移動(dòng)加權(quán)精品文章

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  隨機(jī)加權(quán)平均 -- 在深度學(xué)習(xí)中獲得最優(yōu)結(jié)果的新方法

  ...損失面。你可以想象一下，一個(gè)測(cè)試表面相對(duì)于訓(xùn)練表面移動(dòng)一點(diǎn)。對(duì)于一個(gè)局部解，在測(cè)試過(guò)程中，因?yàn)檫@一點(diǎn)移動(dòng)，一個(gè)給出低損失值的點(diǎn)會(huì)給出一個(gè)高損失值。這意味著這個(gè)局部解決方案沒(méi)有產(chǎn)生最優(yōu)值——訓(xùn)練損失...

  kaka 2019-04-25 18:27 評(píng)論0 收藏0
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  Hive集群合并之應(yīng)用端的負(fù)載均衡算法

  ...負(fù)載均衡算法有哪些呢？A：隨機(jī)算法，輪詢，hash算法，加權(quán)隨機(jī)算法，加權(quán)輪詢算法，一致性hash算法。 隨機(jī)算法 該算法通過(guò)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方式進(jìn)行負(fù)載，可能會(huì)導(dǎo)致任務(wù)傾斜，比如大量任務(wù)調(diào)度到了1好集群，顯然不可取，pas...

  wangbinke 2019-08-19 11:40 評(píng)論0 收藏0
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  負(fù)載均衡算法 — 平滑加權(quán)輪詢

  ...科學(xué)院 在 負(fù)載均衡算法 — 輪詢 一文中，我們就指出了加權(quán)輪詢算法一個(gè)明顯的缺陷。即在某些特殊的權(quán)重下，加權(quán)輪詢調(diào)度會(huì)生成不均勻的實(shí)例序列，這種不平滑的負(fù)載可能會(huì)使某些實(shí)例出現(xiàn)瞬時(shí)高負(fù)載的現(xiàn)象，導(dǎo)致系統(tǒng)存...

  pinecone 2019-07-01 12:37 評(píng)論0 收藏0
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  精彩代碼 vue.js

  ... ====================================================== 7 一般我們做移動(dòng)端項(xiàng)目，需要用手機(jī)才能真正測(cè)試出東西，那么正在開(kāi)發(fā)的本地環(huán)境中的vue項(xiàng)目，怎樣才能讓手機(jī)訪問(wèn)呢？ 首先，手機(jī)和電腦處于同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)電腦 調(diào)出cmd命令窗口，...

  seanHai 2019-08-23 15:34 評(píng)論0 收藏0
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  Python中的加權(quán)隨機(jī)

  ...們被選擇的概率是不一樣的, 在這種情況下, 就需要使用加權(quán)隨機(jī)來(lái)處理這些數(shù)據(jù) 1. 簡(jiǎn)單線性方法 下面是一種簡(jiǎn)單的方案, 傳入權(quán)重的列表(weights), 然后會(huì)返回隨機(jī)結(jié)果的索引值(index), 比如我們傳入[2, 3, 5], 那么就會(huì)隨機(jī)的返回...

  ThinkSNS 2019-07-24 17:47 評(píng)論0 收藏0
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  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大拍案叫絕的操作！

  ...net，到體積小一點(diǎn)的Inception、Resnet系列，到目前能移植到移動(dòng)端的mobilenet、ShuffleNet（體積能降低到0.5mb！），我們可以看到這樣一些趨勢(shì)：卷積核方面：大卷積核用多個(gè)小卷積核代替；單一尺寸卷積核用多尺寸卷積核代替；固定...

  xavier 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)可視化1

  ...起），或需要跳過(guò)的行號(hào)列表（從0開(kāi)始）。 平均值和加權(quán)平均值 加權(quán)平均值的概念 np.mean() np.average() 對(duì)應(yīng)的權(quán)值列表：weights=[] 將各數(shù)值乘以相應(yīng)的權(quán)數(shù)，然后加總求和得到總體值，再除以總的單位數(shù)。 import numpy as np a=(70,8...

  aervon 2019-07-31 10:34 評(píng)論0 收藏0