文章目录前言介绍使用方法安装PyModis库使用downmodis参数说明convertmodis_gdal参数说明示例相关链接 【PyModis简介】基于Python的开源Modis数据处理库下载功能：根据用户提供时间批量下载读取：提取数据元数据（包含数据质量信息）处理：镶嵌、投影、转格式【官方介绍】下载大量modis hdf/xml 文件以及解析xml文档以获取有关HDF文件的信息使用MRT
目录经验风险最小化代理损失函数批量算法和小批量算法神经网络优化中的挑战病态局部极小值鞍点悬崖和梯度爆炸References 深度学习算法在许多情况下都涉及到优化。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练，用几百台机器投入几天到几个月来解决单个神经网络的训练问题也是很常见的。这其中的优化问题很重要，代价也很高，因此研究者们开发了一组专门为此设计的优化技术。经验风险最小化通常，代价函数
在机器学习和深度学习领域，模型的参数量是一个至关重要的指标。它直接关系到模型的复杂度、训练速度以及最终性能，掌握如何计算模型的参数量，能够有效地帮助我们评估和比较不同模型的表现。以下将详述计算模型参数量的整个过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展。
### 背景定位
目前，越来越多的企业依赖于机器学习模型来提升其业务性能。例如，用户在反馈中提到：
> “我们的图
抑制过拟合：四个方法1.添加正则项L1正则项 （作为特征选择器，模型稀疏）尽可能是余项（w相关项）为0 ，（说明细胞是死掉的，模型就变得稀疏，这个细胞就没用，在模型进行压缩的时候可以砍掉就可以很大倍数的压缩）， w为0的时候这个细胞是没有意义的。入 自己定义的，J(w)是lossL2正则项（连续可导，易于训练）2.Dropout$$
X \sim b(n, p)
$$以2算式丢弃神经网络的节点。
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2023-12-12 16:26:18
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PyTorch 预训练模型，保存，读取和更新模型参数以及多 GPU 训练模型转载 极市平台 9月10日目录1. PyTorch 预训练模型2.保存模型参数3.读取模型参数4. 冻结部分模型参数，进行 fine-tuning方法一：方法二：5. 模型训练与测试的设置训练时，应调用 model.train() ；测试时，应调用 model.eval()，以及 with torch.no_grad()
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2024-08-05 14:48:40
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1、什么是参数量参数量就相当于之前的空间复杂度。 2、如何计算参数量对于卷积层，参数量为：(kernel*kernel) *channel_input*channel_output
kernel*kernel 就是 weight * weight
其中kernel*kernel ＝ 1个feature的参数量对于池化层，无参数。对于全连接层，参数量为：weight_in * weight
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2023-07-06 17:42:27
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参考： https://blog.csdn.net/weixin_43379058/article/details/108433197 tensorflow model = CPASSRnet(sess, args) num_params = 0 for variable in tf.trainab ...
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2021-04-23 18:38:00
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pytorch神经网络训练参数设置pytorch作为现在特别热的深度学习框架，很多小伙伴想入门pytorch框架，训练过程中，训练参数设置尤为重要，下文主要介绍pytorch模型保存及学习率调整。keras相关参数截取我这里先截取一段keras训练参数，供熟练keras框架的学习者参考，便于与pytorch做比对。logging = TensorBoard(log_dir="logs")
red
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2023-08-08 10:18:18
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在某个高并发应用中，团队发现了一个令人困惑的问题——Python线程池数量突然减少，导致任务执行速度骤然下降，甚至造成服务不可用。这种现象直接影响到业务的响应时间和用户体验，进而影响到整体的客户满意度和业务收益。针对这个问题，我们将进行详细的解析与解决方案。
### 背景定位
在高并发场景下，线程池数量的突然减少可能导致请求积压，延迟增大，甚至引起超时。其业务影响可以通过以下公式表达：
\[
摘要统计语言建模的目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。由于 the curse of dimensionality，这本质上是困难的：模型测试的单词序列可能与训练集中的单词序列不同。一种基于n-gram的传统的但非常成功的方法是，通过连接训练集中看到的非常短的重叠序列来获得泛化。我们建议通过学习词的分布式表示来对抗维数灾难，模型通过训练语句对指数级语义相关的句子进行建模，该模型同时学习每个单词
BEM的含义1.BEM是业务事件管理(business event management)的缩写。BEM是能够让机器在业务流程出现问题时迅速做出反应，提醒人们重新回到正确轨道上的一种方法。从Forrester 的定义上我们可以得出，"业务事件管理能够即时的从多种业务事件来源中提取出关键因素并让适当决策者决议基于业务上的关键决策。"BEM和工作流系统有着密切的关联，后者更集中在一个组织内的人力互动，
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/He_Mask_R-CNN_ICCV_2017_paper.pdf 文章目录1. Introduction2. ROIAlign3. Mask rcnn 1. Introduction这篇论文算是Faster rcnn的一个扩展，将faster rcnn模型用在了实例分割的任务上，
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2024-10-21 13:26:01
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文章目录一.导包&定义一个简单的网络二.多参数剪枝三.全局剪枝四.总结 目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备上计
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2023-08-25 13:01:43
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# 减少Hive Job数量的方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到需要执行多个Job的情况，这不仅增加了处理时间，也增加了系统负载。因此，降低Hive Job数量是提高数据处理效率的一个重要方面。本文将介绍一些减少Hive Job数量的方法，帮助优化数据处理流程。
## 为什么需要减少Hive Job数量？
在Hive中，每个查询都会被编译为一个或多个MapReduce Job来执
原创
2024-03-09 05:23:55
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文章目录前言一.如何选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力flushOneForGlobalPressure()二.HRegion的flush是如何发起的flushRegion()总结 前言接着上文中提到的问题，本文我们研究HRegionServer上MemStore的flush处理流程，重点讲述下如何选择一个HRegion进行flush以缓解MemStore压力，还有H
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2024-09-05 07:19:16
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本人学习主要从《python基础教程第二版》，《dive into python3》等书籍，及一些网上大牛的博客中学习
特别是Python官方文档《Python Tutorial》
主要有博客：
廖雪峰 ：Python教程
Vamei ：Python快速教程以及从其他博客中学习一些部分。
如：
AstralWind ：Python正则表达式指南这些博客都令我受益匪浅，写这个系列
在我们使用linux的时候，tty系统默认是给出7个，前六个是terminal，最后一个用于X。但是我们其实有些时候是使用不到那么多的tty，要改变tty数量可以通过修改/etc/inittab来实现，具体如下：
[root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release&nb
原创
2011-10-26 19:46:51
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## 如何使用 Python 和 PyMySQL 减少 Socket 连接数量
在开发数据库应用时，尤其是在使用 Python 的 PyMySQL 客户端时，管理 Socket 连接的数量是非常重要的。过多的 Socket 连接会导致性能下降，增加服务器负担。本文将详细介绍如何通过一些最佳实践来减少 Socket 连接数量。
### 文章流程
我们将通过以下步骤来实现减少 Socket 连接
# 使用Embedding减少特征数量的Python实现方法
在机器学习和深度学习中，有时我们会面临特征维数过高的问题，这种情况会导致计算开销大，以及模型的过拟合。可以通过“Embedding”技术来减少特征数量。Embedding是一种将高维离散特征映射到低维空间的方法，常用于自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域。
## 整体流程
下面是实现Embedding以减少特征数量的步骤。
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一、利用 Module的 Sequential子类构建模型 Module 类是一个通用的模型构造类，是所有神经网络模块的基类。可以基于该类构建神经网络的层（layer, 如Linear层）或者直接构建模型。继承该函数一般需要重载__init__函数和forwar
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2023-08-25 10:26:35
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