LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中，AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。本节我们介绍网络中的网络（NiN）。它提出了另外一个思路，即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。1. NiN块我们知道，卷积层的输入和输出通常
关于Pytorch-IgnitePytorch-Ignite是Pytorch的高级库，类似于Keras与Tensorflow的关系。其官方网站为：https://pytorch-ignite.ai/https://pytorch.org/ignite/概括而言，这个库可以帮助我们更加方便地训练、测试、使用基于Pytorch编写的深度学习模型。安装Pytorch-Ignite是依赖于Pytorch的
转载
2023-07-17 22:54:28
121阅读
1、集群和部署Ignite集群基于无共享架构，所有的集群节点都是平等的，独立的，整个集群不存在单点故障。通过灵活的Discovery SPI组件，Ignite节点可以自动地发现对方，因此只要需要，可以轻易地对集群进行缩放。（与哪套集群类似呢？ ES)Ignite可以独立运行，可以组成集群，可以运行于Kubernetes和Docker容器中，也可以运行在Apache Mesos以及Hadoop Ya
在Ignite以前，大规模、大数据量、高并发企业级或者互联网应用为了解决数据缓存、降低数据库负载、提高查询性能等突出问题，很多采用了Hazelcast或者Oracle Coherence或者GemFire（比如12306网站）或者目前应用越来越广泛的Redis等缓存技术，本文对这些相关的技术做了简单的比较，基本内容来源于其官方网站，进行了翻译整理，方便更多的人了解他。4.1 Ignite和Haze
转载
2023-10-27 08:35:04
189阅读
PyTorch 是由 Facebook 开发的现代开源机器学习库。与 TensorFlow 和 Keras 等其他流行库一样，PyTorch 允许您使用视频卡的处理能力，自动计算计算图，对其进行区分和读取。但是，与以前的库不同，它具有更灵活的功能，因为它使用了动态计算图。本文只是一个初步讲解，详细资料可参见博文深度学习之pytorch电子书百度云下载现在我们将完成使用 PyTorch 库的所有阶段
转载
2023-07-24 21:49:21
86阅读
2015年开源到Github，同年成为Apache顶级项目，支持Java、.Net、C++、Scala。简而言之，是一个比Redis、Spark、Storm更为快速的实时-分布式-内存-支持事务-支持SQL的框架。是Alluxio（前身Tachyon）的挑战者。缺点很明显：未见生产级应用，实操资料很少，近乎只有源码和API。 1、Advanced Clustering通过心跳服务自动发现
转载
2024-01-27 23:35:21
138阅读
# PyTorch中的Script库使用指南
在机器学习的实践中，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了多种功能来帮助开发者简化模型的实现和部署。其中之一就是 `torch.jit` 库，简称为Script。Script允许我们将Python代码转换为TorchScript，这是一种中间表示形式（intermediate representation），可以在C++运行时执行。本文旨在
微软开源cv库本文介绍了微软开源的计算机视觉库，它囊括了计算机视觉领域的最佳实践、代码示例和丰富文档。 近年来，计算机视觉领域突飞猛进，在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务，如图像分类、目标检测和图像相似度。
在各种计算机视觉模型和应用层出不穷的当下，如何把握发展脉络，跟进领域前沿发展呢？微软创建了一个库，提供构建
转载
2024-07-31 14:33:12
158阅读
# Ignite 数据库与 Redis 的区别
在现代应用程序开发中，数据库的选择至关重要。在众多的数据库中，Apache Ignite 和 Redis 是两个备受青睐的选项。它们都支持高性能的数据存储和处理，但在架构和功能上有着显著的不同。本文将深入探讨 Ignite 数据库与 Redis 的区别，并提供一些代码示例，以便更好地理解这两者的不同。
## Ignite 数据库简介
Apach
文章目录前言一、torchvision.datasetstorchvision.datasets.ImageFolder二、torchvision.models三、torchvision.transforms 前言torchvision是Pytorch的计算机视觉工具库，是Pytorch专门用于处理图像的库。主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvisi
转载
2024-07-23 13:55:48
84阅读
1 什么是ini文件INI文件是一种配置文件格式，通常用于Windows操作系统中的应用程序中。它是一种文本文件，由多个节和键值对组成，用于存储应用程序的配置信息。INI文件的特点包括：INI文件是一种文本文件，易于编辑和阅读。INI文件的结构简单，由多个节和键值对组成，易于理解和维护。INI文件支持多层级节，可以方便地组织和管理配置信息。INI文件不支持数据类型，所有的键值对都是字符串类型。IN
Apache Ignite内存数据组织是高性能的、集成化的以及分布式的内存平台，他可以实时地在大数据集中执行事务和计算，和传统的基于磁盘或者闪存的技术相比，性能有数量级的提升。 将数据存储在缓存中能够显著地提高应用的速度，因为缓存能够降低数据在应用和数据库中的传输频率。Apache Ignite允许用户将常用的热数据储存在内存中，它支持分片和复制两种方式，让开发者可以均匀地将数据分布式到
转载
2023-07-04 09:33:00
91阅读
1.PipenvPipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目，旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理 requirements.txt 文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过 Pipenv，你可以在 Pipfile 中指定依赖项。该工具可生成一个 Pipfile.lo
转载
2024-05-31 10:46:07
25阅读
# 实现“ignite docker”教程
## 简介
在本教程中，我将教你如何使用 Docker 部署 Apache Ignite 分布式数据库。Apache Ignite 是一个开源的内存计算平台，用于存储和处理大规模数据集。使用 Docker 部署可以简化安装和配置的过程，并提供可移植性和可扩展性。
## 整体流程
下面是部署 Apache Ignite Docker 的整体流程。我们将
原创
2024-02-06 10:46:50
162阅读
H2Console设置系统变量setIGNITE_H2_DEBUG_CONSOLE=true,启动IGNITE的时候会自动弹出一个h2console的浏览器,可以看到建立的索引和具体的数据参考https://apacheignite.readme.io/docs/sql-performance-and-debugging客户端程序可以加System.setProperty("IGNITE
原创
2018-06-06 17:42:39
2094阅读
一.Ignite介绍： Ignite是： 1.一个以内存为中心的数据平台 2.可持久化、强一致和高可用 3.强大的SQL、键-值存储及相关的A
原创
2024-04-20 19:51:12
28阅读
apache-ignite简介（一）1，简介 ignite是分布式内存网格的一种实现，其基于java平台，具有可持久化，分布式事务，分布式计算等特点，此外还支持丰富的键值存储以及SQL语法(基于h2引擎)，可以看成是一个分布式内存数据库。与ignite类似的产品有gemfire(12306目前正在使用)，其开源版为geode。与gemfire相比，ignite对sql的支持比较完善，提供了数据并置
转载
2024-05-17 21:00:15
233阅读
文章目录讲解MNIST的介绍须导入的函数库检查 pytorch 的版本定义超参数下载 MNIST的数据集定义网络网络实例化定义训练函数定义测试函数主函数全部源代码 2020.07.24更新：关于网络层的更详细的信息，可以参考“评论”，写的比我要详细一点。讲解MNIST的介绍好比编程入门有 Hello World，机器学习入门有 MNIST 。MNIST的官方网址：THE MNIST DATABA
转载
2024-09-19 14:35:55
22阅读
1评论
什么是Apache Ignite？Ignite是一个以内存为中心的分布式数据库、缓存和处理平台，可以在PB级数据中，以内存级的速度进行事务性、分析性以及流式负载的处理。上述引用了Ignite的官方介绍，通俗来讲，Ignite就是一个内存数据库，它包括了很多特性，它既是一个分布式缓存，也是一个分布式数据库，同时也支持一定程度的ACID事务。关键字：固化内存、并置处理固化内存Ignite的固化内存组件
转载
2024-06-15 11:14:58
1254阅读
# ignite架构介绍及示例代码
## 简介
Apache Ignite是一个内存计算平台，可用于构建高性能、可扩展和可靠的分布式应用程序。它提供了分布式内存、持久性存储、数据网格和计算网格功能，支持实时数据访问和分析，适用于各种场景，如实时分析、高性能计算、消息传递和事件驱动处理。
Ignite架构的核心概念包括：
- 缓存：Ignite提供了分布式缓存，可以存储任意类型的数据，并提供
原创
2023-11-11 13:11:33
62阅读
