DR(指定路由器) DR负责用LSA描述该网络类型及该网络内的其他路由器,同时也负责管理他们之间的链接状态信息交互过程。...DR选定后,该广播型网络内的所有路由器只与DR建立邻接关系,与DR互相交换链路状态信息以实现OSPF区域内路由器链路状态信息同步。...DR是一个OSPF路由接口的特性,不是整台路由器的特性;DR是某个网段的DR,而不是全网的DR。 BDR(备份指定路由器) OSPF在选举DR的同时,还会选举一个BDR(备份指定路由器)。...网络上的所有路由器将于DR和BDR同时形成邻接关系,如果DR失效,BDR将立即称为新的DR。
进入正题~categorical_crossentropy loss(交叉熵损失函数)讲交叉熵损失函数,我想先从均方差损失函数讲起 均方差损失函数 简单来说,均方误差(MSE)的含义是求一个batch中...那么 loss=−(1∗log(0.8)+0∗log(0.2))=−log(0.8)。...Hinge loss 在网上也有人把hinge loss称为铰链损失函数,它可用于“最大间隔(max-margin)”分类,其最著名的应用是作为SVM的损失函数。 ? 二分类情况下 ?...hinge loss: 栗子②△取10 ?
time=0.716 ms ^C — 172.25.0.254 ping statistics — 3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss...time=0.606 ms ^C — 192.168.115.40 ping statistics — 2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss...^C — 192.168.115.41 ping statistics — 5 packets transmitted, 0 received, +3 errors, 100% packet loss...time=0.544 ms ^C — 192.168.115.41 ping statistics — 3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss
LVS 主要有三种模式: NAT TUN DR 它们的主要区别可以参考 VS/NAT VS/TUN VS/DR server any tunneling non-arp device server network...server gateway load balancer own router own router 详细区别可以参考 How virtual server works 这里演示一下如何配置 LVS 的 DR...[root@rs2 ~]# cat /proc/sys/net/ipv4/conf/all/arp_announce 2 [root@rs2 ~]# 这一步的主要目的是让 RS 禁言 节选: 编辑DR...192.168.56.181 metric 102 192.168.56.185 dev eth2 scope link src 192.168.56.185 [root@ds1 ~]# LVS DR
最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了类别不均衡问题的解决方式,主要实践了“魔改”loss(focal loss, GHM loss, dice loss 等),整理如下。...因此,就集中看下重加权 loss 改进的部分。 2. 模型层面的重加权 重加权主要指的是在 loss 计算阶段,通过设计 loss,调整类别的权值对 loss 的贡献。...比较经典的 loss 改进应该是 Focal Loss, GHM Loss, Dice Loss。...在交叉熵 loss 基础上,当正样本预测值 大于 0.5 时,需要给它的 loss 一个小的权重值 ,使其对总 loss 影响小,反之正样本预测值 小于 0.5,给它的 loss 一个大的权重值。...& DSC Loss Dice Loss 是来自文章 V-Net 提出的,DSC Loss 是香侬科技的 Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks。
Contrastive Loss 在传统的siamese network中一般使用Contrastive Loss作为损失函数,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。...siamese network-孪生神经网络 contrastive loss的表达式如下: ?...# tensorflow伪代码 def contrastive_loss(self, y,d,batch_size): tmp= y *tf.square(d) #tmp= tf.mul...观察上述的contrastive loss的表达式可以发现,这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度,也能够很好用于训练提取特征的模型。当y=1(即样本相似)时,损失函数只剩下 ?...与欧式距离之间的关系,因为欧式距离越大与"两个文本相似"这个事实事与愿违,那么我们就对它们惩罚越大(即loss越大)。
,Keepalived 可以通过预设的检查逻辑来管理 LVS 配置,从而实现对 LVS 自动且动态的调配,让整个 LB 系统更加灵活且健壮 这里演示一下如何配置 Keepalived 加 LVS 的 DR...192.168.56.185/24 } } virtual_server 192.168.56.185 80 { delay_loop 6 lb_algo wrr lb_kind DR...192.168.56.185/24 } } virtual_server 192.168.56.185 80 { delay_loop 6 lb_algo wrr lb_kind DR...time=0.411 ms ^C --- 192.168.56.185 ping statistics --- 3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss
The hinge loss is used for "maximum-margin" classification, most notably for support vector machines...For an intended output t = ±1 and a classifier score y(raw score), the hinge loss of the prediction y...that when t and y have the same sign (meaning y predicts the right class) and |y| \ge 1, the hinge loss...ml-hinge-loss
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下?...参数 a 通常表示 residuals,写作 ,当 时,Huber loss 定义为: 是 的参数, 是真实值
Dr. Elephant是一个Hadoop和Spark的性能监控和调优工具。它能自动采集作业的度量指标并分析他,然后以简单明了的方式展现出来。Dr....Dr. Elephant使用了一组可配置的插件式启发算法来分析hadoop和spark作业并提供优化建议。然后针对结果数据来建议如何调整作业。...Dr. Elephant能很好支持Hadoop生态框架以及后续的新框架,同时对Spark的支持也很友好。你同时也可以通过插件的方式配置各种你喜欢的启发式算法。...5.用例 在LinkedIn,开发者们用Dr. Elephant来处理许多不同的用例,包括监控他们的工作流在集群上的运行情况,通过监控分析了解为什么作业运行较慢,比较作业每次运行的区别,Dr....先开个新坑,Dr.Elephant官方文档翻译系列文章,及后续实战经验。最近工作中正在使用,生产环境已上线,积累了些心得。
一、DR模式集群 在TUN模式下,由于需要在LVS与真实服务器之间创建隧道连接,这样会增加服务器的负担。...与TUN模式类似,在DR模式中LVS依然只承担数据的入站请求,并且根据算法选择出合适的真实服务器,最终有后端真实服务器负责将响应数据包发送给客户端。...但是与隧道模式不同的是,DR模式中要求调度器与后端服务器必须在同一个局域网内,VIP地址也需要在调度器与后端所有的服务器间共享,因为最终的真实服务器给客户端回应数据包时需要设置源地址为VIP的地址,目标地址为为客户端的...IP地址,这样客户端访问的是LVS调度器的VIP地址,回应的源地址也依然是VIP地址,客户端是感觉不到后端服务器的存在的,由于多台计算机都设置了同样一个VIP地址,所以在DR模式中要求调度器的VIP地址对外是可见的...缺点: 要求负载均衡器的网卡必须与RS物理网卡在一个物理段上 二、实战案例 案例需求 部署基于LVS DR模式的web集群 实验环境 五台安装CentOS8的虚拟机一台测试机,一台LVS分发器,一台路由器
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。...Huber Loss 定义如下??参数 a 通常表示 residuals,写作 y−f(x),当 a = y−f(x) 时,Huber loss 定义为:?...δ 是 HuberLoss 的参数,y是真实值,f(x)是模型的预测值, 且由定义可知 Huber Loss 处处可导。各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易,0.1元就行了。
print('1111',loss) print('2222',loss.data)#tensor且GPU print('3333',loss.cpu()) print('4444',loss.cpu(...).data)#tensor且CPU # print('5555',loss.cpu().data[0])#报错 IndexError: invalid index of a 0-dim tensor....Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python number # print('6666',loss.cpu().numpy())#报错...Use var.detach().numpy() instead. print('7777',loss.cpu().detach().numpy()) print('8888',loss.cpu().data.numpy...()) print('9999',loss.cpu().item()) print('aaaa',loss.item())#后四者一样,都是把数值取出来 结果:
题目:Dr. Evil Underscores D. Dr.
2.1 LVS-DR和LVS-IP TUN集群概述 2.1.1 服务概述: 2.1.2 Direct Routing(直接路由) director分配请求到不同的real server。...2.2 实战:配置LVS-DR集群 分发器IP配置 从拓扑图看出我们的eth0有2个IP地址,所以我们需要配置eht0和eth0:1两个IP DIP===eth0===172.17.1.150 VIP...:34 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff inet 172.17.1.160/20 brd 172.17.15.255 scope global eth1 2.2.3 配置LVS-DR...172.17.1.151 -g [root@localhost network-scripts]# ipvsadm -a -t 172.17.1.160:80 -r 172.17.1.152 -g 注:-g 表示DR...DR和TUN模式不需要开启。
1) 两个分布很接近,但是与0和1不接近,loss仍然很大,只适合分类 2)mse只计算两个差异,做回归用的,数据相同,bceloss比mseloss大。...3)SmoothL1Loss比mseloss小 4) bceloss收敛比较快 5)bceloss input必须是0-1之间,targets可以不是 6)target 是0.5 input 是0.4与...0.6,loss无正负之分,只有大小之分。...('self',x) x= loss_fn(conf_data, conf_mask).item() print('mse',x) loss_fn = torch.nn.BCELoss() # reduce...=False, size_average=False) x = loss_fn(conf_data, conf_data).item() print('self',x) x = loss_fn(conf_data
很简单,调整损失函数即可,这里主要借鉴了hinge loss和triplet loss的思想。...这一节我们试着理解为什么Focal Loss有效,下图展示了不同\gamma值下Focal Loss曲线。特别地,当\gamma=0时,其形式就是CrossEntropy Loss ?...中 (1-pt)**γ loss = torch.mul(alpha, loss.t()) if self.size_average: loss...= loss.mean() else: loss = loss.sum() return loss y_pred = torch.randn...focal loss理解与初始化偏置b设置解释 使用focal loss训练数据不平衡的模型
图像的超分辨率也用了perceptual loss 图像超分辨率的loss 原代价函数使重建结果有较高的信噪比PSNR,但是缺少了高频信息,出现过度平滑的纹理。...图像分割转移也用了perceptual loss,注意看蓝线加黑线呦,她就是内容损失,而且它作用在较低层特征层上的。然后同样看红线和黑线,她就是风格损失,他是作用在从低到高所有特征层上。...图像风格转移元老级文章 perceptual loss是是如何做的? ...转移网络内容的特征重建loss,φj(y)是y的第j层输出特征层 转移网络风格的特征重建loss,φj(x)是x的第j层输出特征层 损失网络有什么优点? ...为什么用perceptual loss收敛速度快? 回传导数时,相比于MSE对pixel与pixel之间的差异, 回传分布更具有普适性。
^{\frac {1}{p}} = \max(|x_1-y_1|,…,|x_n-y_n|) 损失函数 0 - 1 损失函数 gold standard image.png 对数损失函数 Log Loss...cross entropy error image.png 对 LR 而言, 把它的条件概率分布方程 image.png 带入上式, 即可得到 LR 的对数损失函数 平方损失函数 Square Loss...image.png 其中 $$Y-f(X)$$ 表示残差, 整个式子表示残差平方和, Residual Sum of Squares 指数损失函数 Exponential Loss image.png...与比平方损失相比,它对 outlier 更加不敏感 对于回归问题 image.png 其中 $$|a|=y-f(x)$$ 对分类问题 image.png 下图是 huber loss(绿色)与平方损失...以 w∈R2w\in \mathbb R^2w∈R2 为例,椭圆形是 loss 的损失等高线,灰色区域是约束区域,等高线与约束区域相交的地方,就是最优解。
原文链接:Hinge loss Hinge loss 在机器学习中,hinge loss常作为分类器训练时的损失函数。hinge loss用于“最大间隔”分类,特别是针对于支持向量机(SVM)。...,hinge loss的结果为L(y)=0,但是当出现错误的分类是,hinge loss的L(y)与y呈线性关系(一个线性误差)。...扩展 当然有时二分类的SVM通常会以一对一或者一对多的形式扩展到多分类的任务,为了实现这个目的,也可以扩展hinge loss函数。现在已经有多种hinge loss的不同的变化形式。...优化 hinge loss是一个凸函数,所以,很多在机器学习中涉及到的凸优化方法同样适用于hinge loss。它是不可微的(不连续啊),但是对于线性SVM( ?...上图中为hinge loss(蓝)和0/1损失(绿)。注意,hinge loss函数惩罚了ty<1(也就是说在ty<1的时候有loss不为0),这个特点和SVM中的分类间隔的概念是相对应的。
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