GIL Global Interpreter Lock
1 GIL:全局解释器锁
GIL本质就是一把互斥锁，是夹在解释器身上的，
同一个进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁，才能执行解释器代码
为什么要GIL
python 中内存管理依赖于 GC(一段用于回收内存的代码) 也需要一个线程
除了你自己开的线程 系统还有一些内置线程 就算你的代码不会去竞争解
一、GIL全局解释器锁 global interpreter lock1、GIL是一个互斥锁：保证数据的安全(以牺牲效率来换取数据的安全)，阻止同一个进程内多个线程同时执行(不能并行但是能够实现并发) 2、GIL全局解释器存在的原因是因为Cpython解释器的内存管理不是线程安全的 3、CIL是一个互斥锁，是加在Cpython解释器上的，同一进程内的所有线程都需要先抢到GIL锁，才能执行解释器代
图神经网络（二）GCN的性质（2）GCN能够对图数据进行端对端学习 近几年，随着深度学习的发展，端对端学习变得越来越重要，人们普遍认为，深度学习的成功离不开端对端学习的作用机制。端对端学习实现了一种自动化地从数据中进行高效学习的机制。然而，端对端学习的这种高度自动化的特性的达成，往往离不开背后大量的针对特定类型数据的学习任务的适配工作，，这种适配体现在当下十分流行的各种网络层或层块结构（blo
Paper:https://arxiv.org/pdf/1706.02216GCN虽然能提取图中顶点的embedding，但是存在一些问题：GCN的基本思想： 把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。GCN的优点： 可以捕捉graph的全局信息，从而很好地表示node的特征。GCN的缺点： Transductive learning的方式，需要把所有节点都参与训练才能得到node
1. 理论概述广义回归神经网络CGRNN, Generalized Regression Neural Network）是美国学者DonaidF. Specht 在1991 年提出的，它是径向基神经网络的一种。GRNN 具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF 网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化
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2023-09-08 16:52:45
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对于gan网络的定义有很多参考文章，此处不再过多赘述，本文仅博主学习时对自己的知识体系补充，有一定的参考性。gan的优点：
相比于变分自动编码器（vae），gan没有引入任何决定性偏置，变分方法引入决定性偏置，因为他们优化对数似然的下界，而不是似然度本身，导致了vae生成的实例比gan更模糊相比vae，gan没有变分下界，如果判别器训练的好，则生成器可以完美地学习到训练样本的分布。即gan是
# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
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2023-08-17 10:17:54
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grbl-0.9运行参数配置说明2018-09-14平台：ArduinoUNO R3软件：Grbl默认IO口配置Grbl基本操作指令参考【https://github.com/grbl/grbl/wiki/Configuring-Grbl-v0.9】指令码英文解释中文解释$$View Grbl settings显示Grbl运行参数配置。$#View #
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
1 问题：过拟合2 原因：特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多 机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务，其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度3 方法： 获取更多数据 从数据源头获取更多数据根据当前数据集估计
目录一、理论基础二、案例背景三、MATLAB程序四、仿真结论分析一、理论基础 BP神经网络，即Back Propagation神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示： 从图2的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层构成
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2023-07-23 17:41:55
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作者：秦州，算法工程师，Datawhale成员引言本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】，在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的，然而，GCN的训练方式需要将邻接矩阵和特征矩阵一起放到内存或者显存里，在大规模图数据上是不可取的。其次，GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点), 这在现实某些任务中也不能实现(比如用今天训练的图模型预测明
新型高带宽低延网络——GSN（许耀昌） 摘要本文简要地介绍了一种新型的高带宽低延迟网络GSN，讨论了该网络的设计目标、关键 特性、技术和应用。 关键词GSN（吉字节系统网络） 特性 技术 应用 1设计目标 近年来，在网络中传输流媒体时，在带宽方面的改善远落后于处理器速度、内存容量及 二级存储器容量方面的改善。显然，新型的网络技术必须具有更高的带宽，以便使整个系统 在体系结构方面保持平衡。吉字节系统
GRNN广义回归神经网络以非参数核回归为基础，以样本数据作为后验概率验证条件并进行非参数估计，最后从训练样本中计算GRN
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2022-10-10 15:42:46
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论文标题：Conditional Generative Adversarial Nets 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 一、CGAN的思想在原始GAN学习笔记中，我们提到过，与其他生成式模型相比，GAN这种竞争的方式不再要求一个假设的数据分布，即不需要formulate p(x)，而是使用一种分布直接进行采样sampling，从而真正
1、合并 你在一个分支上完成了一个新的功能之后，你像把那个新功能添加到主分支，以便其他的人都可以使用。你可以通过git merge或者git pull命令来实现。 这两个命令的语法是： git merge [head] git pull . [head] &nbs
GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测程序分为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序（前者）、BP和GRNN效果比较程序（后者）注意：由于是比较两种网络结果，需要先运行前者后运行后者，以保证两网络使用了相同的数据进行训练。%清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
%载入数据
load data;
% 将数据分成训练和预测两类
摘要整个笔记最后应该会分为几个部分，学习来源包括上述提到的视频内容但不限于上述内容。 希望学完之后可以解答我自己的困惑。第一讲 线性回归Regression的定义：机器学习中，输出是一个标量的操作就叫做回归。(分类输出的是类别)举个例子，输出方向盘角度用于无人驾驶、已知用户和商品输出购买可能性可以用作用户推荐。 本节以对”进化后精灵宝可梦的CP值进行预测”来介绍回归问题。step1：选择合适的
GR是Graceful Restart（平滑重启）的简称，是一种在协议重启时保证转发业务不中断的机制。GR机制的核心在于：当某设备进行协议重启时，能够通知其周边设备在一定时间内将到该设备的邻居关系和路由保持稳定。在协议重启完毕后，周边设备协助其进行信息（包括支持GR的路由/MPLS相关协议所维护的各种拓扑、路由和会话信息）同步，在尽量短的时间内使该设备恢复到重启前的状态。在整个协议重启过程中不会产
以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此
