---- 在一些数据补偿的场景中，使用备份导入表数据的时候，如果已知目标表存在冲突数据，会搭配 mysql 的 --force 参数来跳过冲突的行数据，防止批处理因为行冲突中断退出。...但是在某些情况下可能会导致部分备份数据未导入的情况。...，没有数据丢失问题了。...--force的限制 --force 会忽略掉冲突的数据行，此场景只适用于导入时允许只保留冲突旧数据的情况。...SQL ，导致部分数据丢失。
起因 项目使用的 Flask+SQLAlchemy+uwsgi ，突然有一天编写了一个有对数据库高并发的接口。然后其他本来正常的接口就偶尔会出现404错误，且必须重启服务才能解决。...试验① 以为是MySQL连接池和超时时间导致的，反复查看发现并没有什么问题。然后怀疑到是不是python对MySQL的连接驱动导致的。 项目里使用的pymysql被公认为是比较慢的连接驱动。...结果只是使触发这种bug的频率稍微降低了一点 试验② 后来就怀疑到是不是uwsgi起多进程的时候触发了什么奇怪的bug，结果一搜就在Stack Overflow上发现了宝藏。...简单翻译一下，就是uwsgi启动多进程时，会启动一个主进程初始化所有的app（其中包括数据库连接），然后将所有app复制到其他进程中。这！就！导！致！了！...所有进程全部共用一个MySQL的连接 如果在uwsgi.ini中添加参数lazy-apps=true，即可让各个进程都创建自己的app。即所有进程都有属于自己的MySQL连接了。
每个关系都是通过一个新的神经张量网络的参数来定义的，这个神经张量网络可以明确地涉及两个实体向量 [图片] 使用NTN预测新的关系三元组。...培训目标 NTN采用对比式最大余量目标函数进行训练。给定训练样本中的三元组[m11.gif]，则通过随机的将第二个实体替换为[m11.gif]来创建负样本，其中j是随机索引。...在实践中，这种初始化比其他初始化导致更好的性能。add_weight 函数的另一个参数是可训练的，如果我们不想更新特定的可调参数，可以设置为false。...请不要更改函数的名称，因为它们与Keras API一致。...编译函数中调用这个自定义的丢失函数。
一、故障现象 1）、系统卡在Control-D to continue界面 服务器（虚拟机在迁移完成后）重新启动，启动后发现磁盘有异常，技术人员先注释掉/etc/fstab中有异常的那个磁盘挂载项，...先让系统正常启动 (图片点击放大查看) 输入密码后，先注释掉/etc/fstab中有异常的那个磁盘挂载项 然后重启进入系统 (图片点击放大查看) 2）、/dev/sdb1对应的LVM信息丢失 pvs...vgs lvs 发现无之前的相应的PV,VG,LV (图片点击放大查看) 二、恢复过程复盘 下面为VMware虚拟机中模拟当时的故障情况 1、cd /etc/lvm/backup/ 列出在Linux...中恢复LVM元数据的备份文件 vgcfgrestore --list vgdata (图片点击放大查看) cat /etc/lvm/backup/vgdata (图片点击放大查看) 2、恢复PV...以上在虚拟机中复盘恢复的过程 与当时故障发生并恢复时的步骤略有差异 1、以下是当时恢复的主要命令汇总 dd if=/dev/zero bs=1k count=2 of=/dev/sdb1 sync pvcreate
当存储Cache由于丢失时，我们应该如何处理，让数据库重新能够open起来呢？让我们听听，云和恩墨 ACE 李真旭分享的这篇案例。...发现问题 最近某客户的一套核心数据库由于存储问题导致清掉Cache之后无法启动。首先我们来看看数据库在启动的时候报什么错误： ? 错误并不复杂。...整个数据库恢复+重建过程将近20小时左右(2tb左右的库). 由于客户存储环境io较差，因此导致整个重建过程比较复杂，比较耗时。...因此Zdata的io操作上直接落盘或者写到Pcie上，不存在数据丢失的风险。...补充说明 1) 由于数据库很多事务无法正常恢复，导致SMON在不断尝试进行事务恢复时报错，达到一定次数之后会crash实例，进而影响数据库的重建工作。
一、问题起源 不久前用户反馈部门的 MySQL 数据库发生了数据更新丢失。为了解决这个问题，当时对用户使用的场景进行了分析。发现可能是因为用户在两台互为主从的机器上都进行了写入导致的数据丢失。 ?...如图所示，是正常和异常情况下应用写入数据库的示例。随后在更加深入调查问题的过程中，DBA 发现了故障引起数据丢失的原因： ? 如图 1-2 所示为故障具体过程的还原。...从图中可以看出在第 3 步 DP 上的写入操作，在恢复 DA 到 DP 的同步之后，覆盖了第 4 步 DA 上的写入。因此导致了最终两台机器数据不一致，并且有一部分数据更新丢失。...如果从库的表上没有主键或唯一键时，则需要根据每一个行记录 BEFOR IMAGE 在所有数据中进行一次全表扫描。在大多数情况下这种开销非常巨大，会导致从库和主库的巨大延迟。...在通过主键或者唯一键索引检索数据的时候会调用 do_index_scan_and_update 函数，在函数逻辑中直接通过主键/唯一键索引返回了记录然后重放 Binlog。 ?
函数 1.2 维度和轴 1.3 例子 1.4 DIN使用 0x02 reshape 2.1 reshape函数 2.2 DIN使用 0x03 expand_dims 3.1 expand_dims函数...0x01 reduce_sum 因为 reduce_sum 中有降维可能，所以在这里一起讲解 1.1 reduce_sum函数 reduce_sum() 用于计算张量tensor沿着某一维度的和，可以在求和后降维...0维，又称0维张量，数字，标量：1 1维，又称1维张量，数组，vector：[1, 2, 3] 2维，又称2维张量，矩阵，二维数组：[[1,2], [3,4]] 3维，又称3维张量，立方（cube），三维数组...0x02 reshape 2.1 reshape函数 原型为 def reshape(tensor, shape, name=None) tensor 为被调整维度的张量。...3.1 expand_dims函数 expand_dims 所实现的功能是给定一个input，在axis轴处给input增加一个为1的维度。
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 1 什么是激活函数 激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分...，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。...由于当x<0时，relu函数的导数为0，导致对应的权重无法更新，这样的神经元被称为"神经元死亡"。 relu函数公式和图像如下： ?...（当然，也可以不用，没有使用激活函数的层一般称为logits层），在构建模型是，需要根据实际数据情况选择激活函数。
标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...再次注意，使用.numpy()函数从张量中提取 Python 值： s = tf.size(input=t2).numpy() s 输出将如下所示： 12 查找张量的数据类型 TensorFlow 支持您期望的所有数据类型...Dense是一个完全连接的层，意味着其所有神经元都连接到上一层和下一层中的每个神经元。 下面的示例有 512 个神经元，其输入通过 ReLU（非线性）激活函数传递。...这样做是为了防止任何特定的神经元变得过于专业化，并导致模型与数据过拟合，从而影响测试数据上模型的准确率指标（在后面的章节中将对此进行更多介绍）。...接下来，我们将进一步讨论激活函数。 激活函数 重要的是要注意，神经网络具有非线性激活函数，即应用于神经元加权输入之和的函数。 除了平凡的神经网络模型外，线性激活单元无法将输入层映射到输出层。
Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。...这时可以使用另一种更加通用、更加灵活的使用 Keras 的方式，就是函数式API（functional API） 使用函数式 API，你可以直接操作张量，也可以把层当作函数来使用，接收张量并返回张量（因此得名函数式...在将Model对象实例化的时候，只需要使用一个输入张量和一个输出张量，Keras 会在后台检索从 input_tensor 到 output_tensor 所包含的每一层，并将这些层组合成一个类图的数据结构...在 Keras 中，你可以在编译时使用损失组成的列表或字典来为不同输出指定不同损失，然后将得到的损失值相加得到一个全局损失，并在训练过程中将这个损失最小化 当我们为各个头指定不同的损失函数的时候，严重不平衡的损失贡献会导致模型表示针对单个损失值最大的任务优先进行优化...如果这个反馈信号的传播需要经过很多层，那么信号可能会变得非常微弱，甚至完全丢失，导致网络无法训练。
，该函数将接受配置的数据生成器、拟合模型和单个图像，并使用测试时间扩展返回一个类预测(整数)。...通过调用cifar10.load_data()函数，可以通过Keras API轻松加载CIFAR-10数据集，该函数返回一个元组，该元组包含分割为输入(图像)和输出(类标签)组件的训练和测试数据集。...这确保了输入很小并且接近于零，反过来，这意味着模型的权值将保持很小，从而导致更快更好的学习。...首先，我们可以定义一个名为load_dataset()的函数，它将加载CIFAR-10数据集并为建模做好准备。...下面的repeated_evaluation()函数实现了这一点，获取数据集并使用默认的10个重复求值。
今天有个朋友问我们一个问题，说他在使用了impdp导入数据的时候，使用了TABLE_EXISTS_ACTION=REPLACE这个选项，结果现在数据都给覆盖了。...导致的，在公司64位的环境上模拟了一下，还是能够复现。...versions_operation oper,table_name from test versions between scn minvalue and maxvalue; 里面有4条记录，都是导入之后的数据...，导入之前的数据就丢失了。...这样的话，只能使用一些非常规手段来 恢复数据了，这个时候可以考虑使用DUL这个工具了。国内也有几个牛人有自己的工具，ODU来尝试了。 ODU的使用还是需要花些功夫的。可以参考下面的链接来试试。
，参数太小会导致特征在每层间逐渐缩小而难以产生作用，参数太大会导致数据在逐层间传递时逐渐放大而导致梯度消失发散，不能训练 （4）如果有可能满足Glorot条件也是不错的 上面的几点要求中，（1）（2）（...它从以 0 为中心，标准差为 stddev = sqrt(2 / fan_in) 的截断正态分布中抽取样本， 其中 fan_in是权值张量中的输入单位的数量，在keras中的实现为 keras.initializers.he_normal...keras.initializers.lecun_normal(seed=None) 2.4、Batch Normalization BN是将输入的数据分布变成高斯分布，这样可以保证每一层神经网络的输入保持相同分布...优点 随着网络层数的增加，分布逐渐发生偏移，之所以收敛慢，是因为整体分布往非线性函数取值区间的上下限靠近。这会导致反向传播时梯度消失。...BN就是通过规范化的手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值0方差1的标准正态分布，使得激活输入值落入非线性函数中比较敏感的区域。
该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。...的作用类似，但它断开的是整个2D特征图，而不是单个神经元。...如果一张特征图的相邻像素之间有很强的相关性（通常发生在低层的卷积层中），那么普通的dropout无法正则化其输出，否则就会导致明显的学习率下降。...如果一张特征图的相邻像素之间有很强的相关性（通常发生在低层的卷积层中），那么普通的dropout无法正则化其输出，否则就会导致明显的学习率下降。...，将一个张量列表中的若干张量合并为一个单独的张量 参数 layers：该参数为Keras张量的列表，或Keras层对象的列表。
, activation='relu', input_dim=784)) # keras初始化所有激活函数,activation: # keras\activations.py # keras\backend...\cntk_backend.py # import cntk as C # 1.softmax： # 对输入数据的最后一维进行softmax，一般用在输出层; # ndim == 2,K.softmax...kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 三、示例 例1： from keras.layers import...(512, activation= 'sigmoid', input_dim= 2, use_bias= True)) 这里定义了一个有512个神经元节点，使用sigmoid激活函数的神经层，此时输入形状参数为...],[11,12]]]这个张量的shape为（3,2,2）, [1,2,3,4]这个张量的shape为（4，） input_dim：代表张量的维度，之前3个例子的input_dim分别为2,3,1。
tf.expand_dims( input, axis=None, name=None, dim=None)将维数1插入张量的形状中。(弃用参数)有些论点是不赞成的。...它们将在未来的版本中被删除。更新说明:使用axis参数。给定一个张量输入，这个操作在输入形状的维数索引轴上插入一个维数为1的维度。尺寸指标轴从零开始; 如果为轴指定一个负数，则从末尾向后计数。...例如，如果你有一个shape [height, width, channels]的图像，你可以用expand_dims(image, 0)将它做成一批1个图像，这将生成shape [1, height,...参数:input: 一个张量。axis: 0-D(标量)。指定要在其中展开输入形状的维度索引。必须在[-rank(输入)- 1,rank(输入)]范围内。name: 输出张量的名称。...返回值:一个与输入数据相同的张量，但它的形状增加了尺寸为1的额外维数。
和MNIST数据集类似，IMDB数据集也集成在Keras中，同时经过了预处理：电影评论转换成了一系列数字，每个数字代表字典中的一个单词。...有两种转换方式： 填充列表使每个列表长度都相同，然后转换为整数类型的张量，形状为(samples, word_indices),使用张量作为神经网络的第一层(Embedding层，能处理这样的整数类型张量...一个神经元单元表示网络层表示空间的一个维度。16个神经元表示网络层权重系数形状为(input_dimensions, 16);dot点积运算将会把输出张量转换为16维度的表示张量。...可以使用predict函数对数据进行预测，给出为正面评论的概率。...使用relu为激活函数的Dense网络层的线性连接能解决很大一部分问题； 在二分类问题中，网络模型应该以包含一个神经元，激活函数为sigmoid的Dense层结束；输出是介于0~1的标量，可以理解为概率
和IMDB、MNIST数据集类似，Reuters数据集也可以通过Keras直接下载。...：将标签列表转换成整数张量；使用one-hot编码。...预测新数据 使用predict函数，产生一个46维的概率分布。...主要原始是模型试图将大量的信息压缩到低纬度空间中表示，丢失了大量重要的信息。...小结 N分类问题，网络最后Dense层神经元数目为N； 单标签多分类问题中，最后一层的激活函数为softmax，产生一个包含N类的概率分布； categorical crossentropy是处理单标签多分类问题最常用的损失函数
那这里面主要有两个问题，第一是这个图结构在运行中不能任意更改，比如说计算图中有一个隐含层，神经元的数量是100，你想动态的修改这个隐含层神经元的数量那是不可以的；第二是调试困难，keras没有内置的调试工具...function函数可以接收传入数据，并返回一个numpy数组。...function keras.backend.function(inputs, outputs, updates=None) 实例化 Keras 函数。 参数 inputs: 占位符张量列表。...有频繁张量变换操作的，如dot, mat, reshape等等，记得加一行形状变化的注释，如（100， 128）– (100, 64) 可以使用tensorboard查看网络的参数情况 确保你的数据没有问题...，很多时候输出不对不是神经网络有问题，而是数据有问题 以上这篇使用K.function()调试keras操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
我们将在本章中介绍以下主题： TensorFlow 核心 张量 常量 占位符 操作 从 Python 对象创建张量 变量 从库函数生成的张量 数据流图或计算图 执行顺序和延迟加载 跨计算设备执行图...请参阅以下资源以了解有关张量及其数学基础的更多信息： 维基百科上的张量页面 来自美国国家航空航天局的张量导言 张量可以在其所有维度中存储一种类型的数据，并且其元素的数据类型被称为张量的数据类型。...正则化回归 在线性回归中，我们训练的模型返回训练数据的最佳拟合参数。但是，在训练数据上找到最合适的参数可能会导致过拟合。 过拟合意味着模型最适合训练数据，但会给测试数据带来更大的误差。...权重张量的第二维是当前层中的神经元的数量。 偏差都是一维张量，其中维度等于当前层中的神经元数量。...在这种情况下，权重张量的维度等于最后隐藏层中的神经元数量和输出目标的数量。
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