#本节内容为连续分布 import numpy as np import scipy.stats as st import matplotlib.pyplot as plt #pdf 概率密度 #cdf...累积概率 #sf：残存函数（1-cdf） #ppf百分比（累积概率的反函数），分位数函数 #stats:返回均值，方差 print(st.norm.stats())#标准化的分布的随机变量X可以通过变换...print('标准正态分布零的概率：')print(st.norm.pdf(0).round(4)) >>标准正态分布零的概率：>>0.3989 print(st.norm.pdf([-1,0,1]...).round(4))>>[0.242 0.3989 0.242 ] #标准正态分布累计的概率print('标准正态分布累计分布到零的概率：') print(st.norm.cdf(0).round(...print('标准正态分布大于1的概率') print(st.norm.sf(1).round(4))>>标准正态分布大于1的概率>>0.1587 print(st.norm.sf([-1,0,1]).
---- title: 【CV中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块 date: 2020-01-01 09:22:02 tags: cv attention ---- Squeeze-and-Excitation...Networks SENet是Squeeze-and-Excitation Networks的简称，拿到了ImageNet2017分类比赛冠军，其效果得到了认可，其提出的SE模块思想简单，易于实现，并且很容易可以加载到现有的网络模型框架中...主要还是将SE模块添加到backbone部分，优化学习到的内容。...这篇文章的实验部分是如何设置的？ 这篇文章中也进行了消融实验，来证明SE模块的有效性，也说明了设置reduction=16的原因。 squeeze方式：仅仅比较了max和avg，发现avg要好一点。...如何查看每个通道学到的attention信息并证明其有效性？ 作者选取了ImageNet中的四个类别进行了一个实验，测试backbone最后一个SE层的内容，如下图所示： ?
Python Scipy 中级教程：优化 Scipy 提供了多种优化算法，用于求解最小化或最大化问题。这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。 1. 单变量函数最小化 假设我们有一个单变量函数，我们想要找到使其取得最小值的输入。...约束优化 有时候，我们希望在优化问题中添加一些约束条件。scipy.optimize.minimize 函数支持添加等式约束和不等式约束。...总结 Scipy 的优化模块提供了多种工具，适用于不同类型的优化问题。通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的优化功能。...在实际应用中，根据具体问题的特点选择合适的优化方法，并深入学习相关的数学理论和算法，将有助于更好地解决实际问题。希望这篇博客对你有所帮助！
标记-清除算法 标记-清除分为标记和清除两个阶段，在标记阶段jvm会在需要回收的对象上面打上标记，标记阶段完成后，jvm开始执行清除动作，这个阶段会清除掉那些被标记的需要回收的对象。...结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?
因此，对于数据科学家来说，学习基本的工具和框架来解决优化问题是非常必要的。 SciPy与优化 Python已经成为分析、数据科学和机器学习的通用语言。...https://pythonhosted.org/PuLP/ https://www.cvxpy.org/ 在本文中，我们将介绍SciPy生态系统中可用的优化算法。...将约束作为函数放入字典中 SciPy允许通过更通用的优化方法来处理任意约束。约束必须按照特定的语法在Python字典中编写。不等式约束需要分解为f(x) 的单个不等式。...SciPy方法适用于任何Python函数，不一定是一个封闭的、一维的数学函数。 让我们展示一个多值函数的例子。 高斯混合函数的最大化 通常在化工或制造过程中，多个随机子过程结合在一起产生高斯混合。...多变量优化的约束以类似的方式处理，如单变量情况所示。 SLSQP并不是SciPy生态系统中唯一能够处理复杂优化任务的算法。
中值滤波是数字信号处理、数字图像处理中常用的预处理技术，特点是将信号中每个值都替换为其邻域内的中值，即邻域内所有值排序后中间位置上的值。...下面的代码演示了scipy库中signal模块的中值滤波算法的用法。...>>> import random >>> import numpy as np >>> import scipy.signal as signal >>> x = np.arange(0,100,10...下面的代码则演示了scipy库中ndimage模块对图像进行中值滤波的用法： >>> from scipy import misc >>> from scipy import ndimage >>> import
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言SciPy模块的方法。...它建立在NumPy库的基础之上，并额外提供其他更高级的功能与工具，涵盖了许多科学分析领域——包括数值积分、优化、插值、信号和图像处理、线性代数、统计分析等。其中，SciPy常用的一些功能如下所示。...scipy.integrate模块包含了这些方法，并提供了用于求解常微分方程的函数。 优化：提供了多种优化算法，用于最小化或最大化函数。...scipy.optimize模块包含了这些算法，包括全局优化、最小二乘拟合、非线性方程求解等。 插值：提供了一系列插值方法，用于从有限的数据点中估计连续函数的值。...在这里，由于我是希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置SciPy库，因此首先通过如下的代码进入这一环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python
JVM配置优化合理的分配堆与非堆的内存，配置合适的内存回收算法，提高系统服务能力。...优化方案：通过调整JVM的堆内存大小（包括初始堆大小和最大堆大小）来优化性能。例如，可以将初始堆大小（-Xms）和最大堆大小（-Xmx）设置为相同的值，以避免堆内存的动态扩展和收缩带来的性能损耗。...连接池优化数据库连接池可以减少建立连接与关闭连接的资源消耗。...缓存机制优化通过数据的缓存来减少磁盘的读写压力，缩小存储与CPU的效率差。优化方案：配置缓存机制，将经常访问的数据缓存在内存中，以减少对数据库的访问次数。...数据库配置优化例如，在使用MySQL数据库时，我们可以设置更大的缓存空间。案例：在一个电子商务网站的后台数据库中，随着业务的增长，查询响应时间变得越来越慢。
系统架构优化是性能优化的一个重要方面，它涉及到对整个IT系统或交易链上各个环节的分析与改进。通过系统架构优化，可以提高系统的响应速度、吞吐量，并降低各层之间的耦合度，从而更好地应对市场的变化和需求。...业务增长导致的性能问题推动架构的发展，系统架构的演变过程来分析系统性能与调优方式。系统性能优化的核心思想主要包括节约和平衡两个方面。...随着业务的增长，单节点的Web服务或者APP服务不堪重负，毕竟机器硬件提供的性能服务是有限的。在程序无法优化的情况下，最直接的办法是增强机器性能。或者把web服务和APP服务拆分。...实现Session黏滞有几种常见的方法：基于客户端IP地址的会话保持：这是最简单的方法之一，即根据发出请求的客户端IP地址来决定将请求发送到哪一台后端服务器。...例如，客户信息，产品信息等，我们在应用系统中可以缓存到内存，不用每次都从DB中查询。用过Hibernate的朋友应该知道其支持二级缓存。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...具体到这个问题来说，我们把nums中的元素视为集合A，先将集合A平分为两个集合P和Q，分别求出P,Q中的最大元素和第二大元素（称为p1, p2和q1, q2），然后通过这 4 个数字得到集合A的最大元素和第二大元素...如果你能明白这个递归关系（归纳假设），就有可能想到每次前进 2 步的优化解法。
本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。 插值算法 常用的插值算法比如线性插值，原理非常简单。...如下图所示就是三种不同的边界条件取法（图片来自于参考链接3）： 接下来看下scipy中的线性插值和三次样条插值的接口调用方式，以及numpy中实现的线性插值的调用方式（numpy中未实现三次样条插值算法...）： import numpy as np from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(...： 在这个结果中我们发现，numpy的线性插值和scipy的线性插值所得到的结果是一样的，而scipy的三次样条插值的曲线显然要比线性插值更加平滑一些，这也跟三次样条插值算法本身的约束条件有关系。...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法，而numpy库中实现了线性插值的算法，我们通过这两者的不同使用方式，来看下所得到的插值的结果。
scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，统计，特殊函数等等。...作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造轮子，导致了充满漏洞的，未经优化的，很难分享和维护的代码。相反，Scipy程序经过优化和测试，因此应该尽可能使用。目录警告：这个教程离真正的数值计算介绍很远。...我的消除噪声实例……----六、优化和拟合：scipy.optimize优化是找到最小值或等式的数值解的问题。...为了找到全局最小点，最简单的算法是蛮力算法^2，该算法求出给定格点的每个函数值。...九、数值积分：scipy.integrate Fusy,最通用的积分程序是scipy.integrate.quad():In [10]: from scipy.integrate import quadIn
这时，作为运维工程师或者架构师就会给出动静分离优化的建议了。...这样一来，图片等静态资源的访问就落到了新增的服务器上，从而分担了大部分访问数据流量和 IO 负载，我们还可以针对性的给静态资源 WEB 做一些优化，比如 JS/CSS/图片压缩、内存缓存、浏览器缓存等等...在《分享张戈博客的 WordPress 优化方案，缓解国内云服务器配置低下的问题》一文中，也是特别提到了这一茬。...这个在上文提到的优化方案一文中也着重提到，详细就不再赘述； 第 3 个好处：这个方案对于网站内容没法备案又想体验国内 CDN 加速快感的网站绝对是福音！...is_admin()){ ob_start("Rewrite_URI"); } } add_action('init', 'QiNiuCDN'); 完成部署后，我们网站的前台页面中的图片
不管是工作中，还是面试中，关于mysql的explain执行计划以及索引优化，都是非常值得关注的。...e.id = ed.id; 图片 2.2，select_type 用于区分查询类型，是简单查询还是复杂查询 simple：简单查询，不包含子查询或者 union，如一条简单查询 primary：复杂查询的最外层标记...，即最外层 select。...t2 on t1.a= t2.a; 在该算法中，mysql 的流程如下：也会选择表中数据较少的表作为驱动器，即把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中，再把表 t1 中每一行取出来，...并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次。
紧随其后通过 show warnings 命令可以 得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么 explain extended SELECT * FROM t1 where key1 = '11'...所以从上边的EXPLAIN输出中我们可以看出，查询优化器准备让t2表作为驱动表，让t1表作为被驱动表来执行查询 对于包含子查询的查询语句来说，就可能涉及多个SELECT关键字，所以在包含子查询的查询语句的执行计划中... key3 FROM t2 WHERE t1.key1 = 'a1b6cee57a'); 可以看到，虽然我们的查询语句是一个子查询，但是执行计划中t1和t2表对应的记录的id值全部是1，这就表明了查询优化器将子查询转换为了连接查询...（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取） ALL 最熟悉的全表扫描 mysql> explain select * from t2; 一般来说，这些访问方法按照我们介绍它们的顺序性能依次变差...需要注意的一点是，possible_keys列中的值并不是越多越好，可能使用的索引越多，查询优化器计算查询成本时就得花费更长时间，所以如果可以的话，尽量删除那些用不到的索引。
1，Scrap 屏幕内部的 itemView，可直接进行使用 2，Cache 被滑出的 View 会放在 Cache 中，当用户倒着滑的时候就会直接从 Cache 中获取 viewHolder...从Cache 中拿到的缓存可直接进行使用，无需重新创建可绑定数据。...6，RecyclerView 中 item 广告的统计 在 ListView 中通过 getView() 方法进行统计是没有问题的。每次滑动的时候都会调用 getView() 方法。...每看到一次，这个方法就会执行一次 7，你可能不知道的 RecyclerView 性能优化策略 不要在 onBindViewHolder 方法中创建点击事件 在创建 ViewHolder 的时候创建...* * @param oldItemPosition 旧数据在列表中的位置 * @param newItemPosition 新数据在列表中的位置
网站页面如何优化，大脸猫今天就给大家讲讲网站优化中如何优化网站的标题以及注意事项 一个搜索引擎在判断某个网站加权时，这个页面的标题则成为其中一个关键性，所以写好每个页面的标题。...当然其次的就是每个页面的描述，这样更有利于用户阅读，还有利于搜索引擎对这个页面的索引以及加权，使得页面优先排名，当然写标题时有一些需要注意事项 文章标题优化的注意事项： 1、写标题时必须与页面内容相关，...不得出现标题党的情况 2、写标题时标题需要独一无二的，当然如果有的情况会出现标题相同可以使用文章章节进行区分开 3、标题的长度应该进行控制，毕竟太长了也显示不全；我们可以把关键的内容写在文章描述中；这样我们可以更容易使得用户查询到我们的文章...4、标题的权重一般会是页面的权重集合，所以我们需要总结文章内容到文章标题 好的今天大脸猫就讲到这里。
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.0/reference/ （参考链接） Python 中常用的统计工具有 Numpy, Pandas, PyMC, StatsModels...Scipy 中的子库 scipy.stats 中包含很多统计上的方法。...下面是scipy主要的模块，但用的最多的是stats cluster 聚类算法 constants 物理数学常数 fftpack 快速傅里叶变换 integrate 积分和常微分方程求解...interpolate 插值 io 输入输出 linalg 线性代数 odr 正交距离回归 optimize 优化和求根 signal 信号处理 sparse...正态分布 # 正态分布 from scipy.stats import norm # 它包含四类常用的函数： # # norm.cdf 返回对应的累计分布函数值 # norm.pdf 返回对应的概率密度函数值
javaScript沿袭了java的规则，也设计了一个最顶层的“父类”对象Object，所有的对象都默认继承Object，所有对象都可以视为Object的实例。...Object.keys(a) // ["0", "1"] Object.getOwnPropertyNames(a) // ["0", "1", "length"] 上面代码中，...数组的length属性是不可枚举的属性，所以只出现在Object.getOwnPropertyNames方法的返回结果中。...123; // }" (new Date()).toString() // "Tue May 10 2016 09:11:31 GMT+0800 (CST)" 上面代码中，...，让各种不同的对象实现自己版本的toLocaleString，用来返回针对某些地域的特定的值。
‘numpy.core’ 的错误，这时，在打包的setup.py文件中加入整个包numpy的引用即可 packages = ["numpy"] options = {"build_exe": {"includes...exe.win-amd64-3.7\etMain.exe”) #自己打包成功之后exe的绝对路径 print(result.read()) 这时就能看见自己缺少的文件，一般缺少的都是dll文件，...这时在自己安装Python的路径下，进入\Library\bin中，或者进入\Dlls文件找到自己缺少的dll文件，加入到自己的生成exe的同级路径下，就可以运行了 如果想要在cxfreeze打包时直接自动加入到发布包中...，可以将缺少的dll文件加入到setup.py中 #!...ExcleMain’ unproduct_name = ‘UninstallExcleMain’ product_desc = “ExcleMain Ver1.0” #uuid叫通用唯一识别码，后面再卸载快捷方式中要用到
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