每次rand都会使用相同的seed来生成随机队列，这样一来在循环中使用相同seed得到的随机队列都是相同的，而生成随机数时每次都会去取同一个位置的数，所以每次取到的随机数都是相同的。...解决方案有两种： 在全局初始化调用一次seed即可 每次使用纳秒级别的种子（强烈不推荐这种） 不用每次调用 上面的解决方案建议各位不要使用第二种，给出是因为在某种情况下的确可以解决问题。...事实证明，在高并发下，即使使用UnixNano作为解决方案，同样会得到相同的时间戳，Go官方也不建议在服务中同时调用。...rng.tap = 0 rng.feed = rngLen - rngTap tap的值是常量0，而feed的值决定于rngLen和rngTap，而这两个变量的值也是一个常量。...如此，每次从随机队列中取到的值都是确定的两个值的和。 到这，我们也验证了只要传入的seed相同，并且每次都调用seed方法，那么每次随机出来的值一定是相同的。
不能复制Keras应用程序上发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。事实上，他们报告的准确性(截至2019年2月)通常高于实际的准确性。...当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预训练的Keras模型产生不一致或较低的准确性。 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...您使用的是亚马逊EC2 NVIDIA Tesla K80还是谷歌计算NVIDIA Tesla P100?甚至可能是TPU??看看这些有用的基准参考资料，了解这些不同的预训练模型运行时间。...6.在使用批处理规范化或退出等优化时，特别是在训练模式和推理模式之间，有什么不同吗? 正如柯蒂斯的文章所说： 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中冷冻批次标准化层的问题： Keras当前实现存在的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在培训期间继续使用小批处理统计信息
可以很好的适配pandas和matplotlib xlwing官方文档 导入库 import xlwings as xw ---- 打开Excel 打开Excel文件有两种方式，，一种是实例化xw.App...，编写正式脚本批处理命令的时候使用这个。...补充： 如果想在代码中获取xw.App对象，可以使用以下代码： # 第一种方式： app = xw.apps.active # 第二种方式： app = xw.apps[3508] # 这个3508是excel...程序运行的PID，每次启动Excel都不一样可以通过xw.apps.keys()或者任务管理器查看 ---- 工作簿操作（Book） 添加工作簿 wb = app.books.add() 或者 wb...wb = app.books.active # 使用app接口（必须实例化app，） # 这两种方式各有`优缺点`，第一种方式更“短”，第二种方式更规范化，灵活运用。
DALI 长期内存使用 我在 DALI 中遇到的第一个问题是，随着训练阶段的推移，RAM 的使用率增加，这都会导致 OOM 错误（即使在内存为 78GB 的虚拟机上也是如此）。...我们需要使用 PyTorch 来完成 CPU->GPU 传输、浮点数转换和规范化。最后两个操作是在 GPU 上完成的，因为在实践中，它们非常快，并且减少了 CPU->GPU 内存带宽需求。...问题是，GPU 管道将最大可能的批大小减少了 50%，限制了吞吐量。 显著减少 GPU 内存使用的一种方法是，在一个阶段结束时，将验证管道保留在 GPU 之外，直到它真正需要被使用为止。...我发现这是由于不同的 JPEG 图像解码器造成的。以前在大小调整上有问题，但现在是管道固定。另一方面，DALI 支持 TensorRT，允许在训练和推理中使用完全相同的预处理。...： dataset.reset() 或者，可以在模型验证之前在 GPU 上重新创建验证管道： dataset.prep_for_val() 基准 以下是我可以用 ResNet18 使用的最大批处理大小：
现在，我们知道奇偶问题是非常不稳定的，它缺乏任何的线性关联：每个线性输入与输出是不关联的，这对于神经网络是个问题，因为在初始化时神经网络是高度线性的（难道说我需要使用更大的初始权值？...例如以下这件往事：Valiant在1984年发表一篇名为“可学习理论”的著名论文，他简单证明了如果给定有限的函数个数，比方说N个，一旦有着比log N更多的训练案例而该增量是个很小的常量因子时，每次训练错误将会接近每次测试错误...预处理：将数据进行集中是非常重要的，也就是要使数据均值为0，从而使每个维度的每次变动为1。有时，当输入的维度随量级排序变化时，最好使用那个维度的log(1+x)。...批处理：在如今的计算机上每次只执行一个训练样本是很低效的。反之如果进行的是128个例子的批处理，效率将大幅提高，因为其输出量是非常可观的。...事实上使用数量级为1的批处理效果不错，这不仅可获得性能的提升同时可降低过度拟合；不过这有可能会被大型批处理超越。但不要使用过大的批处理，因为有可能导致低效和过多过度拟合。
这个例子能得出一个结论: 相同种子，每次运行的结果都是一样的. 这是为什么呢?...这也导致了相同的 seed, 最终设置到 rng.vec里面的值是相同的, 通过 Intn 取出的也是相同的值 我遇到的那些坑 1. rand panic 文章开头的截图就是项目开发中使用别人封装的底层库...获取的都是同一个机器 ? 流量不均匀 同样也是底层封装的 rpc 库, 使用 random 的方式来流量分发, 在线上跑了一段时间后, 流量都路由到一台机器上了, 导致服务直接宕机....: 可以看出来每次请求到来都是利用 GetInstance 来获取一个 ip 和 port, 如果采用 Random 方式的流量负载均衡, 每次都是重新初始化一个 rand....我们已经知道当设置相同的种子，每次运行的结果都是一样的.
用利器在树皮上或兽皮上刻痕,或用小棍摆在地上计数也都是古人常用的办法。随着社会的发展，这些方法用得多了,就逐渐形成数的概念和记数的符号。...信息化大约从20世纪50年代中期开始，其代表性象征为“计算机”，主要以信息技术为主体，重点是创造和开发知识。信息化时代数据以传统关系型数据为主，数据存储一般存储在关系数据库中。...批处理与流处理的区别： 批处理主要操作大容量静态数据集，经常被用于对历史数据进行分析与挖掘。一般批处理使用的数据集通常具有如下特征： 数据有界限：批处理数据集数据是有限范围内的。...数据持久存储：数据通常持久存储在某存储上。 数据量大：处理数据量的量级是海量数据。 批处理框架Apache Hadoop，处理引擎提供了一套批处理模型，最适合处理对时间要求不高的非常大规模数据集。...与其他框架和引擎的兼容与集成能力使得Hadoop可以成为使用不同技术的多种工作负载处理平台的底层基础层。 流处理对随时进入系统的数据进行实时计算。相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。
批处理在达到特定大小 (batch.size) 或经过一段时间 (linger.ms) 后完成。 batch.size 和 linger.ms 都是在生产者中配置的。...然而，通常情况并非如此。 即使 linger.ms 为 0，生产者也会在大约同时将记录生产到同一分区时将记录分组。 这是因为系统需要一点时间来处理每个请求，并且在系统无法立即处理它们时会批量形成。...不幸的是，这种方法不能很好地批处理，实际上可能会增加延迟。 由于小批量可能会增加延迟，因此使用空键对记录进行分区的原始策略可能效率低下。...包含的大多数测试都按照以下规范运行，您可以通过使用此示例任务规范替换默认任务规范来修改 Castle 规范。 一些测试运行的设置略有不同，下面提到了这些。...下图显示了 16、64 和 128 个分区的结果，表明默认分区策略的延迟以更快的速度增加。 即使在有 16 个分区的情况下，默认分区策略的平均 p99 延迟也是粘性分区策略的 1.5 倍。
DALI长期内存使用 第一个问题是，RAM的使用随着训练时间的增加而增加，这会导致OOM错误(即使是在拥有78GB RAM的VM上)，并且尚未修正。...GPU管道的问题是最大批处理大小减少了近50%，限制了吞吐量。 一种显著减少GPU内存使用的方法是将验证管道与GPU隔离直到最后再调用。...，DALI可以在CPU和GPU模式下使用的最大批处理大小增加了约50%!...这里是一些使用Shufflenet V2 0.5和批量大小512的吞吐量图： 这里是一些使用DALI GPU管道训练各种网络，包括在TorchVision： 所有测试都在谷歌Cloud V100实例上运行...这达到了Nvidia DGX-1的一半多一点（它有8个V100 gpu），尽管我们使用了小模型。对我来说，能够在几个小时内在一个GPU上运行ImageNet是生产力进步。
3、如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式。...RDB 方式的优点 RDB 是一个非常紧凑的文件,它保存了某个时间点的数据集,非常适用于数据集的备份,比如你可以在每个小时报保存一下过去24小时内的数据,同时每天保存过去30天的数据,这样即使出了问题你也可以根据需求恢复到不同版本的数据集...使用AOF 会让你的Redis更加耐久: 你可以使用不同的 fsync 策略：无 fsync、每秒 fsync 、每次写的时候 fsync .使用默认的每秒 fsync 策略, Redis 的性能依然很好...在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。...执行的第二条命令用于关闭 RDB 功能。 这一步是可选的， 如果你愿意的话， 也可以同时使用 RDB 和 AOF 这两种持久化功能。 重要：别忘了在 redis.conf 中打开 AOF 功能！
其他步骤，在host端还是device端的操作都是相同的。 同一时间段创建几个触发器是可以的，每个触发器的封装都独立声明。每个触发器自己确定一组生成序列。...如果每次运行的时候，设置相同的参数，生成随机序列也都是相同的。在device端生成的序列与在host端生成的也是相同的。...所以，如果你在不同的流里面运行了另一个内核函数，而这个内核函数又要使用curandGenerate()的结果，那么就必须调用cudaThreadSynchronized() 来实现同步，以确保生成随机序列的内核函数在被调用前结束执行...也就是说，每4096个线程使用不同的种子。这种种子的方式，虽然节省了运行时间，但对于某些种子的值，伪随机序列输出结果统计也显示出了一些不足。...在host API中有8192种不同的序列。
实现逻辑转换两次，一次是在批处理系统，另外一次是在流处理系统，然后在查询时间将两个系统的结果混合在一起产生一个完整的响应结果。...在这里有许多变数，例如，你能使用Kafka, Storm, 和 Hadoop, 人们经常使用两个不同的数据库存储输出表，一个是为实时优化的，另外一个是为批处理更新优化的。...首先得有一种语言框架是基于实时和批处理两种模型的抽象，你可以使用这样高级框架编程，它会编译到流处理或MapReduce， Summingbird 是这样的一个框架（见http://www.jdon.com...最终即使你可以避免两次编码。在两个系统中运行和调试代码的负担也是比较高的。...，想想跨数据库ORM框架臭名昭著的困难，试图跨越这两个系统提供一个近似标准接口语言也会如此，试图在两个不同编程范式的顶部建立一个抽象层是非常难的。
readPos int8 } 2.剖析 伪随机数如果每次种子相同，那么生成的随机序列也是相同的。下面通过赋予不同的种子创建一个随机数发生器。...另外 rng.tap、rng.feed 和 rng.vec 的初始化工作是在函数rngSource.Seed()中完成的。...这也导致了相同的 seed, 最终设置到 rng.vec 里面的值是相同的，通过rngSource.Uint64()取出的也是相同的值。...4.需要避开的坑 通过上面对 math/rand 的分析，我们应该知道使用时需要避开的坑。 （1）相同种子，每次运行的结果是一样的。...因为随机数是从 rng.vec 数组中取出来的，这个数组是根据种子生成的，相同的种子生成的 rng.vec 数组是相同的。 （2）不同种子，每次运行的结果可能一样。
2012以后提供了一种不同于传统B树结构的索引类型，就是内存列存储索引。这种索引应用了一种基于列的存储模式，也是一种新的查询执行的批处理模式，并且为特定的负载提供了巨大的性能提升。...不过，即使如此，我们也将看到在创建列存储索引后将会极大的提升执行效率。 创建列存储索引 列存储索引有两个类型：聚集和非聚集。有很多相似之处两者之间，也有很多不同。...批处理模式 列存储索引是由于使用了一种叫做“批处理执行模式”的模式，用一种完全不同的方式来执行查询，但是在2012中这一模式是有很多限制的，仅有少量操作符可以用来使用这一模式，只要使用了不再这些操作符中的操作符...Figure 1-1: 执行计划显示为Ｂａｔｃｈ 当然在２０１４中批处理模式的操作符增加很多，其中ｏｕｔｅｒ ｊｏｉｎ 也是其中之一，总之在性能和限制上，２０１４都有显著的提高，这一点是毋庸置疑的。...对于能够运行在批处理模式下的查询而言，我们已经能看到在添加列存储索引后性能提升了５到７０倍，相比较于行模式的查询，性能的提升永远是更小的，一般为５０％到２０倍的提升。
numpy.random是numpy的一个子模块，用于生成随机数，在新版的numpy中，有以下两种生成随机数的方式 RandomState Generator 其中Generator是新版本推荐的方式...，RandomState是之前旧版本的方式，只是为了考虑兼容性，依然进行了保留，通过例子来看下两种方式生成随机数的不同 >>> import numpy as np # RandomState >>>...两种方式对应的方法大部分是相同的，但是也有小部分不一样，在使用中需要注意，比如rand, randn等方法是RandomState独有的，而integers方法是Generator独有的。...计算器模拟产生的随机数都是伪随机数，通过设置随机数种子发生器，可以保证每次随机的结果都相同，用法如下 # 未设置，每次随机的结果不同 >>> np.random.rand() 0.8707323061773764...随机数的应用，主要有以下三种场景 1.
一、Onkey方法 使用OnKey方法即设置快捷键，可以将程序赋给单个键或键组合，通过按下赋给的键或键组合来运行该程序。...第二个参数为test过程的字符串形式。注意两个参数是都是加英文双引号的。 同样如果快捷键写为“+^{right}”则表示Shift键加Ctrl键加Right向右键。...参数Default，可选，当对话框初始化时，指定对话框中显示在文本输入框中的值。如果忽略，则文本框中为空。 参数Left，可选，指定对话框相对于屏幕左上角的x位置，以磅为单位。...Selection.Address表示鼠标选中的单元格的地址，最后tpye=8为限制返回的数据类型是8，不同参数用英文逗号间隔，其中不需要设置的参数略过即可。）...---- 今天下雨 本节主要介绍application主程序对象的onkey方法和inputbox方法，其中onkey方法也是一种excel事件，后期介绍事件时会再说明。
： For %i in (1 2 3) do @echo %i 之所以要区分cmd窗口和批处理文件两种环境，是因为在这两种环境下，命令语句表现出来的行为虽然基本一样，但是在细节上还是稍有不同。...最明显的一个差异就是：在cmd窗口中，for之后的形式变量I必须使用单百分号引用，即%i；而在批处理文件中，引用形式变量i必须使用双百分号，即%%i。...2、for语句的基本要素都有些什么： 1、for、in和do是for语句的关键字，它们三个缺一不可； 2、%%I是for语句中对形式变量的引用，就算它在do后的语句中没有参与语句的执行，也是必须出现的...command2中参与了command2的运行；当执行完一次do后的语句之后，再提取 command1中的下一个元素，再执行一次command2，如此循环，直到command1中的所有元素都已经被提取完毕...在不启用变量延迟，也不对变量动态捕获其扩展变化时，变量在预处理阶段不作改变 setlocal enabledelayedexpansion ，就是启用变量延迟，我们可以形象的认为是启用了“对变量动态捕获扩展变化
即使大部分的工具都是由不同人编写的，也可以很容易的组合到一块。我们不禁会问，Unix 做了什么让其有如此强的组合能力？...站在今天的视角，这些设定看起来平平无奇、理所当然，但当时能让这么多不同的东西使用统一的接口是一种非常了不起的设计，唯其如此，这些不同的东西才能进行任意可插拔的组合。...使用浏览器的用户因此能在不同的网页间进行无缝的跳转，即使这些网站运行在完全不同的服务器上，且由不同的组织进行运营。...透明性和实验性 Unix 工具生态如此成功的另外一个原因是，可以很方便让用户查看系统运行的状态： Unix 命令的输入文件通常被当做是不可变的。...然而，Unix 工具最大的局限在于只能运行在单机上——这也是大数据时代人们引入 Hadoop 的进行数据处理的原因——单机尺度已经无法处理如此巨量的数据。
相反，React只会在考虑到事件处理程序中的每个更新函数并确定最终状态后才会重新渲染。所以在我们的例子中，React每次点击只重新渲染一次。 React如何计算状态更新的？答案是分批处理。...其他的似乎都是一种浪费。 首先，React在渲染方面非常出色。如果你有一个性能问题，现实是它很少是因为太多的渲染。...其次，假设React只在子组件的道具发生变化时才重新渲染，这在React组件总是纯函数的世界里是可行的，而且props是这些组件唯一需要渲染的东西。...问题是，正如任何建立过真实世界的React应用的人所知道的，情况并不总是如此。...但是，即使在处理子组件的时候，我们建立的心理模型也仍然适用。
什么是流处理以及它是如何工作的？ 流处理意味着在接收数据后立即对其执行操作。在数据到达时立即处理数据可以提取其价值，而不是等待数据收集后再进行批处理。 默认情况下，大多数系统都是设计有高延迟的。...将其与只能以预定的间隔提供中断数据的系统或应用程序进行比较，间隔以分钟、小时甚至天为单位。这就是使用基于批处理与基于流式传输的数据流水线捕获运行业务所需数据之间的区别。...常见的流处理技术 在过去的七八年中，几种开源技术主导了流处理的世界。这少数几种技术正试图解决更快地将数据投入使用的问题，而不损害数据质量或一致性，即使下面的技术、架构和操作细节不同。...让我们看看三种常用的流处理器。 Apache Flink 是一个设计用于处理大规模数据流的数据处理框架。 Flink 支持事件驱动式处理和批处理，以及交互式分析。...这些技术都有其优势，在某些用例中，结合使用这些技术也是有意义的。
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