圾回收的认识。 你可能会思考，如果你使用Java编程，关于内存如何工作你需要了解哪些哪些信息?Java可以进行自动内存管理，而且有一个
JVM的内存划分中，有部分区域是线程私有的，有部分是属于整个JVM进程；有些区域会抛出OOM异常，有些则不会，了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
在正常的运行下，mac系统相对来说是比较流畅的，不容易出现卡顿的现象。如果出现mac卡顿的话，可能是外部环境或应用程序问题引起的。接下来，一起来详细了解下为什么mac会卡顿，mac电脑卡顿怎么解决的相关问题吧。
任何有经验的.NET开发人员都知道，即使.NET应用程序具有垃圾回收器，内存泄漏始终会发生。并不是说垃圾回收器有bug，而是我们有多种方法可以（轻松地）导致托管语言的内存泄漏。
在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因，并提供可能的解决方案。
今天从操作系统的角度来闲聊一下代码开发过程中如何配合系统做内存管理。内存就是一块数据存储区域，是可被操作系统调度的资源。在多任务（进程）的OS中，内存管理尤为重要，OS需要为每一个进程合理的分配内存资源。所以可以从OS对内存和回收两方面来理解内存管理机制。
AI 研习社按，近期，AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
上一篇文章唠了唠 任务栈，返回栈和启动模式，今天来聊一聊同样和 Activity 息息相关的 生命周期 。
无论你是新手开发者还是希望管理自己的应用程序，下面 20 条基本的系统管理命令都可以帮助您更好地了解您的应用程序。它们还可以帮助解决为什么应用程序可在本地正常工作但不能在远程主机上工作这类的系统故障。这些命令适用于 Linux 开发环境、容器和虚拟机。
了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
想必很多朋友对OOM（OutOfMemory）这个错误不会陌生，而当遇到这种错误如何有效地解决这个问题呢？今天我们就来说一下如何利用软引用和弱引用来有效地解决程序中出现的OOM问题。下面是本文的目录大纲：
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