各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?...hl=zh-cnTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradientTensorFlow Addons 优化器：ConditionalGradient
目录 1 优化 1 优化 1 数据库建造索引 2 xml 里面 不能写 *，要写出具体查询的字段，也不要写出全部都字段，当前接口需要什么字段就写什么字段 3 不要在代码for循环里面，多次查询数据库...4 最厉害的一个是 Java 实现一个接口里面，查询多次数据库导致慢，优化方法来了（亲测有效）
PS并发优化 3.6 单位算力吞吐优化 4 大规模稀疏算法建模 5 总结与展望 1 背景 TensorFlow（下文简称TF）是谷歌推出的一个开源深度学习框架，在美团推荐系统场景中得到了广泛的使用。...图1 TensorFlow PS架构全链路监控 同时，在性能优化的过程中，会涉及到大量的性能测试和结果分析，这也是一个非常耗费人力的工作。...在Adam优化器中，它的参数优化过程需要两个β参与计算，在原生TensorFlow的实现中，这两个β是所有需要此优化器进行优化的Variabl（或HashTable）所共享的，并且会与第一个Variable...以Adam优化器为例，需要创建两个slot，以保存优化中的动量信息，它的Shape与Embedding相同。在原生优化器中，这两个Variable是单独创建的，并在反向梯度更新的时候会去读写。...TensorFlow引擎中当使用多个优化器（稀疏与非稀疏）的时候，会出现重复构建反向计算图的问题，一定程度增加了额外计算，通过两张子图的拆分，恰好避免了这个问题。
Tech 导读 本文将从测试开发工作痛点出发，重在探讨Shell在日常工作中的实战应用，由浅入深，层层递进，将用户命令转化成计算机内核所能够理解的指令，逐步实现与操作系统的完美交互。...01 Shell可以帮大家做什么 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！...作为一名测试开发工程师，在与linux服务器交互过程中，大都遇到过以下这些问题： 一次申请多台服务器，多台服务器需要安装相同软件，配置相同的环境，同样的操作需要重复多次； 工作中经常会使用命令行命令来完成一些操作...图5.脚本示意 实现效果展示： 图6.实现效果示意 4.2 内存使用率监控预警 日常工作中，经常会遇到由于服务器被日志打满而不得不重启的场景，而对于一些必要的单据，就需要时常注意日志的备份，所以可以编写如下一个脚本...综上，linux服务器上，所有的重复性工作都可以交给Shell来打理，日常工作中增加一个万能助手，何乐而不为呢 ？
https://www.tensorflow.org/install 在深入研究代码之前，首先讨论一下自动编码器是什么。 自动编码器 处理机器学习中的大量数据，这自然会导致更多的计算。...在TensorFlow中，上述等式可表示如下， def loss(model, original): reconstruction_error = tf.reduce_mean(tf.square...这种实现反向传播的方式能够跟踪梯度以及优化算法的应用。...最后为了在TensorBoard中记录训练摘要，使用tf.summary.scalar记录重建误差值，以及tf.summary.image记录原始数据和重建数据的小批量。...TensorFlow： 2015 年异构系统上的大规模机器学习。 Chollet，F。（2016年5月14日）。在Keras建立自动编码器。
在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...这取决于你运行TensorFlow Serving的服务器的cpu配置，通过查看/proc/cpuinfo可知道你该用的编译copt配置项： 使用注意事项 由于TensorFlow支持同时serve多个...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow
由于约束条件的放宽，非线性规划问题可以更接近于现实生活中的种种问题，同时，求解难度也提高了很多。...用矩阵和向量来表示非线性函数的数学模型如下： (4) 模型 (4) 中，z = f(x) 为目标函数，三个约束条件中，第一个为定义域约束，第二个为线性约束 (A为系数矩阵)，第三个为非线性约束。...用 Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划 对于无约束或者约束条件相对简单的非线性优化问题，stats 包中的 optim()、optimize()、constrOptim()、nlm()、nlminb...鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...name字符变量，如果不是默认值，则会在程序运行时在工作目录生成两个以 name 为主文件名，后缀分别为 pro、mes 的文件，其中 name.pro 文件为优化问题运行结果，name.mes文件为警告及其它信息
同时，因为比较传统的运筹学的相关内容也算是非线性规划的内容，因此我们也会在这一节提一些相关的运筹学中的算法。 那么我们开始吧。...课堂笔记，教授主页：https://www.math.fsu.edu/~whuang2/index.html 引入：非线性规划问题的结构 非线性规划 (nonlinear programming)问题其实说白了就是具有下面这个结构的优化问题...但是正如驻点会出现鞍点这样的诡异的情况一样，我们在KKT条件中也不一定能保证100%的极小值。所以我们还需要给出一些二阶条件。...在之后的更加具体的带约束优化问题中，我们都会依赖这一节的很多理论的内容。...虽然说KKT条件只是一个充分条件，很像是无约束优化中的驻点的地位，但是对于优化这个领域来说，这已经算是很不错的成果了。
今天来探索Pytorch中的优化器，使用优化器来优化参数是反向传播过程中必不可少的一个环节，在得到损失函数对每个参数的梯度之后，通过优化器更新所有参数，来达到反向传播的目的。...春恋慕 Pytorch中的优化器实现在torch.optim包中，其中包含有多种优化算法，官方文档torch.optim。..., var2], lr=0.0001) 构建时填入的参数随着优化器的不同而不同，依情况填写。...一个使用优化器的例子： for input, target in dataset: #必须要写的一步，将上一轮循环的梯度信息归零，避免上一步对下一步的影响 optimizer.zero_grad...loss.backward() #根据得到的梯度更新参数 optimizer.step() 优化器的使用很方便并且简洁，查看各个优化器对应的算法时可以查看官方文档。
而需要熟练掌握的思维模型有很多，包括目标思维、结构化思维、突破性思维、闭环思维等等。 ? 今天要和大家分享其中的突破性思维在测试工作中的应用。...小编所在的产品线会不定期收到大量用户问题反馈，内容主要集中在软件兼容性问题上，要么是影响到某款软件功能无法使用、要么是我们的某项功能在某款应用中无法使用。...循环固定某个时间段内执行一次全量的兼容性测试，例如每月一次或每个季度一次； 以上解决方案中，1和3是从提前发现问题的角度进行的思考，可以做到让团队提早知晓此类问题，但此方式偏被动；3和4是通过主动验证的方式进行的思考...如果软件自身能够发现问题，并在问题发生的第一时间上报，那岂不是更好。 ? 因此我们将焦点转移至软件自身，具体方案如下： 在软件中增加功能监控机制。...事后思考 在上述问题解决方案的思考过程中，因为惯性思维，一直将思路聚焦在如何对现有的预警机制进行调整，或通过人主动发现问题的方式去解决。而没有跳出这个思维，软件自身也是可以发现和上报自身问题的。
并且在某些事件中，我们甚至需要进行持续的跟踪与排查。因此，在事件的响应过程中，对于每一个响应步骤的记录显得尤为重要。它可以帮助我们在事件解决后，将经验教训纳入其中，加强整体安全能力。...快速响应：在事件响应的过程中，你会需要对已有的数据进行分析，并迅速提供补救措施来阻止攻击。...中实现了对dockerized分析器的支持，安装过程已经被大大简化。...例如，在SIEM上发现了某个告警存在误报的现象，通过SIEM提交该告警信息给指定负责人，系统会自动将邮件以及Case转到该人员名下。 通过SIEM推送至TheHive，并通知分析人员进行规则优化。...例如：在分析任务中可按照场景的不同有选择的调用SOAR的PalyBook，并将响应结果feedback至TheHive中。其实TheHive上还有挺多东西值得说的，一次也写不完。
很多企业的固定资产管理都是由行政部门完成的。管理好固定资产，为企业降本增效的同时，行政人员也要考虑到如何提升员工的体验，彰显行政部门的工作能力。易点易动随机采访了几个企业的行政人员。...我们来看看行政人员跟固定资产管理的爱恨情仇以及普通员工跟固定资产之间发生的小插曲。...行政乙-固定资产领用的等待是个漫长的过程 如果员工的电脑损坏，需要申请一台新电脑。...、笔、本等低值易耗品，易点易动系统中的库存管理模块中，固定产管理员可设置好流程让员工直接申请，然后领用后在员工端进行签字即可。...如果该盘点中有某些员工的名下的资产，那么这些员工可以在员工端收到通知。员工登陆进去员工端之后，可以手机扫码进行盘点，盘点后提交盘点结果。管理员可设置是否需要员工必须拍照上传资产照片。
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开,那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行：https://codepen.io/pen?..., 7]， 首先是熟悉的 js 的基础结构： 在 head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1....什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。...具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 TensorFlow.js 可以为用户解锁巨大价值： 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开 那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行： https://codepen.io/pen?
这个特性使得拥有一个更加定制化的分类器变得非常快速和容易。 为了提供代码中的示例，让我们重新利用之前的示例并对其进行修改，以便我们可以对新图像进行分类。...以下是此设置最重要部分的一些代码示例，但如果你需要查看整个代码，可以在本文的最后找到它。...K 值 const TOPK = ; const video = document.getElementById("webcam"); 在这个特定的示例中，我们希望能够在我们的头部向左或向右倾斜之间对网络摄像头输入进行分类...KNN 算法中的 K 值很重要，因为它代表了我们在确定新输入的类别时考虑的实例数。...在这种情况下，10 意味着，在预测一些新数据的标签时，我们将查看训练数据中的 10 个最近邻，以确定如何对新输入进行分类。 最后，我们得到了视频元素。
今天想聊聊Python在算法、后端、量化工作中的应用，该如何去学习呢？...同学A说他们组现在用到的技术栈是NLP、深度学习、大数据，像nltk、tensorflow、pytorch、hadoop、spark之类，都是主力工具。...现在车企招聘比较青睐计算机背景的候选人，许多在互联网裁员大潮中全身而退的技术人去了车企做开发、做产品，其实也是个不错的选择，赶上新能源发展的机遇。...、调试、优化、维护及监控。...这里建议大家去官方文档一一对照着去学习： 其次针对不同岗位要学习不同的Python框架，这些框架的难度一点也不必Python本身容易，有些大的框架比如tensorflow其学习成本已经远远超出Python
2 GPU训练优化挑战 GPU训练在美团内已经广泛应用到CV、NLP、ASR等场景的深度学习模型，但在推荐系统场景中，却迟迟没有得到大规模的应用，这跟场景的模型特点、GPU服务器的硬件特点都有较强的关系...3.3.2 优化器 目前，稀疏参数的优化器与稠密参数的优化器并不兼容，我们在GPU HashTable的基础上，实现了多种稀疏优化器，并且都做了优化器动量Fusion等功能，主要实现了Adam、Adagrad...对实际业务场景来说，这些优化器已经能够覆盖到绝大多数业务的使用。稠密部分参数可以直接使用TensorFlow原生支持的稀疏/稠密优化器。...我们会在后续工作中对超参优化模式做更深入的探索。 6 总结与展望 在美团推荐系统训练场景，随着模型越来越复杂，CPU上优化的边际效应越来越低。...在推荐系统中的分布式训练优化实践 | 基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估 | 使用TensorFlow训练WDL模型性能问题定位与调优 阅读更多 --- 前端 | 算法
用不同高级编程语言编写的软件被编译成 wasm 可执行文件，可在虚拟机中快速安全地执行。wasm 可执行文件的性能在很大程度上取决于编译器的优化。...从 "无服务器 "云计算到智能合约平台，再到本地应用程序中的沙箱库，甚至作为独立的 wasm 运行时执行的通用字节码，浏览器都广泛支持它，各种网络应用程序也都在使用它。...虽然通过阅读wasm优化器的文档和代码可以部分实现这一目标，但在实践中，其可行性受到wasm优化器的复杂性和程序优化性质的限制：优化机会可能是微妙的，只有在处理编译器前端发出的特定代码时，某些优化才会被视为...因此，通过区分 OITraces，我们将 wasm 优化与成熟的 C 编译器优化进行了比较；交叉比较中暴露出的不一致表明错过了 wasm 优化的机会。...因此，在 wasm-opt 中发现的 MO 会妨碍在各种平台上提供快速、可移植的 wasm 应用程序。
优化实战新鲜出炉， 大家平时学习和工作中，遇到的99% 的sql优化都会介绍到，介于篇幅过长，分成3篇文章哈。...指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。以下三条sql根据最左前缀法则，都不会走索引。...条件判断 mysql在使用不等于（! = 或者 ）的时候无法使用索引会导致全表扫描 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name !...or&in少使用 少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据索引比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。...没有走索引原因：mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。这个例子没有走索引可能是因为单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引。
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