timg (1).jpeg 今天同事在处理系统慢SQL时遇到几个疑惑的问题，简单描述如下~ 【背景铺垫】 相关表： CREATE TABLE test_table ( id bigint(20)...疑问2：LIMIT值不会影响rows的值么？ rows究竟是怎么计算的呢？...这个rows在官网文档中的解释如下： “ rows (JSON name: rows) The rows column indicates the number of rows MySQL believes...为了探究rows究竟是如何算出来的，查找MYSQL源码来看看： 文件1：sql/opt_explain_traditional.cc 关键部分：push(&items, column_buffer.col_rows...，在MySQL源码中的注释为： “ Calculate estimate of number records that will be retrieved by a range scan on given
其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...一个Session可以运行多个计算图，一个计算图也可以在多个Session中运行。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。...3.3 硬件调度 在实现上，TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作，以充分利用可用的计算资源(如CPU或GPU)。
在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...TensorFlow Serving on Kubernetes 将TensorFlow Serving以Deployment方式部署到Kubernetes中，下面是对应的Deployment yaml...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow
如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...引言 在深度学习训练过程中，尤其是使用TensorFlow时，ResourceExhaustedError是一个常见的问题。这个错误通常由内存不足引起，可能是由于GPU显存或CPU内存被耗尽。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。...参考资料 TensorFlow 官方文档 混合精度训练 分布式训练 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。感谢大家的阅读和支持！
一、程序编译的过程 ? 二、程序加载进CPU的过程 ? 三、CPU的组成 累加寄存器（AC） ：主要进行加法运算。 标志寄存器（PSW) ：记录状态，做逻辑运算。...程序计数器（PC） ：是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 基质寄存器（BX） ：储存当前数据内存开始的位置。 变址寄存器 ：储存基质寄存器的相对位置。...通用寄存器（GPRs）:支持有所的用法。 指令寄存器（IR） ：CPU专用，储存指令。 堆栈寄存器（SP） ：记录堆栈的起始位置。 ? CPU是由四大部分所构成的：寄存器、控制器、运算器、时钟。...寄存器 CPU内部的内存，程序加载进CPU内部的寄存器中从而被用来解释和运行。 控制器 计算机的指挥中心，负责决定执行程序的顺序,给出执行指令时机器各部件需要的操作控制命令。...运算器 计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。 时钟 它是处理操作的最基本的单位，影响着指令的取出和执行时间。
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
而边缘计算可以减少网络等待时间，减少数据在网络上的暴露，在某些情况下，通过将处理加载到最终用户的设备来降低成本。 ? 由于具有吸引人的优势，云计算架构师可能希望将尽可能多的工作负载推向边缘计算。...主要有两种类型： •设备-边缘计算，其中直接在客户端设备上处理数据。 •云计算-边缘计算，其中在边缘计算硬件上处理数据，而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。...这些服务器通常位于比中央云更靠近最终用户的数据中心。 边缘计算的局限性 在企业决定将工作负载移至边缘计算之前，需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能使企业回到传统的云计算架构。...在边缘计算处理和存储数据是不切实际的，因为这将需要大型且专门的基础设施。将数据存储在集中式云计算设施成本将会低得多，也容易得多。 •智能照明系统。...允许用户通过互联网控制家庭或办公室中照明的系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小的处理能力，也没有超低延迟要求，如果打开灯具需要一两秒钟的时间，那没什么大不了的。
今天，我们来一起聊聊计算机中的层次化存储结构。...而且，CPU中的存储容量是非常小的，基本都是KB级别的存储，CPU的内存容量也就几KB，MB级别的CPU内存也是比较少见的。所以，出于经济成本的考虑，计算机中的存储结构是按照层次进行划分的。...Cache-概念 这里的Cache表示的是高速缓冲，在计算机的存储体系系统中，Cache是除寄存器外访问速度最快的层次。使用Cache改善系统性能的依据是程序的局部性原理 。...在直接相联映像中，只需要记录主存标记、Cache页号和页内地址就能够快速的找到主存中的数据。...此时，在组相连映像中，Cache组号使用3位表示，组内页号使用1位表示，页内地址使用19位表示。
其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。...人类在ImageNet挑战赛上的表现如何呢？Andrej Karpathy写了一篇博文来测试他自己的表现。他的top-5 错误率是5.1%。 这篇教程将会教你如何使用Inception-v3。...你将学会如何用Python或者C++把图像分为1000个类别。我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架，可以继续使用它，只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...Let's see how to make this tangible using three of the most popular frameworks on FloydHub.TensorFlow...We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...time training command:floyd run \--gpu \--env tensorflow-1.3 \--data redeipirati/datasets/mnist/1:input...-1.3 \--mode jupyterThe --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow
2017 年 5 月，Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine，将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。...在 Kika 将 TF Mobile 部署到移动端的过程中，除了 CPU 占用偏高，还有由于 TF Mobile 内存管理与内存保护设计的问题，导致： 内存保护机制不完善，在实际内存不是很充足的情况（尤其对于部分低端机型以及在内存消耗较大的应用...如何应对 op 缺失的情况 对于移动端用 TF Lite 部署最友好的开发姿势是在设计模型之处就了解当前的 TF Lite版本哪些 op 是缺失或者功能不完整的，然后在模型设计过程中： 尽量避免使用这些...2) 方法与坑 以下通过一个实例来描述如何进行模型的拆分。...不写明的话 TF 会『默认』插入一些 op 在运行时帮你计算： python axis = tf.sub(tf.shape(logits), tf.constant(1)) `tf.shape()` 在
来讲讲程序在计算机中是如何运行起来的计算机系统概述计算机系统的组成硬件与软件的关系操作系统的基本功能程序的编写程序设计语言概述从高级语言到机器码的转化编译器与解释器的作用程序的存储与加载存储器的层次结构程序的存储方式可执行文件的格式程序加载器的作用程序的执行...为了理解程序如何运行，首先需要了解计算机系统的基本组成、硬件与软件之间的关系，以及操作系统在其中扮演的关键角色。...固件通常存储在只读存储器（ROM）或闪存中，例如计算机的BIOS（基本输入输出系统），它在计算机启动时负责初始化硬件并加载操作系统。硬件与软件的关系硬件和软件之间的关系可以通过“指令执行”来理解。...在计算机系统中，程序的存储与加载是一个非常关键的环节，它不仅决定了程序如何被存储在不同层次的存储器中，还涉及到程序从存储设备被加载到内存中以供CPU执行的整个过程。...理解程序的存储与加载有助于我们更好地优化程序的性能，提高系统的运行效率。一、程序的存储方式程序在计算机中以不同的形式存储，主要包括源代码、编译后的二进制文件以及最终的可执行文件。
在云计算环境中，可以通过以下几种方法实现资源的高效分配和调度： 负载均衡：通过负载均衡算法，将云计算集群的负载均匀地分配到各个节点上。常见的负载均衡算法有轮询、最小连接数、最短响应时间等。...资源调度算法：为了高效利用资源，可以采用资源调度算法，将任务分配给最适合执行的资源。常见的资源调度算法有先来先服务、最短作业优先、最高优先权等。...弹性资源管理：根据负载情况，实时动态调整云计算资源的分配。可以通过自动伸缩策略来根据负载情况自动增加或减少资源。...故障容错和备份：通过备份和冗余技术，确保云计算环境中的资源和服务的高可用性和可靠性。当发生故障时，能够快速切换到备份资源。...以上是一些常见的方法，云计算资源的高效分配和调度还需要根据具体的应用场景和需求来进行定制化的设计和实施。
在计算机中，一般用IEEE浮点近似表示任意一个实数，那么它实际上又是如何表示的呢？ 下面的表达式里，i的值是多少，为什么？如果你不确定答案，那么你应该好好看看本文。...在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...它在计算机中可以表示非法的数，例如计算根号-1时的值。...那么浮点数的数值范围和有效位是如何得到的呢？ 浮点数的数值范围计算 有了前面了基础，我们就可以来计算浮点数的数值范围了。...浮点数在内存中的存储 了解了这么多，我们来看一下一个小数究竟是如何在内存中存储的。以float f = 8.5f为例。其二进制表示为 ?
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 还是一如既往的直接看代码吧，?
本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....框架基础操作面试官可能会询问如何在TensorFlow与PyTorch中创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。...数据加载与预处理面试官可能询问如何使用TensorFlow与PyTorch的数据加载工具（如tf.data.Dataset、torch.utils.data.DataLoader）进行数据加载与预处理。...忽视动态图与静态图：理解TensorFlow的静态图机制与PyTorch的动态图机制，根据任务需求选择合适的框架。忽视GPU加速：确保在具备GPU资源的环境中合理配置框架，充分利用硬件加速。...忽视模型保存与恢复：掌握模型的保存与恢复方法，确保训练成果能够持久化。忽视版本兼容性：关注框架版本更新，了解新特性与潜在的API变动，避免代码在不同版本间出现兼容性问题。
MapReduce 是一种分布式计算模型，其在云计算中有重要的作用，主要体现在以下几个方面： 处理大规模数据：MapReduce 可以并行地处理大规模的数据，将数据划分为多个小块，每个小块都可以在不同的计算节点上进行处理...高可靠性和容错性：MapReduce 支持数据备份和恢复，可以在计算节点出现故障时自动重试或重新分配任务，从而保证了数据处理的可靠性和容错性。...以下是MapReduce在云计算中的优势： 分布式计算：MapReduce可以将数据分解成小的块，并在多个计算节点上并行处理这些数据块，从而实现分布式计算。...鲁棒性：MapReduce在处理数据时会将任务分成多个子任务，并在不同计算节点上进行并行计算。即使某个节点发生故障，也不会对整个计算任务产生影响。这种鲁棒性可以提高计算任务的可靠性。...简而言之，MapReduce在云计算中具有分布式计算、可扩展性、鲁棒性、易于编程以及成本效益等优势，所以成为云计算中常用的数据处理技术之一。
如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...让我们一起探讨如何高效处理TensorFlow中的数据迭代！ 引言 在使用TensorFlow进行模型训练和评估时，数据迭代器是一个重要的组成部分。...迭代器可以帮助我们逐批次加载数据，以节省内存和提高计算效率。然而，在数据集迭代过程中，常常会遇到OutOfRangeError错误。...小结 通过本文的介绍，我们详细探讨了TensorFlow中OutOfRangeError的产生原因及解决方案。希望这些方法能帮助你在模型训练过程中更好地处理数据迭代问题，确保训练过程的顺利进行。...未来展望 在未来的工作中，我们将继续探索和解决TensorFlow及其他机器学习框架中的常见错误和优化方法。
今天和大家分享一个深度学习中的基础概念：嵌入。关于嵌入提出几个问题，读者朋友们，你们可以先思考下。然后带着这些问题，点击阅读原文，查看官方解答。 1、为什么要有嵌入？ 2、什么是嵌入？...3、如何得到嵌入向量？ 4、 如何可视化展示嵌入向量？ 5、嵌入向量的实际应用有哪些？ 一个单词集合，这些属于离散的非数值型对象，数值计算的基本要求是数值型，所以需要将他们映射为实数向量。...嵌入是将离散对象数值化的过程。...嵌入向量，google 开源的 word2vec 模型做了这件事，现在 TensorFlow 中调用 API 几行代码便可以实现： word_embeddings = tf.get_variable(“...embedding_size]) embedded_word_ids = tf.nn.embedding_lookup(word_embeddings, word_ids) embedded_word_ids 的形状
在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异，不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码，可以做如下处理： 导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可 举例 import tensorflow.compat.v1...tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式，这时仅仅是建立了计算图...，但没有执行 定义好计算图后，需要建立一个Session，使用会话对象来实现执行图的执行 sess = tf.Session() print("node1:",sess.run(node1)) print
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