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ODBC连接数据库提示:在指定 DSN 中,驱动程序应用程序之间体系结构匹配

问题现象 业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库,程序启动后运行提示:[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定 DSN 中,驱动程序应用程序之间体系结构匹配。...排查过程 1、通过DAS登录RDSRDS本身日志,确认RDS本身正常,并通过ODBC数据源连接RDS进行test结果正常,来定界业务异常RDS数据库无关,问题出现在ASP程序-》ODBC数据源(Mysql...驱动)这一段,也验证了‘驱动程序应用程序之间体系结构匹配。’...根因分析 前端业务通过ASP+ODBC调用后台数据库,但是安装ODBC版本为64位,而ASP为32位,所以匹配。...问题解决 重新下载安装了MYSQL ODBC8.0 CONNECTOR 32位版(前提需要安装微软Visual Studio 2015 x86即32位版),然后重启,再打开ODBC 建立32位DSN,问题解决

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从模型源码梳理TensorFlow乘法相关概念

0x01 矩阵乘积 这里只介绍一般矩阵乘积哈达玛积,因为DINDIEN有使用到。...就是向量乘法,即线性代数中矩阵之间相乘运算。...正常情况下,当你想要进行一些操作如加法,乘法时,你需要确保操作数形状是相匹配,如:你不能将一个具有形状[3, 2]张量一个具有[3,4]形状张量相加。...但是,这里有一个特殊情况,那就是当你其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)张量时候,TF会隐式地在它单独维度方向填满(tile),以确保另一个操作数形状相匹配...如果你说是6,那么你就错了,答案应该是12.这是因为当两个张量阶数匹配时候,在进行元素间操作之前,TF将会自动地在更低阶数张量第一个维度开始扩展,所以这个加法结果将会变为[[2, 3], [

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基于ResNetTransformer场景文本识别

性能指标 我们使用了自定义准确度度量,即给定预测真实字符串字符序列匹配总数除以真实字符串中字符总数比率。...因此,为了解决这个问题,ResNet 在堆叠层顶部引入了映射,为梯度反向传播提供了干净网络。 ? F(x)定义了堆叠层输出,可以是2层或更多层大小。...然后,在relu激活之前,添加快捷连接剩余输出。该操作既不增加额外参数,也增加计算复杂度,而且可以很容易地帮助使用SGD进行反向传播。...编码器输出将馈送到第二个多头注意力,其余过程保持不变。解码器输出通过最后一个 2D 密集层,然后是大小等于 vocab 大小 softmax 层。 由于我使用了2个模型来成功提取字符串。...实验 : 我已经使用修改后 ResNet50 普通 ResNet50 瓶颈尝试了上述架构。从最后一个瓶颈层出来输出,然后是平均池化,被重塑为 2 维,然后传递到大小为 512 密集层。

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标准化层(BN,LN,IN,GN)介绍及代码实现

""" # BN统计B,H,W均值,剩C通道 c = x.shape[1] # affine=False, 方便结果对比只做减均值除方差,乘gamma加 beta...而且如果对于RNN这种任务,序列长度固定情况下,BN就无法计算;而且对于RNN任务,不同文本输入,在batch上做归一化也是不合理,因为词特征差异是很大。...= (x - mu) / std return my_ln LN优点: batchsize大小输入序列长度无关。...H, W,归一化维度为C//G , H, W 如图一所示,GN是介于LNIN之间,将C分为多个group,B,C,H,W转换为B*G,C/G,H,W然后对每个组进行归一化,也就是与batchlayer...(x1 - mu) / std my_gn = x1_norm.reshape(x.shape) return my_gn GN优缺点: GNBN对比,避开了batchsize对训练影响

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《异常检测——从经典算法到深度学习》6 基于重构概率 VAE 异常检测

对每一个异常点关系进行评估,形成每一个异常点关系。这些标准包括到星团质心距离最近星团大小。如果到簇质心距离高于阈值或最近大小低于阈值,则数据点被定义为异常。...VAE自动编码器之间主要区别是,VAE是一个随机生成模型,可以提供校准概率,而自动编码器是一个确定性判别模型,没有概率基础。...VAE 相对 AE 而言扩展了表达能力,因为即使正常数据异常数据可能共享相同平均值,可变性也可能不同。据推测,异常数据方差较大,重构概率较低。...(X.shape[0],), dtype='float32') # 从模型中拿到均值方差,注意 均值方差都是数列 mu_hat, sigma_hat = self.session.run([self.mu_post...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作

改变图像内容大小或模糊程度; 对比度变换(contrast): 在图像HSV颜色空间,改变饱和度SV亮度分量,保持色调H不变....对每个像素SV分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化; 噪声扰动(noise): 对图像每个像素RGB进行随机扰动, 常用噪声模式是椒盐噪声高斯噪声; Data Aumentation...上面两种训练方法差异讨论,我们要关注是:官方封装训练集batch生成器是ImageDataGenerator对象flow方法(或flow_from_directory),该函数返回一个python...[:, y_pos:y_pos+crop_sz, x_pos:x_pos+crop_sz, :] yield (x_crop, y_crop) 这样写就符合我们同组imagemask位置一致random_crop...我采用如下图片进行随机裁剪,裁剪大小为原图一半。 ?

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DIN!知识点啊朋友们!

MLP层 当我们将所有的数据都拼接完成之后,下最后我们一般会连接一个全连接MLP层,最后介入我们Loss函数, 其中是大小训练集,是网络实例特征,为对应标签, 为网络输出预测概率。...DIN网络框架 DIN网络结构 ? 直接进行pooling操作等不同,此处,我们使用局部activation来表征用户兴趣。...其中是用户行为embedding向量,是广告Aembedding向量,在不同广告之间不一样,是一个前向网络。...Mini-Batch aware Regularization 实际训练中,直接使用传统正则化技术,例如,是practical,本文引入一种高效mini-batch aware正则,我们令表示整个...1.PRELU 其中 2.Dice Dice可以认为是PReLu扩展,当都为0时候,Dice就变为来PReLU。 二者对应code如下。

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【固本强基】Vision Transformers注意力层概念解释代码实现

它包括注意力层代码,以及基础数学概念解释。 在NLP应用中,注意力通常被描述为句子中单词(标记)之间关系。而在计算机视觉应用程序中,注意力关注图像中patches (标记)之间关系。...,让我们逐步了解向前传递每一个patch,使用7 * 7=49作为起始patch大小(因为这是T2T-ViT模型中起始标记大小)。...of tokens: 100 token size: 49 根据查询、键值矩阵定义。...它被定义为: Q、K、V分别为查询、键值;dₖ是键维数,它等于键标记长度,也等于键长度。...但是可以看到标记新长度是chan/num_heads。Q、KV矩阵大小没有改变;它们内容只是分布在头部维度上。你可以把它看作是将单个矩阵分割为多个: 我们将子矩阵表示为Qₕ对于查询头i。

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用Python长短期记忆神经网络进行时间序列预测

LSTM默认激活函数是双曲正切(tanh),它输出-11之间值。这是时间序列数据首选范围。...默认情况下,Keras中LSTM层在一个批处理数据之间保持状态。一组数据是训练数据集固定大小行数,它定义了在更新网络权重之前需要处理多少模式。...批量大小通常比样本总数小很多。它时间点数量一起,定义了网络学习数据速度(权重更新频率)。 定义LSTM层最后一个输入参数是神经元数量,也称为内存单元或块数量。...作为参数,它采用监督学习格式训练数据集、批处理大小、多个时间点一些神经元。...给定一个拟合模型,在拟合模型时使用批量大小(例如1)测试数据中一行,函数将从测试行中分离出输入数据,对其进行重构,并将预测作为单个浮点值。

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神经网络数学基础

比如加法运算for-loop实现: def naive_add(x, y): assert len(x.shape) == 2 assert x.shape == y.shape...如果两个加法运算张量形状不相同会发生什么?小张量会广播匹配到大张量上。广播由两步组成: 小张量会添加axes广播轴,以匹配大张量ndim轴维度。 小张量在新添加轴方向上重复以匹配大张量形状。...列以满足特定形状。...训练过程通常需要反复进行: 获得训练数据X,y一个batch 批量; 前向传播得到批量X预测值y_pred; 计算当前批量下损失值:计算y_predy之间差异度; 在损失函数减小方向上更新权重系数...mini-batch SGD可以描述为以下四步: 获得训练数据X,y一个batch 批量; 前向传播得到批量X预测值y_pred; 计算当前批量下损失值:计算y_predy之间差异度; 沿着梯度反方向移动权重系数

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深度学习系列(一)常见卷积类型

, out_channel ,kennel_size,stride print(m) y = m(x) print(y.shape) 原图像高宽为hw,卷积运算后新图像大小计算过程: h/w =...下面给一个输出特征图大小计算方式: 假设我们做转置卷积输入特征图大小为 n×n,,卷积核大小为 k×k,步长stride为s,那么转置卷积需要在四周每个边缘补0数量为s−1,边缘内部插空补0后输入特征图大小变为...代表模型: Deconvolutional networks 3、1x1/Pointwise Convolutions点级卷积 其实就是卷积核大小为1x1,主要通过将原来3x3卷积变为1x13x3,...分组卷积可以极大减少模型参数,同时增大卷积之间对角相关性,不容易过拟合,相当于正则效果。...(b)是可变卷积,给每个采样点加一个offset(这个offset通过额外卷积层学习得到),排列变得不规则。(c)(d)是可变形卷积两种特例。

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Vision Transformers注意力层概念解释代码实现

从那时起,许多基于transformers计算机视觉体系结构被提出。 本文将深入探讨注意力层在计算机视觉环境中工作原理。我们将讨论单头注意力多头注意力。...它包括注意力层代码,以及基础数学概念解释。 在NLP应用中,注意力通常被描述为句子中单词(标记)之间关系。而在计算机视觉应用程序中,注意力关注图像中patches (标记)之间关系。...(因为这是T2T-ViT模型中起始标记大小)。...它被定义为: Q、K、V分别为查询、键值;dₖ是键维数,它等于键标记长度,也等于键长度。...但是可以看到标记新长度是chan/num_heads。Q、KV矩阵大小没有改变;它们内容只是分布在头部维度上。你可以把它看作是将单个矩阵分割为多个: 我们将子矩阵表示为Qₕ对于查询头i。

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