大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme),一个应用统计硕士,爱好写一些技术博客,志在用通俗易懂的写作风格,帮助大家学到知识,学好知识!
WordPress 界中使用七牛云存储的博主可能都知道“我爱水煮鱼”开发的一个七牛镜像存储 WordPress 插件。该插件确实是为WordPress 博客使用七牛云存储提供了便利,但随着鱼叔的更新,感觉越发臃肿起来,遂将核心代码提取出来,将该插件代码化。 该插件目前已经提交到WordPress 官方了,这里是官方插件地址。 因为Jeff 只使用到其中主题静态文件的转存,所以Jeff 直接在主题的functions.php 文件中添加如下代码: //将主题自带的 CSS 和 JS 文件替换成七牛镜像存储 d
1.Kylin 是一款大数据OLAP引擎,由ebay-中国团队研发的,是第一个真正由中国人自己主导、从零开始、自主研发、并成为Apache顶级开源项目
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
平时在开发项目的时候, 多个项目同时开发的时候会遇到都得放到根目录才能正常运行; 如果没有配置多站点就容易内容冲突 , 同时也不方便管理,在这里介绍下如果用 phpstudy 搭建多站点, 这样就可以解决不方便管理多个项目的问题了,希望能帮助到您
本来实在是不想写这个的,因为相关方法在圈子里面已经烂大街了。但无奈,一些客户将近期的Google Fonts导致 WordPress 打开速度慢的现象归咎于我的主题——真TM 比窦娥还冤。所以,有必要在这里说下。 2015.2.26更新:Google Fonts 已可正常访问,相关插件可卸,本文已失效 Google Fonts导致WordPress 速度问题之原因 WordPress 自3.8+版本后加入了Google Fonts(别问我Google Fonts是什么了),然后捏,因为近期敏感周期(35号)
网站制作中用到的软件很多,针对前端开发人员的有Dreamweaver,图片软件有Firework和photoshop,正对后端的开发软件更多,不同的开发语言用到的软件都不一样,如果您不是开发人员,只想做网站的话可以去下载网站管理系统来做,比如国内的PageAdmin系统,Discuz系统等等都是很不错的建站系统,下载下来不需要什么经验就可以自己做网站。
腾讯云提供了全套技术文档和源码来帮助您快速构建一个音视频小程序,但是再好的源码和文档也有学习成本,为了尽快的能调试起来,我们还提供了一个免费的一键部署服务:您只需轻点几下鼠标,就可以在自己的账号下获得一个音视频小程序,同时附送一台拥有独立域名的测试服务器,让您可以在 5 分钟内快速构建出自己的测试环境。
该项目的数据分析过程在hadoop集群上实现,主要应用hive数据仓库工具,因此,采集并经过预处理后的数据,需要加载到hive数据仓库中,以进行后续的挖掘分析。
今天上午学习了HTML基础知识以及相关内容,还有DW的基本使用方法。 HTML(HyperText Markup Language):超文本标记语言,超文本:网页中除了包含文本文字之外,还包含了图片,音频,视频等多媒体,所以叫超文本。之所以是标记语言,是因为网页的内容基本都是有一个个标签构成的 首先,是HTML语言和其他语言的对比。 HTML:解析执行,逻辑性不强,标签较多,不需要搭建环境。浏览器解析代码,根据源代码从上到下一句一句执行。 C等其他语言:编译执行,逻辑性强,需要搭建环境。 然后,拓展了域名解
接群众举报,网站“www.kkzjc.com”可能涉嫌非法交易,警方调取了该网站的云服务器镜像(检材1.DD),请对检材1进行分析,获取证据,并根据线索解锁更多检材,深入挖掘出更多与案件有关的信息。
据 Bleeping Computer 网站披露,俄罗斯方面认为 Google News 中存在大量关于乌克兰战争的 "虚假信息",其电信监管机构 Roskomnadzor 收到总检察长办公室的指示,将禁止该国互联网访问 Google News,并阻止对 news.google.com 域名访问。
上月底,代码托管网站GitHub遭遇大流量DDoS攻击。攻击者劫持百度广告联盟的JS脚本并将其替换成恶意代码,最后利用访问中国网站的海外用户对GitHub发动大规模分布式拒绝服务攻击。谷歌近日发表了针对此次攻击的分析报告,还原了整个攻击的全过程。 谷歌:纵览全部攻击过程 谷歌的Safe Browsing每天会扫描分析数百万个网页,从中找出恶意内容。Safe Browsing并不是从网络流量方面进行分析,而是从HTTP协议层面。 其实JS劫持攻击最早发生在三月初,而不是我们以为三月中下旬。根据谷歌3月1日
本篇博客,菌哥为大家带来的是大数据实战【千亿级数仓】阶段三的内容。
一、Momentum 1. 计算dw、db. 2. 定义v_db、v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw、db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二、RMSprop 1. 计算dw、db. 2. 定义s_db、s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1-\be
基于FPGA的均值滤波(四) 之除法电路模块 假定求和结果为sum,计算后的均值为Average,则有 可以通过上式的计算误差为: 以5x5的窗口为例,将除法电路加上后得到的求均值电路如下图所示: r
Adam refer to Adaptive Moment estimation.
在软件调试中,一种有效的方法是用打断点,这样可以实时看到堆栈,变量,寄存器的变化,那调试器是如何完成源代码和执行指令的关联呢?本篇来解答这个问题。
RAC的一大优点就是可以跨节点进行并行计算,那么如何控制并行运算?这就是这篇文章要讨论的内容。
图像分割(五) 之基于FPGA的局部自适应分割 子模块设计 数据累加模块add_tree 数据累加模块负责将窗口内所有元素与均值之差的平方相加,这里还是采用以前的加法思路:每个加法器限制两个输入,这样
背景:在深度学习优化算法,如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法,先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均(EMA)也称为指数加权移动平均(EWMA),是一种求平均数的方法,应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降,从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ; 平均
方法是类或对象的行为特征的抽象,方法是类或对象最重要的组成部分, 但从功能上来看,方法完 全类似于传统结构化程序设计里的函数 值得指出的是, Java里的方法不能独立存在 ,所有的方法都必须定义在类里 ,方法在逻辑上要么属于类,要么属于对象。
-resource_sharing用于对算数运算(加法、减法和乘法)实现资源共享,以节约LUT资源,有3个值:auto、off和on,默认是auto。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一,它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统,它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而,为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性,近期推出的OpenPose DW(Deep and Wide)架构在关键点识别方面取得了显著进展。
有道笔记-shell 读取文件行 最近通过Spark Streaming消费Kafka数据,消费的数据落到hdfs,一分钟一个小文件,昨天架构那边的同事告诉我要清理历史文件,但是目录太多,手动删比较慢,于是想到可以把文件目录都拿到,写入文本 path_to_clean.txt,通过shell循环读路径,并执行删除。
本文是《维度建模》后续文章的基础。我们首先从宏观层面上考察数据仓库和商业智能(Data Warehousing and Business Intelligence,DW/BI)系统。DW/BI系统首先应该仔细考虑的问题是业务需求。《维度建模》系列文章将紧紧抓住业务需求这一要点,逐步深入探讨逻辑设计、物理设计以及采用有关技术和工具的决策等问题。
值传递是指在调用函数或者方法时将实际参数复制一份传递到函数中,这样在函数中如果对参数进行修改,将不会影响到实际参数。
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是,在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型,提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
本文介绍了深度学习的可解释性和可视化工具,并提供了几种实现方式。通过这些工具,我们可以更好地理解模型的工作原理,从而更好地进行优化和调试。
由于80年代/ 90年代的普通反向传播算法收敛缓慢,Scott Fahlman发明了一种名为Quickprop[1]的学习算法,它大致基于牛顿法。他的简单想法在诸如“N-M-N编码器”任务这样的问题域中优于反向传播(有各种调整),即训练一个具有N个输入、M个隐藏单位和N个输出的de-/ Encoder网络。Quickprop的方法之一是寻找特定领域的最佳学习率,或者更确切地说:适当地动态调整学习率的算法。
本文介绍了 Zeppelin 是什么、能做什么,以及 Zeppelin 的特性、组件和扩展。主要内容包括:Zeppelin 是基于 Apache Spark 的开源大数据可视化分析平台,支持交互式查询、实时数据可视化和机器学习等功能。Zeppelin 的特性包括支持多种数据源、提供交互式查询、支持实时数据可视化、提供机器学习接口等。Zeppelin 的组件包括: Notebook:交互式查询工具,支持多种编程语言; Interpreter:解释器,支持多种编程语言; Notebook Server:服务端,支持交互式查询; Shell:命令行工具,支持交互式查询; Spark:基于 Spark 的数据科学平台,支持交互式查询; ML:机器学习平台,支持交互式查询; Gallery:数据可视化模块,支持数据可视化; Extensions:扩展模块,支持自定义功能。
本篇博客,博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!
当然,输入的位宽可能会影响最终的解题思路和最终的实现可能性。但位宽在一定范围内,譬如8或者32,解题的方案应该都是一致的,只是会影响最终的频率。后文针对这一题目做具体分析。(题目没有说明重复元素如何处理,这里认为最大值和次大值可以是一样的,即计算重复元素)
在《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取一》和《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二》中我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理以及它们的幅频响应。此篇我们将用verilog实现基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍插值。
基于FPGA的Sobel算子(二) 之Sobel算子计算电路 为了尽量利用FPGA的并行性,可以考虑同时进行X方向和Y方向的计算。同时,由于,模板的数值为1和2或者-1,-2,我们考虑将负数和正数相加后再整体做减法。模板元素为2时直接进行移位操作则简单地多。 同时得到窗口内9个像素的值比较简单。两个行缓存加上当前行即可同时得到3行图像数据,将3行数据分别打两排即可得到一个窗口9个限售股数据。将9个数据命名如下表: Sobel(0)Sobel_r(0)Sobel_r2(0)Sobel(1)Sobel_r(1)
Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件,他们要求读入的state_dict的key和Model.state_dict()的key对应相等。
如果你是菜鸟站长,如果你可以耐心的看完这篇文章,那么你的网站建设道路会少一些磕拌,多一些平坦.以上两个如果若不满足可以直接回主版面了.
hdfs 增删查等基本操作 查看 hadoop fs -ls /user/hadoop/dw_realtime/config/ 删除文件 hadoop fs -rm /user/hadoop/dw_realtime/config/id.properties 删除目录及文件 hadoop fs -rmr /user/hadoop/dw_realtime/config/ # or hadoop fs -rm -r /user/hadoop/dw_realtime/config/ 创建目录 hadoop f
各类网站层出不穷,包括公司网站、企业网站以及交友网站和婚恋网站等,在网站开发团队和程序员的共同协作下,能够完成网站建设和网站内容填充工作,dw是一款功能丰富、性能强大的网页制作软件,dw网站建设css样式边框设置方法是怎样的?dw网站建设分为哪些步骤?
嗨,欢迎来到异星球,我是小怪同志。这篇文章主要讲解一下什么是Dreamweaver软件,以及软件下载和安装。请一起学习吧。
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我
不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心,大家可以去Apache官网,下拉到最下边的页面,查看Apache有哪些开源项目。
<?php /** * *函数:调整图片尺寸或生成缩略图 *返回:True/False *参数: * $Image 需要调整的图片(含路径) * $Dw=450 调整时最大宽
– 临时表1 create table public.member_tmp1 ( member_id varchar(64), phoneno varchar(20), dw_beg_date date, dw_end_date date, dtype char(1), dw_status char(1), dw_ins_date date )with(appendonly=true,compresslevel=5) – 压缩级别 distributed by (member_id)
同使用动量的梯度下降一样,RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动,使梯度下降快速收敛。
本文从例子程序细节上(语法层面)去理解PCIe对于事物层数据的接收及解析。参考数据手册:PG054;例子程序有Vivado生成;
今天给大家分享一个面试中经常会被问到的拉链表,我在上篇文章中提出来一个需求如果不知道的请去→数仓缓慢变化维深层讲解查看,好,废话不多说我们直接开始。提出的问题会在末尾讲解。
python进阶教程 机器学习 深度学习 长按二维码关注 1. MobileNet(2017): 将传统卷积改成depthwise separable convolutions(每个kernel只和对应的一个channel的feature map进行卷积操作) && pointwise 1*1 convolutions(常规的1*1卷积),大大降低参数量和计算量,压缩比: 1N+1D2k,N=output_channels,Dk=kernel_size\frac{1}{N} + \frac{1}{D_k^2
选择weblogs数据库,执行如下sql文件 https://download.csdn.net/download/m0_38139250/75208266 上述SQL文件内容如下
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