在某些情况下，可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小，以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。...图片步骤1：检查当前Swap情况首先，需要检查当前系统上的Swap情况。...可以通过以下命令来查看系统的Swap使用情况：sudo swapon --show上述命令将显示当前系统上已启用的Swap分区及其大小。如果没有显示任何输出，则表示系统当前没有启用Swap。...可能的问题和注意事项在增加Swap大小时，请注意以下几点：选择合适的Swap大小：根据系统的需求和可用硬盘空间，选择适当的Swap大小。...增加Swap大小可以在系统物理内存不足时提供额外的虚拟内存空间，帮助处理内存压力。请确保根据系统需求选择适当的Swap大小，并遵循正确的配置步骤。
CD4和CD8的T细胞的细分亚群 可以看到，在CD4和CD8的T细胞的各自矩阵内部降维聚类分群，这6个细分亚群都并不是泾渭分明的界限。...而区分它们的手段是非负矩阵分解，并不需要有很清晰的界限，只需要各个亚群的核心功能基因集有差异即可。...我们仍然是以 pbmc3k 数据集 为例子给大家展现一下基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群 ； library(SeuratData) #加载seurat数据集 getOption('timeout...： DotPlot 然后降维聚类分群可视化 前面的非负矩阵分解相当于是替代了PCA操作，但是它的结果需要导入到seurat对象里面。...非负矩阵分解的其它应用 从上面的演示来看，我们的基于非负矩阵分解的单细胞降维聚类分群特殊性在于，预先就指定了待分解的单细胞亚群数量，而且可以找到每个单细胞亚群的各自的特征基因，而无需走常规的降维聚类分群流程
在某些情况下，可能需要增加Ubuntu系统上的Swap大小，以提供更多的可用内存。本文将详细介绍如何在Ubuntu上增加Swap大小。...步骤1：检查当前Swap情况 首先，需要检查当前系统上的Swap情况。...可以通过以下命令来查看系统的Swap使用情况： sudo swapon --show 上述命令将显示当前系统上已启用的Swap分区及其大小。如果没有显示任何输出，则表示系统当前没有启用Swap。...可能的问题和注意事项 在增加Swap大小时，请注意以下几点： 选择合适的Swap大小：根据系统的需求和可用硬盘空间，选择适当的Swap大小。...一般来说，Swap的大小应该是物理内存的1到2倍，但也可以根据具体情况进行调整。 确保硬盘空间足够：在创建Swap文件之前，请确保系统硬盘有足够的可用空间。Swap文件的大小将占用相应的磁盘空间。
：填充宽度，主要是为了调整输出的特征图大小，一般把 padding 设置合适的值后，保持输入和输出的图像尺寸不变。...下图 (a) 表示反池化，(b) 表示上采样，© 表示反卷积。 平均池化与最大池化的差距一般体现在图像的整体亮度上。由于最大池化取得是最大值，因此在亮度上一般是大于平均池化结果的。...2 维的平均池化，主要参数如下： kernel_size：池化核尺寸 stride：步长，通常与 kernel_size 一致 padding：填充宽度，主要是为了调整输出的特征图大小，一般把 padding...特性： 输出值均为正数，负半轴的导数为 0，容易导致死神经元 导数是 1，缓解梯度消失，但容易引发梯度爆炸 针对 RuLU 会导致死神经元的缺点，出现了下面 3 种改进的激活函数。...负半轴每次斜率都是随机取 [lower, upper] 之间的一个数 lower：均匀分布下限 upper：均匀分布上限
Linux 内核镜像的大小取决于多个因素，包括内核的版本、启用的功能、模块的数量以及特定的编译配置。 以下是常见情况下不同内核镜像的大小范围： 1....这个文件一般大小在 5MB 到 15MB 之间。 大小变化取决于所编译的模块和驱动程序数量，以及是否启用了调试符号等选项。...影响内核镜像大小的因素 模块数量：如果内核中编译的模块和驱动程序较多，镜像文件会变大。特别是支持的硬件越多，内核镜像就会越大。...编译选项：例如启用特定功能（如文件系统、网络协议栈等）或禁用一些不需要的功能，都会影响内核大小。 架构：不同硬件架构上的内核大小也会有所不同。...可以通过命令 sudo ls -aalh /boot/ 查看自己的 Linux 系统中内核文件的大小。
二维数组是数组的数组。...二维数组基础 基本的定义方式有两种形式，如： int [][] i = new int[2][3];（推荐） int i[][] = new int[2][3]; 变长的二维数组 public...//列：int[][] b = new int [][3] 是错误的 } } 二维数组的每个元素都是一个一维数组，这些数组不一定都是等长的。 ...声明二维数组的时候可以只指定第一维大小，空缺出第二维大小，之后再指定不同长度的数组。但是注意，第一维大小不能空缺（不能只指定列数不指定行数）。 ...二维数组也可以在定义的时候初始化，使用花括号的嵌套完成，这时候不指定两个维数的大小，并且根据初始化值的个数不同，可以生成不同长度的数组元素。
昨天下午，挪威一家安全公司披露了一个Android应用漏洞，并用描述维京海盗突袭战术的单词StrandHogg对其命名。值得庆幸的是，谷歌已采取措施解决该漏洞，并暂停了受影响的应用程序。...StrandHogg：维京海盗式Android应用漏洞 StrandHogg是一个存在于Android多任务系统中的应用漏洞。...维京海盗StrandHogg的独特之处 1、无需root上演复杂攻击：StrandHogg漏洞之所以独特，主要是因为它最大限度地利用了Android多任务系统弱点，无需root既可允许恶意程序伪装成设备上的任意程序...，已经安装在了一些用户的设备上。...它会让Android操作系统重新评估所有任务和活动，并在启动相关任务前，先查找标记有此属性的活动并将其移动。 这样，恶意程序就会根据新一次启动程序的情况，及时更新屏幕上显示的内容。 ?
本文写的二维码生成是基于jQuery和jquery.qrcode.min.js插件的，本文将介绍两种方法和方式，仅供朋友选择和取舍。本文最下面附有插件的下载地址！...script type="text/javascript"> jQuery(function () { jQuery("#qrCodeDiv").qrcode("设置二维码的内容...缺点：不能设置和控制生成二维码的大小（笔者还没有找到）。...function () { jQuery("#qrCodeDiv").MyQRCode( { content: "设置二维码的内容...至此二维码的生成就写完了，前辈们很友好把代码封装好了，只要遵循一定方法调用就是了，这也许就是互联网的精神，it的精神。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...2.2 第一层卷积层： 输入层通过卷积操作得到若干个Feature Map，卷积窗口的大小为 h ×k ，其中 h 表示纵向词语的个数，而 k 表示word vector的维数。...最终池化层的输出为各个Feature Map的最大值们，即一个一维的向量。...2.4 全连接+softmax层： 池化层的一维向量的输出通过全连接的方式，连接一个Softmax层，Softmax层可根据任务的需要设置（通常反映着最终类别上的概率分布）。...在这里我们先不去除，那么整个句子有7个词，词向量维度为5，那么整个句子矩阵大小为7x5 4.2 #filters filters的区域大小可以使不同的，在这里取（2,3,4）3种大小，每种大小的filter
使用二维数据构造简单卷积神经网络 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现，我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN—网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing...# Tensorflow的卷积操作默认输入有四个维度[batch_size, height, width, channels] # 此处我们将维度增加到四维 input_3d...# Get rid of unnecessary dimensions # 将维数为1的维度去掉，保留数值数据。...，池化层的窗口格式定义和卷积核的不一样 # 其四维数组格式定义和卷积步长，池化步长一致，和输入格式相同，即 # [batch_size, height, width, channels] my_maxpool_output...W为数据维度，F为卷积核或池化窗口的宽或高，P为Padding大小，其中设置卷积为Valid时，Padding为0若设置为SAME卷积，则会有Padding，S是步长大小 本例子中卷积层计算公式为[(
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...2.2.第一层卷积层 输入层通过卷积操作得到若干个Feature Map，卷积窗口的大小为 h ×k ，其中 h 表示纵向词语的个数，而 k 表示word vector的维数。...最终池化层的输出为各个Feature Map的最大值们，即一个一维的向量。...2.4.全连接+softmax层 池化层的一维向量的输出通过全连接的方式，连接一个Softmax层，Softmax层可根据任务的需要设置（通常反映着最终类别上的概率分布）。...#filters filters的区域大小可以使不同的，在这里取（2,3,4）3种大小，每种大小的filter有两个不同的值的filter,所以一共是有6个filter。 4.3.
随着企业越来越多地将应用程序开发和工作负载转移到云上，以及这些云上支出变得越来越复杂，一个与此相关的概念CloudOps(即“云运维”)出现了。...CloudOps： 一种用于云运维的多层框架 “Holistic CloudOps是一个多层次的框架，可以用于帮助企业管理云生态系统的各个方面，”咨询公司Capgemini Americas的副总裁兼卓越云中心主管...“许多客户在以竖井的方式管理着他们的云原生地图，使用了不同的工具和流程，并且从整体上查看其整个云原生地图的能力微乎其微。”...随着越来越多的企业将更多的工作和流程转移到云上，他们也将需要专注于构建CloudOps专业知识。...IT、安全、架构和应用团队都需要在通用的CloudOps实践上协作并保持一致，”CTO说。“如果这些团队在孤岛中工作，CloudOps就不能很好地工作。”
从技能模型上，按照Google的标准，原来传统的SA或NE这样运维角色根本无法胜任Google SRE的岗位，势必要进行非常艰难的转型。...第二，随着互联网业务的高速发展，到目前为止已经诞生出太多的大大小小的互联网公司，各个公司都越来越需要SRE或PE（应用运维）这样的角色。...Google定义的那个真正意义上的SRE呢？...技术体系上，以支持和实现上述标准和规范为目标，涉及自动化、发布、监控、问题定位、容量定位，最终以电子流程串联各个环节，做到事件的闭环 可以看到技术上的平台和系统是用来支撑管理手段的，其实Google的运维并没有单独去提自动化...（关于雅虎PE的岗位的历史和发展我没能找到对应的资料，所以从这一点上看，在理念的宣导上Google是做的最出色的） Google具备超强的技术实力和超前的发展眼光，把在外界看来很苦逼的运维，做成了世界上最高端的技术工种之一
机器学习本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 比如，不需要通过编程来识别猫或狗，机器学习可以通过使用图片来进行训练，从而归纳和识别特定的目标。...其中， 自监督学习(Self-Supervised Learning)方法在最近的学术界和工业界几年备受关注。 无监督学习主要用于关联分析、聚类和降维。...“ 如果人工智能是一块蛋糕，强化学习好比蛋糕上的樱桃，监督学习好比蛋糕上的糖衣，而蛋糕本身是非监督学习。...应用举例：猫狗分类 这里我们以Kaggle上的一个竞赛Cats vs. Dogs（猫狗大战）来举例，感兴趣的同学可亲自动手实验。 1....； TN(True Negative)是将负类预测为负类的结果数目； FN(False Negative)是将正类预测为负类的结果数目。
GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用...inception结构的主要贡献有两个：一是使用1x1的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。...2、使用1x1的卷积核进行降维映射处理 降低了维度也减少了参数量（NiN是用于代替全连接层）。 3、添加两个辅助分类器帮助训练 避免梯度消失，用于向前传导梯度，也有一定的正则化效果，防止过拟合。..., kernel_size=3, padding=1) self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode...图片 下面是运行的情况以及训练集和验证集的准确率，GoogLeNet较之前VGG-16网络运行时间大大增加，而且在CPU笔记本上基本无法运行了，此外准确率较VGG-16并没有看出提升，训练了100轮准确率也只有
神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。...ops.reset_default_graph() sess = tf.Session() # parameters for the run运行参数 data_size = 25 conv_size = 5 # 卷积核宽度方向的大小...maxpool_size = 5 # 池化层核宽度方向上的大小 stride_size = 1 # 卷积核宽度方向上的步长 # ensure reproducibility 确保复现性 seed...# 关于数据维度的处理十分关键，因为tensorflow中卷积操作只支持四维的张量， # 所以要人为的把数据补充为4维数据[1,1,25,1] input_2d = tf.expand_dims...shape=[num_outputs]) # Make the 1D input array into a 2D array for matrix multiplication # 将一维的数组添加一维成为
1.2 ReLU 激活函数 ，修正线性单元 ，正区间恒等变换，负区间 ， 的平滑版本 函数优缺点： 优点：计算简单，导数恒定；拥有稀疏性，符合人脑的神经元活跃特性 缺点：非零中心化...，没有负激活值，影响梯度下降效率；如果一次不恰当的参数更新后，所有数据都不能使某个神经元激活，则其对应的参数梯度为 ，以后也无法激活，陷入‘死亡’( ) 改进 解决 函数负区间的零激活问题...平均池化：选取区域均值(mean pooling)，能保留整体数据的特征。 随机池化：按照其概率值大小随机选择，元素被选中的概率与数值大小正相关 归一化 的输入，计算分布概率 。...长度： 宽度： 、 表示输入的宽度、长度 、 表示输出特征图的宽度、长度 表示卷积核长和宽的大小 表示滑动窗口步长 表示边界填充（加几圈 ） 9 卷积神经网络反卷积结果计算公式...长度： 宽度： 、 表示输入的宽度、长度 、 表示输出特征图的宽度、长度 表示卷积核长和宽的大小 表示滑动窗口步长 表示边界填充（加几圈 ）
图 模块的基本结构如图 所示，整个 结构就是由多个这样的 模块串联起来的。 结构的主要贡献有两个：一是使用 x 的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。...四条路径都使用了合适的填充来使输入与输出的高和宽一致。即假设输入图像为 × ，那么四条路径输出尺寸均为 × ，只不过输出通道数不同。每个最后我们将每条路径的输出在通道维上连结。...作用2： 使用 x 卷积进行降维，降低了计算复杂度。在 结构中的中间 x 卷积和 x 卷积前的 x 卷积都起到了这个作用。 ?...图 当某个卷积层输入的特征数较多，对这个输入进行卷积运算将产生巨大的计算量；如果对输入先进行降维，减少特征数后再做卷积计算量就会显著减少。...最后也使用了辅助损失函数，增强低层网络的判别能力的同时，增强反向传播的梯度的大小，提供额外的正则化能力。
你可以输入2维数据做1维卷积，输入3维数据做2维卷积，输入4维数据做3维卷积，最常用的是2维卷积。...1.卷积层 输入尺寸(W) 过滤器尺寸(F) 步长(S) 零填充(P) 在定义函数之前，让我们看一下获取输出大小的公式。当您具有上述输入值时，输出的大小如下所示： ?...在我们的MNIST模型中，输入为28x28，滤波器为5x5。并且步幅使用1和填充使用2。因此，输出的大小如下: ?...在我们的模型中，输入是28x28，池大小是2x2，补长是2，零填充，所以我们将输出大小如下。 ?...您可以使用我们按顺序创建的功能。 需要注意的一点是，当您在最后一次池化后转到fc层时，必须通过将一维向量的大小乘以原始数组的每个维度的长度来重新整形三维数组的一维数组。
在本次演讲中，黎山通过实际应用场景为我们讲述了基础设施及代码的重要性，以及在云计算的运维中，如何利用工具来实现自动化，提高效率。 ?...就需要增加ECS以承载更多的并发和访问量，所以需要扩容一台与线上应用一致的ECS挂载到SOB上面，这里的一个关键点是扩容一台与现上应用一致的ECS。...安全组的规则可以定义出网或者入网规则，它的端口是多少，指定的规则作用在哪一个安全组上。也就是对security_group的一个引用，还可以指定它的网段。...在创建ECS的时候，我们可以选择Packer创建出来的那个镜像ID。在运行期我们可以使用Ansible去管理这些基础设施或是ECS上的应用。 ?...而且不用通过访问生产环境就能够知道生产环境上的配置情况，也可以提高整个团队DevOps的能力。 今天的分享就到这，谢谢大家！
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