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基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

三、TensorFlow Serving及性能优化 3.1 TensorFlow Serving介绍 TensorFlow Serving是一个用于机器学习模型Serving的高性能开源库，它可以将训练好的机器学习模型部署到线上...TensorFlow Serving架构，图片来源于TensorFlow Serving官方文档 美团内部由数据平台提供专门TensorFlow Serving通过YARN分布式地跑在集群上，其周期性地扫描...TensorFlow计算流程 首先TensorFlow整个计算图会经过优化，图中冗余的计算会被剪掉。...优化后模型切换后，毛刺降低 四、总结与展望 本文主要介绍了用户增长组基于Tensorflow Serving在深度学习线上预估的探索，对性能问题的定位、分析、解决；最终实现了高性能、稳定性强、支持各种深度学习模型的在线服务...在具备完整的离线训练与在线预估框架基础之后，我们将会加快策略的快速迭代。

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    手握这个在线实验室指南库，导师再也不担心我的实验啦！

    你是否有过因为一种实验方法版本繁多而苦恼？是否有过抗体实验无法再现文献结果而困惑？你是否有过某些文献中实验步骤简单而气愤…？今天我将给大家分享一款解决这些烦恼的工具，让日常科研更有效率！...Springer nature experiment实验指导平台主要分为三个部分（如下图所示）： ? 1 Nature Protocols 实验室研究步骤的在线交互式资料库，提供操作步骤的详细解说。...文献中提供了一种标准化的，并可在实验室再现的“配方”或“方法”，包括按部就班的操作步骤、实验必需的原材料清单，以及注释和提醒，提醒实验人员在实验过程中需要注意的事项，以及如何解决问题。...❷ 点开搜索结果后，我们可以在线查看全文或者下载PDF，来了解实验方法的详细操作步骤。文章中涉及的图片或者视频可以在页面中点击框中的右括号进行查看。 ?...这个平台是全球最大的经同行评议的在线实验室指南库，同时它也是全球引用量最高的在线实验室指南库。这个平台上的实验方法都经过开发式的编辑和同行评审，确保了高质量的重现性。

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    强化学习系列案例 | 强化学习实验环境Gym和TensorFlow

    本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。...目录 1.常见强化学习实验平台介绍 2.实验平台Gym  2.1 Gym的安装  2.2 Gym中的内置环境  2.3 Gym的基本使用方法 3.实验工具TensorFlow  3.1 TensorFlow...的安装  3.2 利用TensorFlow搭建全连接神经网络近似状态值函数 4.总结 1.常见强化学习实验平台介绍 我们如何去验证强化学习算法的好坏呢？...下面我们挑选一个环境作为实验对象，进一步介绍Gym库的基本使用方法。...然后我们介绍了实验工具TensorFlow，通过一个例子讲解搭建神经网络的流程，之后的强化学习算法实践中我们会利用TensorFlow搭建深度神经网络并与Gym相结合来实现一些经典的强化学习算法，希望大家通过本案例可以对

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    机器人操作系统（ROS）在线实训平台学习实验指南

    机器人操作系统（ROS）在线学习指南       在高校开设ROS相关课程已经积累了一年多的经验，由于自动化类专业在课程安排中不同于计算机相关专业，通常没有Linux相关的课程基础，直接上手ROS较为困难...本来以为提供了安装镜像和虚拟机能上新手在非常短的时间内入门ROS，最后发现如果经验积累不够，学习不够系统，遇到问题多茫然，为了进一步优化课程降低学习门槛，只需一台能上网的电脑就能学习ROS，终于发现了实验楼这个平台...结合ROS官网、CSDN以及实验楼可以很系统的学习ROS了。课程目前已经公开，基于初级教程配置设计，但为了后期课程开设，配置了比较全面的官网功能包示例，让各位喜爱ROS的小伙伴能够边学边练。

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    Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用实践

    我将从智能教育在线实验室面临的问题出发，阐述Java大数据技术如何解决这些问题，并结合实际应用实例进行说明，为你呈现一个完整的技术方案和应用参考。...Java大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用 在当今数字化时代，智能教育蓬勃发展，在线实验室作为重要的教学实践平台，其设备管理和实验资源优化面临着诸多挑战。...学生能力分级：利用K - means聚类算法对学生能力进行分级，根据学生的过往实验成绩、学习能力等多维度数据，将学生分为不同层次，针对性地分配实验资源，使实验失败率降低28%。...通过以上基于Java大数据技术的智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化方案，某“双一流”高校取得了显著成效，设备利用率从41%提升至89%，平均实验等待时间缩短78%，实验教学容量提升220%，为教育数字化转型提供了有力的核心基础设施支持...Java 开发，大数据技术，智能教育，在线实验

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    Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用方案

    我将结合从技术平台搜集的资料，阐述Java大数据技术如何优化智能教育在线实验室的设备管理与资源分配，同时分享实际应用案例与关键技术细节。...Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用在智能教育蓬勃发展的当下，在线实验室作为实践教学的关键环节，其设备管理与实验资源优化至关重要。...全球教育实验室设备年闲置率超35%，而高峰时段实验排队长达2.3周。传统管理模式在面对教育实验室资源错配困境时捉襟见肘，Java大数据技术却为其带来了新的转机。...Java大数据技术在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中展现出了强大的优势和潜力。...Java 大数据技术，大数据分析，教育智慧，在线教育，在线实验平台，虚拟实验室，实

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    【10大深度学习框架实验对比】Caffe2最优，TensorFlow排第6

    Karmanov发现，许多在线教程都使用低级别的API，虽然写很详细，但对于大多数用例而言，除非想要创建新的层，否则意义不大。因此，他在项目中使用了最高级别的API，以便更容易地在框架之间进行比较。...但是，对于常规项目（而不是这里的这个实验），数据不太可能放进RAM里，还需要大量的预处理和数据增强。这就是数据加载器派上用场的地方。...CNTK，MXNet和Tensorflow则是默认启用这项功能。Chainer是什么情况我还不清楚。...Tensorflow，PyTorch，Caffe2和Theano需要向pooling层提供一个布尔值，表示有没有在训练（这对测试精度有很大影响，72%比77％）。...很可能，TensorFlow和MXNet是默认启用这项功能的。但是，对于一些研究目的和像DeepDream这样的项目，计算这个梯度可能还是有用的 10.

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    十万同时在线用户，需要多少内存？——Newbe.Claptrap 框架水平扩展实验

    笔者先按照自己的理解来点明：在线用户数到底意味着什么样的技术要求？ 未在线用户若上线，不应该受到已在线用户数的影响 如果一个用户登录上线需要消耗 100 ms。...对于任意一个已在线用户，得到的系统性能反馈应当相同 例如已在线的用户查询自己的订单详情，需要消耗 100 ms。那么当前任何一个用户进行订单查询的平均消耗都应该稳定在 100 ms。...在此次的实验中，若用户已经登录，则验证 JWT 有效性的时长大约为 0.5 ms。...(有十万用户同时在线，加点内存吧，不差钱了。) 源码构建说明 此次测试的代码均可以在文末的样例代码库中找到。为了方便读者自行实验，主要采用的是 docker-compose 进行构建和部署。...本文主要为读者展示该方案的实验可行性，具体应该如何应用 Newbe.Claptrap 框架编写代码，并非本文的主旨，因此没有提及。

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    【TensorFlow】TensorFlow读取数据

    Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder..., feed_dict 2.3 Reading From File：直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法 在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个...在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...TensorFlow读取数据 Preload data: constant 预加载数据 这种方式在项目中一般很少用，我只是在学习TensorFlow编程的时候用过，后面几乎从未用到。

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    安装 TensorFlow安装 TensorFlow

    安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow： MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu...下列指南介绍了如何安装让您可以使用 Python 编写应用的 TensorFlow 版本： 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow 在 macOS 上安装 TensorFlow 在 Windows...上安装 TensorFlow 从源代码安装 TensorFlow Python TensorFlow API 的许多方面都已从版本 0.n 升级为 1.0。...以下指南介绍了如何将旧版 TensorFlow 应用迁移到版本 1.0： 转换到 TensorFlow 1.0 下列指南介绍了如何安装 TensorFlow 库以搭配其他编程语言使用。...安装适用于 Java 的 TensorFlow 安装适用于 C 的 TensorFlow 安装适用于 Go 的 TensorFlow

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    实验六 异常处理实验

    实验六 异常处理实验 一、实验目的与要求 1、理解异常的概念，掌握Python中重要的内建异常类以及处理异常的几种方式。...二、实验原理 在Python中，程序在执行的过程中产生的错误称为异常，比如列表索引越界、打开不存在的文件等。所有异常都是基类Exception的成员，它们都定义在exceptions模块中。...三、预习与准备 1、提前预习Python异常以及模块的语法知识，实验之前编写好程序代码。 2、练习关于Python异常处理以及模块使用的常见操作。...四、实验过程记载 （对实验的主要过程与步骤进行记载；若有较多的截图或代码，可以单独用附件的形式列出） 实验题1 假设成年人的体重和身高存在此种关系：身高（厘米）-100=标准体重（千克）。...except AssertionError as reason: print(reason) 实验题3 创建一个模块文件，它用于互换两个数的值。

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