2012年AlexNet卷积神经网络结构被提出，并且以高出第二名10%的准确率获得2012届ImageNet图像识别大赛中获得冠军，使得CNN成为了图像分类核心算法模型。 AlexNet网络特点 1：AlexNet一共有八层，五个卷积层和三个全连接层。由于是对ImageNet数据集进行分类，所以最后一层的输出会接上softmax，一共1000个输出(ImageNet一共有1000个类别),soft
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2024-10-25 13:25:39
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# ES搜索会比MySQL快吗？
## 1. 简介
在开发过程中，常常会遇到需要对大量数据进行搜索的情况。传统的MySQL数据库在处理大规模数据搜索时可能会遇到性能瓶颈，而Elasticsearch（简称ES）作为一个分布式搜索引擎，具有更好的搜索性能。本文将介绍如何使用ES实现搜索，并对比ES和MySQL搜索性能的差异。
## 2. 流程
下表展示了实现“ES搜索会比MySQL快吗”这一任
原创
2024-07-02 05:52:45
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# 理解 Redis 中的 MGET 与循环 GET 的效率对比
Redis 是一个高性能的内存数据库，它广泛用于快速存取数据。很多开发者在使用 Redis 时，面对如何优化数据获取的效率时常会问：“Redis 的 MGET 操作是否比循环的 GET 操作快？”
为了解答这个问题，我们可以通过一个简单的实验，并且用代码展示相关的实现步骤。首先，我们将了解 MGET 与循环 GET 的工作流程。
原创
2024-08-19 07:31:28
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redis是什么?redis，开源的基于内存存储的数据结构服务器。可以用来做数据库，高速缓存，以及消息队列代理。支持数据持久化（内存数据本地化），支持主从备份（高可用，分布式）存储格式：key-value式存储可以存储的数据类型：这里不做详细介绍，官网上有详细的文档，需要的时候查询就可以了 Redis中文网站简单key-value（string）set key val
get key
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2024-09-11 07:18:45
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在这一篇文章中，我们将探讨一个常见的技术问题，即“python PIL 会比 opencv 绘制快吗”。在很多图形处理任务中，选择适合的库可以显著影响性能。因此，我们的目标是分析这个问题，包括性能差异的原因和解决办法。
## 问题背景
在图形处理开发中，Python 提供了多种库来处理图像。其中，Python Imaging Library（PIL）和 OpenCV 是最流行的选择之一。我们注
文章目录Maven配置数据准备测试数据建表测试数据入库Sync Copy_on_WriteHudi新增同步Hive查看写入hive的表结构查看写入hive的数据查看hdfs目录结构Hudi更新同步Hive查看更新后的数据读取Hudi增量视图增量视图读取结果 Maven配置<dependencies>
<dependency>
<groupId
网络编程-Java输入输出流流是一个很形象的概念，当程序需要读取数据的时候，就会开启一个通向数据源的流，这个数据源可以是文件，内存，或是网络连接。类似的，当程序需要写入数据的时候，就会开启一个通向目的地的流。这时候你就可以想象数据好像在这其中“流”动一样，如下图：通过数据流、序列化和文件系统提供系统输入和输出。Java把这些不同来源和目标的数据都统一抽象为数据流。Java语言的输入输出功能是十分强
ES 数据搜索流程ES 的数据召回是一个比较复杂的流程，因为绝大多数的 ES 都是以集群形式存在的，同时由于存储结构等方面的因素，数据在进行召回打分时需要经历很长的链路才能最终返回。主线流程接受请求路由与寻址分片选择和请求转发执行搜索计划搜索的后处理返回结果接受请求ES 集群中的所有节点理论上都可以接受搜索请求，其中无论是通过普通的 _search 接口还是 url 等方式只是程序的入口不同，中间
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2023-10-14 02:12:49
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PS：针对于以上的两个局限，我的本科毕设论文提出了一种解决方案，就是通过编译器里面的词法分析，语法分析直接扫描Pytorch或者te
原创
2024-07-30 14:59:16
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# 从PyTorch到ONNX：实现深度学习模型的高效转换
在深度学习领域，PyTorch是一个非常受欢迎的开源深度学习框架。它具有灵活性和易用性，使得对于研究人员和开发者来说，使用PyTorch来构建和训练深度学习模型非常方便。然而，在生产环境中，我们往往需要将PyTorch模型转换为其他格式，比如ONNX格式，以便在不同的平台上部署和运行模型。
## 什么是ONNX？
ONNX（Open
原创
2024-02-19 06:40:50
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Tez环境搭建 编译Tez由于在Tez-Yarn的官网上并没有关于hadoop3.1.2对应的Tez-Yarn安装包，所以我们进行针对性的编译。先检测Maven是否安装了。修改pom.xml编译modules，将tez-ui注释掉，不需要编译tez-ui。检测Maven是否安装1、在app-11上，使用hadoop用户登录。 命令：su - hadoop2、检测Maven是否安装。 命令：
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2024-02-18 07:38:11
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1、安装redis首先计算机上必须已经装了redis服务（redis数据库）并运行2、安装phpredis<1>下载项目地址：https://github.com/phpredis/phpredis（可以不管这个），这里面提到，windows版本的phpredis要自己编译，当然我们不能这么蛮干。说下我走过的弯路，一开始从http://windows.php.net/downloads
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2023-09-03 12:08:42
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## Hive事务表会比非事务表效率快吗？
在Hive中，我们可以创建事务表和非事务表来存储和管理数据。对于一些需要保证数据一致性和完整性的场景，事务表是一个很好的选择。但是，一些人可能会担心事务表的性能是否比非事务表要差。本文将通过代码示例和实际测试来探讨Hive事务表和非事务表在性能上的差异。
### 事务表和非事务表的区别
首先，我们来了解一下Hive中事务表和非事务表的区别。事务表支
原创
2024-05-31 04:19:59
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1.选定网络结构自定义的网络结构很大程度上决定于数据集的特点。这次字符识别数据集为20*20的3通道图片，是中国汽车牌照图片经过预处理后的字符图片。包含包括数字、字母和汉字在内的65类字符。数据分布差异较大，一般来讲这样会出现数据项较少的类难以正确识别，这里我们先不管数据分布的问题，等网络效果不好时再调整。数据项示例和数据分布如以下两张图。每个数据项信息较少，可使用较为简单的网络。因此定义网络如下
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2024-07-18 22:24:58
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0为啥要买家里的小米盒子1代早不堪大用，查了一下最新款300块，再想了下现在的盒子早就不是当初那时候了，各种免费的野生电视APP死的死收编的收编，免费资源很难找，直播啥的还得折腾，还不如搞个树莓派，之前我一直是用笔记本开kodi挂电视上用的，但笔记本功耗高，也不能一直挂着，树莓派还可以折腾折腾弄个NAS啥的，性价比感觉比小米盒子高。1购买购买渠道我查了某宝和某东，某东价格明显虚高，决定在某宝购买，
作为构建数据仓库的一部分，我必须在源数据库表中查询大约7500万行。我想对7500万行进行一些处理，然后将结果添加到另一个数据库中。现在，这是相当多的数据，我已经成功地运用了两种方法：1)使用“选择…”将查询导出到CSV文件。。。并使用python的fileinput模块读取它，以及2)使用MySQLdb的SScursor连接到MySQL数据库(默认游标将查询放入内存中，杀死python脚本)，然
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2023-07-10 18:44:04
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# PyTorch导出ONNX
在深度学习中，我们通常使用不同的框架来构建和训练模型。然而，当我们需要在不同的框架之间进行模型迁移或部署时，我们可能会遇到一些挑战。这时，ONNX（Open Neural Network Exchange）就派上了用场。ONNX是一种开放的标准，可以让我们将训练好的模型从一个框架导出到另一个框架中，而无需重新训练。
本文将介绍如何使用PyTorch导出模型到ON
原创
2023-07-21 11:02:39
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# 使用 PyTorch 实现 OCR 模型并导出为 ONNX 格式
在当今的深度学习领域，OCR（光学字符识别）是一个重要的应用，可以让计算机读取和理解扫描或拍摄的文本。Python 的 PyTorch 库为我们提供了强大的工具来实现这一目标。在本教程中，我们将通过几个简单的步骤，教你如何实现一个基本的 OCR 模型，并将其导出到 ONNX（开放神经网络交换）格式进行进一步的使用。
## 整
原创
2024-08-13 09:03:12
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# PyTorch 加载 ONNX：从模型导出到导入
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受推崇的框架，而ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一个用于跨平台深度学习模型交换的开放标准。本文将介绍如何在PyTorch中导出模型为ONNX格式，并如何加载ONNX模型到PyTorch中进行推理。
## 导出模型为ONNX
首先，让我们看一下如何将一个PyTo
原创
2024-07-06 04:27:51
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在机器学习和深度学习的应用中，PyTorch作为一种流行的框架，提供了强大的功能来构建复杂的神经网络模型。然而，模型的部署与兼容性问题常常让开发者感到困惑。在这个过程中，将PyTorch模型导出为ONNX（开放神经网络交换格式）文件是一项重要的技能。本文将详细介绍如何解决“pytorch ONNX 文件”相关的问题，并且在每一步中都提供实用的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保
