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CNN在图像分类上发展

CNN在图像分类上发展自2012年AlexNet在Imagenet一鸣惊人之后,国内外顶尖团队都开始着手研究CNN在CV上的应用。12-15年基本上每一年都可以诞生一副经典之作,16-17年表现平淡,感觉各大团队已经在图像分类上已然通关。研究重心更加偏向目标识别,语义分割领域,以及如何压缩网络。Imagenet:120万张训练图片,5万验证集,15万测试集,涵盖1000类图片。网络...

2018-02-13 11:55:19

Tensorflow(4)-control_flow_ops

该函数用来控制程序执行流,相当于if-else了importtensorflowastffromtensorflow.python.opsimportcontrol_flow_opsa=tf.constant(1)b=tf.constant(3)condition=tf.convert_to_tensor(False,dtype='bool')rtval=contr

2018-01-19 16:37:45

Alexnet训练Cifar10

Alexnet作为经典网络,值得深度学习。通过实验,(1)尽可能的加深对paper一些创新点理解。AlexNet谜一般的input是224*224,实际上应该是227*227。在实验中,我采用的是cifar10,输入是32*32。所以将网络参数同比简化。(2)尽可能理解不同训练方法带来的区别。数据集:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python

2018-01-16 16:58:00

Tensorflow(3)-image

本文简要介绍一下tensorflow对image的预处理.->官方API场景:对于训练集,采用SGD训练。每一轮迭代前,对这批图像预处理(随机增强),然后洗牌,开始训练。这个操作,图像预处理可以并行的放在cpu上计算,因此对模型不会带来太多的额外开销。1)tf.random_crop()parameters:image:3-D[height,width,channels]size

2018-01-03 10:26:47

Tensorflow(2)-exponential_decay

学习率衰减,对于训练非常重要。在TF中可以用exponential_decay()官方API文档tf.train.exponential_decay()Parameters:1)learning_rate2)global_step3)decay_steps4)decay_rate5)staircase=False6)name=Nonedecayed_lea

2018-01-02 20:48:12

CNN-卷积计算

本文介绍卷积3种计算方式卷积:我们先认为图片是由不同的波形组成。在时域空间下,图片就是我们看到的图片,由很多不同频率波形混杂在一起。频域空间下,图片波型变的离散化,可以清楚看到每一个波形的å频率(这块解释非常的粗糙,如果看不明白,搜一下时域图和频域图)。在时域空间下,我们很难把一张图片上噪音完全过滤掉,一种做法,我认为是遍历整张图片,然后修改噪音部分,类似PS过程。另一种办法是将图片转换到频域空间下

2018-01-01 15:06:52

Tensorflow(1)-softmax

1tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label,logits=logits)logits=[[0.1,0.2,0.3],[1,2,3]]label=[[0,0,1],[0,0,1]]2tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label1,logit

2017-12-29 16:32:15

重构-函数

本篇主要介绍9种方法对函数进行重构,通过代码样例解释为什么要修改以及怎么修改。

2017-05-18 15:29:14

并发中的陷阱-处理器重排序

假设有两个线程分别调用同一个test对象的writer()和reader()。请问,console输出的是什么?(a)0(b)1(c)不确定(d)不知道publicclasstest{privatebooleanflag=false;privateinta=0;publicvoidwriter(){a

2017-05-16 22:46:02

重构(一)

重构(一)通过调整程序结构,在不改变功能的前提下,提高其可读性,降低修改成本。Why:你写的代码计算机能读懂,不代表人能读懂。1提高代码维护性:项目快速迭代,功能驱动程序设计。随着功能添加,程序逐渐失去自己的结构,可读性大幅下降。新人可以迅速熟悉项目,减少开发公司成本。2提高代码健壮性:在重构的过程,可以重新梳理代码结构,顺带可以发现一些位置的bug。3提高开发速度:有过开源项目经验的同

2017-05-16 17:08:32

ceilometer监控源码分析之任务队列

本文主要分析ceilometer监控模块任务队列。因为在使用过程中种种问题,生产环境对社区ceilometer做了部分改动。

2016-10-14 16:31:24

nova api limit源码剖析

novaapilimitnova的一天请求量大概在30w条,大量的并发操作经常会block到某一个点上,比如数据库读写。如何使得nova集群可以有条不紊的处理请求是保证服务稳定性的一个难点。对于解决上述问题,我们希望在nova拒绝掉处理不过来的请求,而保证用户可以及时获取响应,而不是等待600s后的timeout。*ratelimit是一个用来限制api响应的wsgi中间件,只需要配置即可方便使

2016-10-11 15:22:52

针对Logstash吞吐量一次优化

Logstash性能优化:场景:    部署节点配置极其牛逼(三台48核256G内存万兆网卡的机器),ES性能未达到瓶颈,而filebeat又有源源不断的日志在推送(日志堆积),此时却发现ES吞吐量怎么也上不去,基本卡在单logstash7000/s的吞吐。    这时候我们基本确定瓶颈在logstash上。logstash部署在服务端,主要处理接收filebeat(部署在节点机

2016-05-04 15:03:37

Elasticsearch调优

1.线程调优(1)jstack查看当前dump信息(2)统计当先线程执行情况catdump.log|grepjava.lang.Thread.State|awk‘{print$2$3$4$5}’|sort|uniq-c(3)如果有大量的waiting线程,查看具体dump信息,如果线程大多处于空闲状态,说明任务量远远小于线程数,调低线程池。

2016-04-26 19:58:34

linux目录结构-/proc

1./proc目录Linux内核提供了一种通过/proc文件系统,在运行时访问内核内部数据结构、改变内核设置的机制。proc文件系统是一个伪文件系统,它只存在内存当中,而不占用外存空间。它以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口。用户和应用程序可以通过proc得到系统的信息,并可以改变内核的某些参数。由于系统的信息,如进程,是动态改变的,所以用户或应用程序读取proc文

2015-12-21 23:18:36

ELKstack 搭建日志管理平台

ELKstack是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合,三者通常是配合共用,而且又都先后归于Elastic.co公司名下,故有此简称。

2015-11-06 11:22:27

Sensu监控实战

sensu实现一个简单的监控

2015-10-30 11:31:10

Sensu初探

Sensu1.Sensu框架Sensu是开源的轻量级监控框架,其核心代码1000行左右,使用Ruby开发。提供监控代理,事件处理器和文档APIs。其架构如下图所示:Sensu提供无差别安装,即客户端与服务器端安装包一样。安装后有三个服务,分别是Sensu-server、Sensu-api以及Sensu-client。Sensu服务器端运行Sensu-server和Sen

2015-09-17 10:50:36

HaProxy 配置Redis高可用集群

目标是做一个高可用的redis集群供sensu使用。redis集群采用Sentinel+Redis配置三节点。配置详情可参考之前一篇博文Redis集群配置Sentinel可以做到当master挂掉后,自动选举出新的master,然后它并不是一个proxy。因此我们需要一个proxy提供一个ip给client使用,本文使用HaProxy做代理。考虑到HaProxy单节点故障问题,使用Kee

2015-09-07 11:03:43

Redis集群配置

本博文采用Sentinel+Redis方式实现Redis高可用集群搭建。Sentinel是Redis官方提供的RedisServer监控程序。我们可以通过部署Sentinel监控各个RedisServer,当MasterServer失效时,通过选举,将Slave提升为Master,继续为客户端提供服务。在使用Sentinel之前,首先要确定客户端是否支持,如不支持,请选择其他第三方方案

2015-09-06 16:01:13
奖章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!