批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解 梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中
转载
2024-09-23 06:19:33
42阅读
# 使用Java进行批量导入数据的多线程处理教程
批量导入数据是一项常见的任务，在处理大量数据时，使用多线程可以显著提高性能和效率。本教程将详细讲解如何在Java中实现这一目标，并帮助你成为自信的开发者。
## 流程概述
在实现批量导入数据的多线程之前，我们需要了解整体流程。以下是我们将要执行的步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|
原创
2024-08-31 03:55:56
96阅读
# 实现PyTorch多线程
## 1. 介绍
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，支持多线程，可以提高训练速度和效率。在本文中，我将教你如何在 PyTorch 中实现多线程。
## 2. 流程概述
下面是实现 PyTorch 多线程的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建数据集 |
| 3 | 创建 Da
原创
2024-03-15 06:03:49
173阅读
# PyTorch在Windows环境中的多线程使用
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和易用性而备受欢迎。在进行大型深度学习任务时，充分利用系统资源是非常重要的，而多线程可以帮助我们实现这一目标。本文将深入探讨在Windows上使用PyTorch进行多线程编程的方法，并附上相应的代码示例。
## 多线程的基本概念
多线程是指在同一个进程内同时运行多个线程，每个线程可以独
原创
2024-10-31 06:52:36
179阅读
# Java多线程批量新增数据指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要使用Java进行多线程批量新增数据的场景。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现这一功能。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现Java多线程批量新增数据的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义数据模型 |
| 2 | 创建线程安全的集合 |
| 3
原创
2024-07-24 06:03:21
73阅读
TensorRT是NVIDIA官方推出的模型推理性能优化工具，适用于NVIDIA的GPU设备，可以实现对深度神经网络的推理加速、减少内存资源占用。TensorRT兼容TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架。在工业实践中能够提高基于深度学习产品的性能。本文记录使用TensorRT加速Pytorch模型推理的方法流程，包括TensorRT的安装、将Pytorch模型转换成TensorR
转载
2023-09-26 10:33:37
145阅读
原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
转载
2021-09-01 16:13:48
1075阅读
一、程序，进程，线程1.在操作系统中运行的程序就是进程，比如QQ、IDEA、IDE、英雄联盟等......程序运行起来就变成进程。2.一个进程可以有多个线程，如视频中同时听声音、看图像、看弹幕等多个线程之间是同步执行的。二、线程创建（Thread、Runnable、Callable）1.三种创建方式Thread class继承Thread类（重点）Runnable接口实现Runnable接口（重点
转载
2023-09-04 10:08:00
40阅读
GPU是如何实现并行的？它实现的方式较之CPU的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。
前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？ 本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构线程，一
转载
2024-03-05 14:33:25
284阅读
pytorch-3数据加载和预处理创建一个Dataset类DataLoader神经网络包nn.Modulenn.functional模型容器（Containers）权值初始化网络构建优化器损失函数 数据加载和预处理pytorch通过torch.utils.data对数据加载进行封装，可以容易地实现多线程数据预读和批量加载。DataLoadertorch.utils.data.DataLoader
转载
2023-10-13 22:08:13
128阅读
# 实现"HBASE 写入数据 可以使用多线程吗"教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在HBase中使用多线程实现数据写入。这将提高数据写入的效率和性能。本教程将分为两部分，第一部分是流程图，第二部分是具体操作步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
pie
title 数据写入流程图
"连接HBase" : 20
"创建数据表"
原创
2024-02-25 07:09:28
39阅读
1、概念先来说说概念。说到并发的概念就要先构建对多任务编程的认识。多任务编程的意义是充分利用计算机多核资源，提高程序的运行效率。实现方式有并发和并行两种。并发：同时处理多个任务，内核在任务间不断的切换达到好像多个任务被同时执行的效果，实际每个时刻只有一个任务占有内核。并行：多个任务利用计算机多核资源在同时执行，此时多个任务间为并行关系。那么并发编程又有两种实现方式：多进程和多线程。进程：程序在计算
转载
2024-04-07 14:24:34
46阅读
概念线程安全的定义是复杂的，但是我们可以这样认为： 如果在多线程环境下代码运行的结果是符合我们要求的，也就是和单线程环境运行的结果一致，那么我们就认为这个程序是线程安全的。先看一段线程不安全的代码：SUM是一个共享变量。期待结果应为200000，但结果并不是200000，这是由于此时线程不安全导致的。//有一个共享变量，初始为0，启动20个线程，每个线程循环10000次，每次循环将共享变量++
p
转载
2024-02-25 09:25:14
94阅读
此处对比批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降算法的优缺点算法批量梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）代价函数梯度下降算法比较每一次更新参数θ时，都需要计算所有m个训练样本的差平方项求和，然后更新一次θ值，当m很大时，每一次迭代计算量大，且只能更新优化一小步每一次更新参数θ时，不需要对
记录TensorFlow听课笔记 文章目录记录TensorFlow听课笔记一，梯度下降法：求解函数极值问题二，梯度下降法的优化 多层神经网络——非线性分类问题
损失函数不是凸函数，很难计算解析解
通常采用梯度下降法，得到数值解一，梯度下降法：求解函数极值问题批量梯度下降
随机梯度下降
小批量梯度下降由所有样本确定梯度方向
每一步都是准确地向着极值点趋近，迭代次数少
收敛于全局极小值或局部
转载
2024-04-16 15:51:50
207阅读
# Java多线程可以使用在事务中吗？
## 引言
在软件开发中，事务是一种重要的概念，它用于确保数据库操作的一致性和完整性。多线程是一种并发编程技术，它允许程序同时执行多个任务。那么，是否可以将多线程与事务结合使用呢？本文将详细讨论Java多线程在事务中的应用，并给出相应的代码示例。
## 事务的概念
事务是指将一组数据库操作视为一个不可分割的工作单元，要么全部成功执行，要么全部回滚。事
原创
2023-10-18 17:21:39
234阅读
4.10.1 什么是线程？它和进程有什么区别？为什么要 使用多线程？线程是指程序在执行过程中，能够执行程序代码的一个执行单元。在java语言中，线程有四种状态：运行，就绪，挂起和结束。 进程是指一段正在执行的程序。线程有时也被称为轻量级进程，它是程序执行的最小单元，一个进程可以拥有多个线程，各个线程之间共享程序的内存空间（代码段，数据段和堆空间）及一些进程级的资源（例如打开的文件） 但是各个线程拥
在学习线性回归的时候很多课程都会讲到用梯度下降法求解参数，对于梯度下降算法怎么求出这个解讲的较少，自己实现一遍算法比较有助于理解算法，也能注意到比较细节的东西。具体的数学推导可以参照这一篇博客一、 首
转载
2023-07-11 10:49:19
199阅读
Python多线程1. 前言2. threading 模块的基本用法3. Thread类4. 锁（Locks）5. 守护线程（Daemon Threads）6. 运用场景7. 弊端 1. 前言Python中的多线程通过threading模块来实现，它允许你并发执行多个线程，线程是操作系统能够独立调度的最小单位，它通常被用来执行并行任务。在解释Python的多线程之前，需要注意的是，由于全局解释器
转载
2024-06-17 11:11:21
100阅读
# Python批量梯度下降实现指导
在机器学习和深度学习中，梯度下降是最常用的优化算法之一。批量梯度下降是其中一种变体，适用于大数据集。本文将详细指导你如何使用Python实现批量梯度下降。
## 流程概述
在实现批量梯度下降的过程中，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
