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Caffe2 - (九)MNIST 手写字体识别

MNIST 准备下载 MNIST Dataset,并解压.Caffe2 提供了 LevelDB 工具 - make_mnist_db,caffe2buildcaffe2binaries 或 ; label 格式为 ,datatype 为 int.网络进行是浮点(float computations),这里将设为 float 类型.值稳定性,将从 范围,转换到 . in-place ,添加训练 operators:Operator LabelCrossEntropy - 输入和 label 交叉熵. (model, softmax, label)梯度 Operators - 关于 loss 梯度: model.AddGradientOperators()Operator Iter - 训练中迭代次器 3.5 LeNet 模型# 集workspace.RunNetOnce(test_model.param_init_net)workspace.CreateNet(test_model.net,

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LevelDB:且看非主流自白和逆袭

我们会对比valgrind使用前后性能,从而快速找出问题发生地方,并做性能修复。另外,通过模拟库崩溃可hamsterdb可恢复性。 另外,我运行了两个Hamsterdb 分析函LevelDB也是。所有运行缓存大小从4MB到1GB,机器配备一个HDD和一个SSD。 (HDD,4MB缓存) image.png 末尾是“77”键(SSD,1GB缓存) image.png 对于随机读,Hamsterdb性能要好于LevelDB。 对于随机写,只要量不是太大时候,Hamsterdb 要快于LevelDB。而从1千万键以上开始,hamsterdb就会遭受BTree传统问题:大量非序连续IO高磁盘寻道延迟。 话虽这么说,这个也很好地证明了Hamsterdb分析能力。尤其是sum和count运都可以很好地扩展。连续插入和扫描也是Hamsterdb亮点,且不管量多大,它都可以非常快。

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    高性能KeyValue存储引擎SessionDB

    ,架构和设,我们性能优化,并做出性能评和分析。 我们Key-Value存储引擎基于LSM(Log Structured Merge Tree)法思想,借鉴了Google LevelDB一些设思想,同时在读写方面做了很多性能优化,具备如下特点: 标注: NA表示错误导致没有结果SessionDB总体读写性能要优于基于B+树BerkeleyDB,也优于GoogleLevelDB,甚至优于Facebook对LevelDB改进版RocksDB 结论为满足实际项目需要,我们设和开发了一个高性能基于LSMKeyValue存储引擎SessionDB,我们在LSM法(特别是参考Google LevelDB)基础上,对SessionDB 经过实际性能和分析,SessionDB总体随机读写性能要优于传统基于B+树库如BerkeleyDB,同时也优于Google LevelDB,甚至要好于Facebook对LevelDB改进版

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    秒级去重:ClickHouse在腾讯海量游戏营销活动分析中应用

    总结来看,面临主要问题就是如何在海量情况下,处理量巨大而且周期各不相同去重任务。 二、原有解决方案 对于这个问题,奕星之前尝了不少方案,这里简单介绍一下。 1. 基于TDW临时表方案 TDW 是腾讯内部通用一站式大平台,服务稳定,功能强大。对于这些任务,奕星最早是想借助于 TDW 能力来完成。 基于实时+文件增量去重方案 在奕星中,基于 Storm 实时任务,主要是提供各个活动实时 PV 和参与次。 通过发现,在内存中缓存 5 分钟内去重号码是完全可行,并且最高可以将原始日志降低 90% 以上量级。缓存 1 分钟话,最高也可以将原始日志降低 70% 以上量级。 但扩展性较差,回溯困难等问题比较突出,类似于基于预模式 OLAP 系统。比如系统只支持活动整个期间内去重人,如果想知道活动期间内某一段时间内去重就无法实现。

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    Caffe for windows 训练minst和cifar-10

    前言今天刚看了看Theano,本来打着改改,再深入学习学习(这就是所谓深度学习啊,亲们!哈哈)。由于扣扣好友在训练CIFAR-10集,所以就在昨天配好环境基础上趁热打铁,跑一下Demo吧。 Caffe训练和都是需要leveldb格式,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST格式。如下图: ? 每500轮进行一次。Tset Score 0是正确率。Test Score 1是损失函值。上两张训练图: ?? 然后准确率变化: ? 损失函变化: ? CIFAR-10 训练第一步:说明:CIFAR-10 60000张 32X32 彩色图像 10类 50000张训练 10000张 附上一个deeplearning常用集下载链接,赶紧默默收藏吧 里面是转化好leveldb格式。第三步:下面我们要求图像均值编译....toolscomput_image_mean.cpp ?

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    caffe随记(六)---tools工具举例

    经过前面几篇博文介绍,我们已经对caffe有了个大概了解,知道它结构,而且也尝了caffeHello World---mnist例程。 可以看到有很多可执行文件,我就举几个常用例子1、compute_image_mean.bin(图像平均值)一般在读取层Transform阶段,需要去均值操作。 均值文件一般需要用原始得到,caffe提供了均值工具返回根目录下执行 .buildtools compute_image_mean.bin? 显示这个工具用法:compute_image_mean    INPUT_DB 参中就是选择输入类型leveldb 还是lmdb,默认为lmdb2、conver_imageset.bin(图像转换成 -参组,详细如下:-backend 选择lmdb或者leveldb格式来保存结果,默认为lmdb-check_size (当这个选项打开时,要检输入图像是否拥有同样大小尺寸,默认为false)-encode_type

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    LevelDB Java&Go实践

    体验下来levelDB像是个简化版本Redis,如果作为本地话,还是非常好用,特别是用到本地缓存时候。官方给使用场景是适合大量写入少量读取,特别适合做性能记录。 以后有机会我会做一个基于levelDB性能收集工具。levelDB简介LevelDB 是由 Google 构建键值存储。它可以支持从字符串键到字符串值有序映射。 group: org.iq80.leveldb, name: leveldb, version: 0.12 基本操作 打开一个库文件: Iq80DBFactory factory = Iq80DBFactory.factory 获取一个keyvalue: get, er := db.Get(byte(test), nil) 遍历库: iterator := db.NewIterator(nil, nil) for iterator.Next () { key := iterator.Key() value := iterator.Value() log.Printf(key:%s,value:%s, key, value) } 关闭

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    【深度知识】LevelDB从入门到原理详解

    下面性能报告基于db_bench程序,结果存在一定干扰,但做为性能评估是足够。1.3.1 验证场景我们使用一个百万记录库,每条记录key大小为16字节,value大小为100字节。 基准Value大小压缩为原始大小一半。 compression)Entries: 1000000Raw Size: 110.6 MB (estimated)File Size: 62.9 MB (estimated)1.3.2 写性能“填充”基准以顺序或随机顺序创建一个全新库 FileMetaData结构用来维护一个文件元信息,包括文件大小,文件编号,最大最小值,引用等,其中引用记录了被不同Version引用,保证被引用中文件不会被删除。 目前来看,这应当LevelDB实现一处臭味。5.

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    LevelDB 存储模块 Go 语言封装及高性能持久化队列实现

    LevelDB介绍Leveldb是一个google实现非常高效kv库,能够支持billion级别量。 在这个量级别下还有着非常高性能。 LevelDB 是单进程服务,性能非常之高,在一台4个Q6600CPU机器上,每秒钟写超过40w,而随机读性能每秒钟超过10w。内部LSM 树法实现。?LSM 大致结构如上图所示。 LevelDB LSM 体现在多 level 文件格式上,最热最新尽在 L0 层,在内存中,最冷最老尽在 LN 层,在磁盘或者固态盘上。 另外,LevelDB支持快照(snapshot)功能,使得读取操作不受写操作影响,可以在读操作过程中始终看到一致写入性能,封装后,并发写入1000条记录,总共耗时30ms左右。

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    Google-LevelDB简介

    ) 4.2)Get(key) 4.3)Delete(key)5)提供原子批量修改接口6)支持快照7)支持向前和向后迭代器8)支持自动压缩,使用是snappy压缩法9)和操作系统之间外部交互是通过虚接口 (virtual interface)来进行,这样用户就能定制化这些交互了10)开源,源码里文档相当详尽哟LevelDB局限性1)LevelDB不是一个SQL库,没有关系型存储模型,不支持SQL 语句,不支持索引2)同时只能有一个进程(当然,这个进程可以是多线程)访问一个特定库3)LevelDB只是一个lib库,没有实现什么client-server网络通讯什么,当然用户可以自己将lib 包装一层,实现自己serverLevelDB性能库共100w行记录,每条记录16字节key,100字节value,压缩后value大概50字节写性能顺序写:平均每次操作耗时1.765微秒, ,如果打开“压缩”选项,性能会有所提升,例如随机读性能会提升至11.602微秒,即8.5w次每秒另:google非常诚实提到,由于100w行量很小,这些是能够完全放入内存里

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    移动端常用

    常用库,通常面都会说用SQLite 嵌入式库是轻量级,独立库,没有服务器组件,无需管理,一个小代码尺寸,以及有限资源需求。目前有几种嵌入式库,你可以在移动应用程序中使用。 对于LevelDB概览可以参考分析与处理之二(Leveldb 实现原理)对LevelDB一个描述,本文图解更多LevelDB一个实现层纠缠,版本为LevelDB 1.7.02。 特别适合应用于嵌入式设备,也适用于应用程序内部(那些需要运行于大量机,而无需修改各种配置)。 UnQLite已经在非常广泛平台 进行了,包括Windows和UNIX系统,特别是Linux、FreeBSD、Oracle Solaris及Mac OS X。 Jx9是一种嵌入式脚本语言,也叫扩展语言,被设用于通用过程化编程,具备表述特性。

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    Caffe学习笔记(三):cifar10_quick_train_test.prototxt配置文件分析

    本篇笔记主要记录如何图片均值和理解prototxt配置文件中各个层。     一、二进制格式均值    图片减去均值后,再进行训练和,会提高速度和精度。因此,一般在各种模型中都会有这个操作。 那么这个均值怎么来呢,实际上就是所有训练样本平均值,出来后,保存为一个均值文件,在以后中,就可以直接使用这个均值来相减,而不需要对图片重新。     该层(layer)是属于训练阶段层,还是属于阶段层,需要用include来指定。如果没有include参,则表示该层既在训练模型中,又在模型中。 它需要设置如下:source: 包含目录名称;batch_size:每次处理;backend:选择是采用LevelDB还是LMDB, 默认是LevelDB

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    leveldb iterator Prev 究竟比 Next 差在哪?

    从代码上看,leveldb iterator 遍历(NextPrev)操作最终会对应到对底层具体结构遍历。 leveldb 保存结构有两种:MemTableSST 文件MemTableMemTable 实际上就是一个单向 skiplist —— 只有 next 指针,没有 prev 指针。 而 index block 本质上也是一个 data block,只不过这个 block 保存是索引。 entry hits the start of original entry } while (ParseNextKey() && NextEntryOffset() < original);}性能写了个简单代码一下 在我机器上,遍历一个 10000000 条记录 leveldb结果如下:BenchNext: count 10000000 use time 3363045 usBenchPrev: count

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    【6千字解析】不仅仅是源码学习,更是结构实战

    【深入浅出leveldb】SkipList跳表跳表是一种单链表+红黑树avl树组合结构,平均O(logn),最坏O(n)。 基本结构我以下图为例,大家可以理解为放视频速度,可以1倍播放,2倍,4倍等等,leveldb实现有不同方式,有采用链表形式,也有采用组方式,到底哪种方式效率更高呢?? 在我LeetCode 1206.设跳表这道题上,采用leveldb方式效率直接翻倍,简直太强了,里面可以学到不少知识,今天呢详细阐述一下这篇价值不菲文章,写给我读者一起学习。

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    LevelDB原理解析:读写与合并是怎样发生

    导语 | LevelDB是一款十分优秀存储引擎,具有极高读写性能,尤其是写入性能,在笔者经历多个项目中都有用到,因此本文打结合LevelDB部分源码对 LevelDB进行介绍,首先会介绍LevelDB 这种设带来一个明显好处是可以清理冗余,节省磁盘空间,因为之前被标记删可以在major compaction过程中被清理。 总大小)或者seek_compaction规则(文件空seek应当合并文件。 对于size_compaction,leveldb首先为每一层一个score,最后会选择score最大level层文件进行合并:level 0层score规则为:文件 4;level i层规则为:整个level所有file size总和(10^i)。

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    python leveldb

    Leveldb是一个google实现非常高效kv库,目前版本1.2能够支持billion级别量了。 在这个量级别下还有着非常高性能,主要归功于它良好。特别是LSM法。 LevelDB 是单进程服务,性能非常之高,在一台4个Q6600CPU机器上,每秒钟写超过40w,而随机读性能每秒钟超过10w。 py-leveldb 是 Google KV LevelDB Python 客户端开发包。 批量操作如果我对库有一大批操作,每一次都和库进行交互,其实挺浪费性能,因此像mongodb,redis都提供了批量操作方法,leveldb也是如此。 (include_value = False, reverse = True): b.Delete(k) db.Write(b)b.Delete(k)并没有真正删除,而是在db.Write(b)时执行所有操作批量操作

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    技术干货 | “想你所想”之个性化推荐:实践与优化

    通过多种方式收集到用户,包括用户各种行为,结合书籍、用户、作者等基础,首先进行预处理和用户归一化处理,然后进行与特征抽取,最后基于机器学习中分类、聚类等方法进行智能挖掘分析,形成了用户各个维度属性信息 2)协同过滤法主要思想是基于群体智慧,利用已有大量用户群过去行为来预当前用户最可能感兴趣东西。 对于基于用户协同过滤,首先用户之间距离,得到与当前用户距离最近 N 个用户,将这些用户喜欢 item 进行合并和评分预,得到推荐结果。 基于物品协同过滤则是物品间距离进行评分预得到推荐结果基于领域方法重点关注物品之间关系或者用户之间关系,基于物品方法是根用户对和他感兴趣物品相似物品评分,来对该用户偏好物品建立模型 这里是达观推荐系统架构图,从基础层传输、存储和运,到模型层用户画像、物品画像等挖掘生成,然后到多种推荐得到部分初选推荐候选集,最后交由融合层机器学习模型进行重排序,生成最终推荐结果返回给用户

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    漫谈 LevelDB 结构(三):LRU 缓存( LRUCache)

    在将将读完之时,印象最深反而是 LevelDB 各种精妙结构:贴合场景、从头构建、剪裁得当、代码精到。不妨, LevelDB 系列就从这些边边角角小构件开始吧。 引子LRU 是工程中多见一个结构,常用于缓存场景。近年来,LRU 也是面中一道炙手可热考题,一来工程用多,二来代码量较少,三来涉及结构也很典型。 定制哈希表LevelDB 中哈希表保持桶为 2 次幂,从而使用位运来通过键哈希值快速出桶位置。 refs==1 && in_cache即说明该条目只被 LRUCache 引用了。这个设开始看着有点别扭,但是想了想反而觉得很贴切自然。 } else { capacity_==0 时表示关闭缓存,不进行任何缓存 next 会在 key() 函中被 assert ,因此要初始化一下 e->next = nullptr; }

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