## 如何配置Hadoop的SNN（Secondary NameNode）
在Hadoop集群中，Secondary NameNode（SNN）是一个重要的组件，它的作用是帮助主NameNode（Primary NameNode）减轻负担。SNN定期合并文件系统的编辑日志和元数据，从而优化主NameNode的性能。接下来，我将带你了解如何配置Hadoop的SNN，整个流程将以表格形式展示，随后详
( 一） Grep函数grep有2种表达方式：
grep BLOCK LIST grep EXPR, LISTBLOCK表示一个code块，通常用{}表示；EXPR表示一个表达式，通常是正则表达式。原文说EXPR可是任何东西，包括一个或多个变量，操作符，文字，函数，或子函数调用。
LIST是要匹配的列表。
grep对列表里的每个元素进行
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2024-05-06 09:41:12
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绿色区域表示将该区域作用域(四种方法都贯穿了w,h维度)，即将该区域数值进行归一化，变为均值为0，标准差为1。BN的作用区域时N,W,H,表示一个batch数据的每一个通道均值为0，标准差为1；LN则是让每个数据的所有channel的均值为0，标准差为1。IN表示对每个数据的每个通道的均值为0，标准差为1.
BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：
BatchNorm：batc
fsimage：命名空间镜像文件,不及时更新,存储多个NameNode信息。（一个文件一个NameNode）把文件和目录的元数据信息持久化地存储到fsimage文件中，每次启动时从中将元数据加载到内存中构建目录结构树，之后的操作记录在edits log中edits log：
原创
2021-09-01 15:58:35
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我们在网上搜东西时，搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面，相关性低的内容显示在后面。那么，搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢？这里介绍2种重要的权重度量方法：TF-IDF和BM25。 在进入理论探讨之前，我们先举个例子。假如，我们想找和“Lucence”相关的文章。可以想一下，那些内容里只出现过一次“Lucence”的文章，有可能是在讲某种技术，顺便提到了
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2024-08-13 10:32:51
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1.Robot gains Social Intelligence through Multimodal Deep Reinforcement Learning 这篇文章使用DQN去训练一个机器人，使其能够模仿人类的交际。作者认为可以通过多模态学习来提高性能，作者用了灰度图和深度图分别训练两个神经网
原创
2022-07-15 16:51:27
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1.Delayed, sparse reward(feedback), Long-term planning Hierarchical Deep Reinforcement Learning, Sub-goal, SAMDP, optoins, Thompson sampling, Boltzman
原创
2022-07-15 21:16:24
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In [227]:import numpy as npIn [ ]:# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
# 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计
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2023-09-14 21:15:31
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介绍NumPy模块是Python的一种开源的数值计算扩展，是一个用python实现的科学计算包，主要包括：nddary:具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组ufunc: 对整组数据快速运算的标准数学函数随机生成函数，傅里叶变换，线性代数操作nddary—Numpy的核心数据结构与标准Python库类是有差别的，array.array只处理一维数组，提供的功能也很少。numpy.array可处以
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2024-10-12 12:32:06
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什么是 NumPy?NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。NumPy包的核心是 ndarray 对象。它封装了python原生的同数据类型的 n 维数组，为了保证其性能优良，其
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2023-07-11 09:27:55
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记录一个同门给的SNN demo，仅供自己参考1 SNN和ANN代码的差别SNN和ANN的深度学习demo还是差一些的，主要有下面几个：输入差一个时间维度T，比如：在cv中，ANN的输入是：[B, C, W, H]，SNN的输入是：[B, T, C, W, H]
ANN求梯度时可以直接用backward()，SNN由于不可导，需要手写反向传播
SNN中涉及神经元的选择问题（比如LIF, IF,
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2024-05-30 23:34:21
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1. http://rll.berkeley.edu/adversarial/ Adversarial Attacks on Neural Network Policies 就是对test时候的policy进行构造对抗样本，方法还是用的分类对抗样本的方法，对于DQN，把Q value做个softma
原创
2022-07-16 00:19:44
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文章目录1. 强化学习的应用场景1.1. 四个成熟场景1.2. 几个强化学习仿真环境1.2.1. Gridworld1.2.2. Neural MMOs1.2.3. Lab2. 强化学习的基础知识和常用术语2.1. 常用术语表2.2. 强化学习的目的2.3. 两个基本模型2.3.1. 多臂赌博机2.3.2. 马尔科夫决策过程3. 经典强化学习算法和深度强化学习3.1. 经典强化学习算法3.2.
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2024-03-14 10:10:04
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“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。作者：初识CV地址：https://www.zhihu.com/people/AI_team-WSF本文大部分内容来自：脉冲神经网络的五脏六腑，做一下笔记
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2021-04-09 15:19:43
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In [227]:
import numpy as np
In [ ]:
# NumPy是Python中科学计算的基础软件包。
# 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，
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2023-10-10 08:40:13
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# Python强化学习与RLBrain库
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种机器学习范式，用于训练智能体通过与环境的交互学习如何做出最优决策。Python作为一种灵活且易学的编程语言，广泛应用于各种领域，包括强化学习。RLBrain是一个Python库，专门用于实现强化学习算法，提供了丰富的工具和接口，使开发者可以轻松构建和调试强化学习模型。
## RL
原创
2024-05-17 04:17:00
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主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。
一、脉冲神经网络的拓扑结构
同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forward spiking neural network）、递归型脉冲神经网络（recurrent spiking neural network）和混合型脉冲神经网络（
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2019-06-18 08:37:15
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Dy01 IPython与Numpy一. 为什么使用python进行数据分析python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python更全能Python不仅提供数据处理平台，而且还有其他语言和专业应用所没有的应用。 可以用作脚本 可以操作数据库 可以开发web应用Python库一直在增加，算法的实现采用更具创新性的方法Python能和很
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2023-12-14 20:12:32
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1.Le, Tuan Anh, et al. "Auto-encoding sequential monte carlo." arXiv preprint arXiv:1705.10306 (2017).
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2022-07-16 00:19:30
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