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迭代模型
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Tommy744
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3年前
SRE和DevOps值得关注的十大开源项目
构建可扩展且高度可靠的软件系统是每个SRE的最终目标。在SRE/DevOps领域中,有大量出色的开源项目,每个项目都有新颖而激动人心的解决方案。在本文中,我们将会介绍一些在监视,部署和维护领域最受欢迎的开源项目。1\.Cloudprober可以主动跟踪和监视应用程序,并帮助你提前发现故障。它使用“活动(active)”监视模型来检查你的组件是否按预
Wesley13
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3年前
NGINX配置入门
Nginx是一个轻量级高性能的web服务器,它是为快速响应大量静态文件请求和高效利用系统资源而设计的。与apache使用面向进程或线程的方式处理请求不同,nginx使用异步事件驱动模型在负载下性能更突出。虽然nginx能高效地服务静态文件,但也有人认为nginx处理动态内容并不理想。不像apache服务器,nginx没用使用内嵌解释器的方式来处理动态内容
Stella981
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3年前
MapReduce 基本原理(MP用于分布式计算)
hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS,本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统:它是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。MapReduce将分为两个部分:Map(映射)和Reduce(归约)。当你向mapreduce框架提交一个计算作业,它会首先把计算作业分成若干个
Stella981
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3年前
Ajax轮询,Ajax长轮询和websocket简单介绍
1、ajax轮询ajax轮询的原理非常简单,让浏览器隔个几秒就发送一次请求,询问服务器是否有新信息。客户端:你好在吗?客户端:你好在吗?客户端:你好在吗?服务端:在的2、longpoll(长轮询)其实原理跟ajax轮询差不多,都是采用轮询的方式,不过采取的是阻塞模型(一直在呼叫,等不到你,我愿孤独终老,很执着),也就是说
Stella981
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3年前
Hadoop技术原理总结
Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,其最核心的设计包括:MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单,
Stella981
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3年前
Batch Normalization的理解
BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术,不仅可以使训练更深的网络变容易,加速收敛,还有一定正则化的效果,可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中,被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践,发现在这类任务中,BatchNorm的表现并不好,加入了BatchNorm,反而使得训练速度缓慢,不稳定,甚至最后发散。
Wesley13
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3年前
2、创建分类器笔记
创建分类器\\简介:\\分类是指利用数据的特性将其分类成若干类型的过程。分类与回归不同,回归的输出是实数。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知的数据进行分类。分类器可以实现分类功能的任意算法,最简单的分类器就是简单的数学函数。其中有二元(binary)分类器,将数据分成两类,也可多元(m
Stella981
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3年前
35道面向初中级前端的基础面试题
如需获取完整版229页PDF面试题,请直接滑到文末。1\.什么是同源策略?同源策略可防止JavaScript发起跨域请求。源被定义为协议、主机名和端口号的组合。此策略可防止页面上的恶意脚本通过该页面的文档对象模型,访问另一个网页上的敏感数据。参考资料:浏览器的同源策略(https://www.oschina.
Stella981
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3年前
Google发布Objectron数据集
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3203d016f2494d2e9d559749b49fc8b2.png)正文字数:1708 阅读时长:2分钟仅仅通过在照片上训练模型,机器学习(ML)的最新技术就已经在许多计算机视觉任务中取得了卓越的准确性。在这些成功的基础上,进一步提高对3D对象的理解,这将
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