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网页加载时waiting（TTFB）时间过长的问题解决

博客文章之前是根据id查询的，每次点文章页面都要加载10几秒。 代码没发现有啥问题，就简单的查询也不应该有问题吧。 经过一系列的网页优化+静态化页面后，确实快了，但是之前的方法也保留了。...解决办法： 将项目数据库配置文件中数据库的链接地址修改为127.0.0.1 之前写的是直接用服务器本机ip连接的...  因为本地连的远程库得写ip，部署一直没有改过。...由于MYSQL的安全策略的问题，对于每一个连接以及每一个操作，MYSQL都会check当前用户的主机名，so,当我们对数据库进行op的时候，MYSQL数据库服务器都会check一次主机名，这就导致了我们远端操作数据库的客户端出现几秒钟的等待状态...猜想localhost访问时，系统带的本机当前用户的权限去访问，而用IP（127.0.0.1）的时候，等于本机是通过网络再去访问本机，可能涉及到网络用户的权限。...本机IP则指你连到网络上的IP地址，可以是内网地址，当然也可能是公网IP，这个就是你实际利用TCP/IP协议与网上计算机通信时使用的IP了。

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    Keras学习笔记（七）——如何保存、加载Keras模型？如何单独保存加载权重、结构?

    你可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型（除非模型从未编译过）。...# 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。...处理已保存模型中的自定义层（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models...load_model, model_from_json, model_from_yaml 的工作方式相同： from keras.models import model_from_json model

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    Deep learning基于theano的keras学习笔记（0）-keras常用的代码

    使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型，如果文件中存储了训练配置的话，该函数还会同时完成模型的编译，例子如下： from keras.models...： model.load_weights('my_model_weights.h5') 如果你需要加载权重到不同的网络结构（有些层一样）中，例如fine-tune或transfer-learning，你可以通过层名字来加载模型...我们可以建立一个Keras的函数来将获得给定输入时特定层的输出： from keras import backend as K #将后端的名字设为K # with a Sequential model...当验证集的loss不再下降时，中断训练 可以定义EarlyStopping来提前终止训练 from keras.callbacks import EarlyStopping early_stopping...如果model.fit的shuffle参数为真，训练的数据就会被随机洗乱。不设置时默认为真。训练数据会在每个epoch的训练中都重新洗乱一次。 验证集的数据不会被洗乱 五.

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    解决AI推理中的“Invalid Model Architecture”错误：模型设计优化 ️

    调试和解决方法 ️ 3.1 检查模型定义与配置 确保模型定义中的每一层都正确配置，尤其是输入输出维度： from tensorflow.keras.models import Sequential from...保存模型时，确保使用一致的格式，并在加载时正确重建模型： # 保存模型 model.save('my_model.h5') # 加载模型 from tensorflow.keras.models import...load_model loaded_model = load_model('my_model.h5') 4....A: 在模型定义时，确保所有层的输入输出维度匹配，并通过模型摘要（model.summary()）检查各层的形状。 Q: 模型保存和加载过程中常见的问题是什么？...A: 常见问题包括模型定义与保存时的结构不一致，以及加载时使用的库或版本不同。

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    『开发技巧』Keras自定义对象（层、评价函数与损失）

    这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方。...compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状，你应该在这里定义形状变化的逻辑，这让Keras能够自动推断各层的形状。...（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model...# 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer':...({'AttentionLayer': AttentionLayer}): model = load_model('my_model.h5')

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    轻松搞懂Word2vec FastText+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中英文情感分类

    ，在较短的时间内了解文本分类的整个过程并用代码复现整个流程。...LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据，该模型可以学习长期依赖信息，它通过特殊的门结构来去除或增加信息到细胞状态的能力，门是一种让信息选择式通过的方法，一共有三个门。...TextCNN本身就是一个非常优秀的模型了，在TextCNN后面加上一层循环神经网络，往往只是带来了更多的计算时间，其本身对于语义的理解，并没有什么帮助，甚至有可能对结果进行干扰。...（这里我们就不对数据集的文本进行清洗，毕竟人家标注就是针对整个文本标注好的） 接着，我们需要进行文本分词，这里我们用到的是结巴分词。同时我们也可以加载一些语料库，提高分词的准确性。...BiLSTM代码复现如下： from keras.models import Sequential from keras.models import load_model from keras.layers

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    自编码器原理概述_编码器结构及工作原理

    ] 堆栈自动编码器：自编码器的编码器和解码器可以采用深层的架构，这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器，本质上就是增加中间特征层数。...所谓稀疏性，就是对一对输入图像，隐藏节点中被激活的节点数（输出接近1）远远小于被抑制的节点数目（输出接近0）。那么使得神经元大部分的时间都是被抑制的限制则被称作稀疏性限制。...代码实现卷积降噪自编码器 本代码使用fashion_mnist数据集，基于Keras实现。 加载Keras自带的fashion_mnist数据集，并对输入数据添加噪声。...from keras.layers import * from keras.models import Model,load_model #编码器 from keras.layers import *...from keras.models import Model,load_model #编码器 inputs=Input(shape=(28,28,1)) x=Conv2D(32,(3,3),padding

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    Keras介绍

    当机器上有可用的GPU  时，代码会自动调用GPU 进行并行计算。  Keras 官方网站上描述了它的几个优点，具体如下。 ...首先  是加载数据，这里我们假设数据已经加载完毕，是X_train, Y_train 和X_test, Y_test。...3．模型的加载及保存  Keras 的save_model 和load_model 方法可以将Keras 模型和权重保存在一个HDF5 文件中，  这里面包括模型的结构、权重、训练的配置（损失函数、优化器...如果训练因为某种原因  keras.models import save_model, load_model  def test_sequential_model_saving():  model =...= model.to_yaml()  保存完成后，还可以手动编辑，并且使用如下语句进行加载：  from keras.models import model_from_json  model = model_from_json

    1.3K20

    CNN模型识别cifar数据集

    构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。...# 引入数据集 from keras.datasets import cifar10 # 反序列化和序列化 import pickle # 主要用于获取文件的属性 import os from keras.preprocessing.image..., MaxPooling2D # 引入numpy矩阵运算 import numpy as np # 加载模型模块 from keras.models import load_model # 文件读取...，打开本地文件读取数据集数据 def open_file_data(): pass # 1.本地加载数据集 def load_dataset_data(): # 加载训练集50000...mnist_model = load_model('cifar10_trained_model.h5') scores = mnist_model.evaluate(x_, y_, verbose

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    手把手带你实现 室内用户移动预测（附python代码）

    随着生成的数据量呈指数级增长，尝试新思想和算法的机会也随之增加。使用复杂的时间序列数据集仍然是一个待开发的领域。 这篇文章的目的就是介绍时间序列分类的新概念。...目前有很多正在进行的研究，新创建的数据集，许多新的算法。当我第一次接触到到时间序列分类概念时，最初的想法是：我们怎样对时间序列进行分类以及时间序列分类数据是什么样的？我相信你一定也想知道。...传感器的读数可以识别人在某个时间点的位置。当人在房间内或在房间内移动时，传感器中的读数会发生变化。改变化可用于标识人员的路径。 现在问题已经表述清楚了，是时候开始编码了！...Dense 5from keras.layers import LSTM 6 7from keras.optimizers import Adam 8from keras.models import...load_model 9from keras.callbacks import ModelCheckpoint 在加载所有文件之前先快速浏览一下要处理的数据。

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