调参方法:网格调参 tf.layers.conv2d()中的padding参数 取值“same”,表示当filter移出边界时,给空位补0继续计算.该方法能够更多的保留图像边缘信息.当图片较小(如CIFAR-10中的32*32)时,推荐使用该选项 取值“valid”,表示当filter移出边界时,舍弃该filter tf.layers.conv2d()中的filters参数 一般取值: 一般越靠后的层,我们将它的filters取的更多一些,一是为了保留更多的信息,二是为了提取更多抽象的特征 tf

数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数

Batch-Size简称BS. 这是一个非常常见的参数,所有模型都具备的一个参数. 这其实是深度学习中的一个基础概念.要说理论可以说出一大堆,大家可以先简单的理解为一次处理的图片张数.为了防止吓跑小白,还是从实际操作说起. 1.如何设置batch-size 双击train64.bat 启动程序,三次回车后就出现了Batch_size,此时你可以输入一个具体的数字,比如:8.也可以直接回车(默认值为:4). ​ 2.修改设置batch-size 如果你更换了设备,或者从其他地方搞来了一个模型,因为

FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals ICLR 2017 Gustav Larsson, Michael Maire, Gregory Shakhnarovich 文章提出了什么(What) ResNet提升了深度网络的表现,本文提出的分形网络也取得了优秀的表现,通过实验表示,残差结构对于深度网络来说不是必须的. ResNet缺乏正则方法,本文提出了drop-path,对子路径进行随机丢弃 为什么有效(Why) 分形网络

CNN的Pytorch实现(LeNet)   上次写了一篇CNN的详解,可是累坏了老僧我.写完后拿给朋友看,朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好,然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗.我想想,的确如此.那个源码是我当时<动手学pytorch>的时候整理的,里面有很多包装过的函数,对于新入门的人来讲,的确是个大问题.于是,痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分,理论部分我就不多讲了,咱们直接分析代码,此代码是来自Pytorch官方给出的LeNet Model.你可

原文地址:http://blog.csdn.net/westsource/article/details/6658109 默认情况下,批量复制操作作为独立的操作执行. 批量复制操作以非事务性方式发生,不可能使其回滚. 如果需要在出错时回滚全部批量复制或它的一部分,可以使用 SqlBulkCopy 托管的事务,在现有事务中执行批量复制操作,或者在 System.Transactions Transaction 中登记它. 由于不同批次在不同事务中执行,因此,如果在批量复制操作期间发生错误,则当前批

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

服务器配置:windows 2008 ,sql server 2008, oracle 10g. 在本地和同样配置的其他服务器上同样的程序,数据200万都很快就采集过来了,但是在发布的服务器上,如果batchsize设置5000以内,可以采集数据,因为数据大,所以我们设置的batchsize=20万,这样程序在SqlBulkCopy.WriteToServer(datareader),这个位置就超时了.不知道有没有博友发现过同样的问题,都快被搞疯了.一直找不到原因.提示的错误就是:超时已过期.在

背景 最近一段给xx做项目,这边最头疼的事情就是数据库入库瓶颈问题. 环境 服务器环境:虚拟机,分配32CPU,磁盘1.4T,4T,5T,6T几台服务器不等同(转速都是7200r),内存64G. 排查步骤 排查一:数据库恢复模式为简单模式,数据库和tempdb的初始大小.数据库文件初始化大小100G,日志文件初始化大小50G,两个文件都是自动增长(按10%):tempdb初始化大小10G*4个文件,日志5G*4个文件,两个文件都是自动增长(按10%),分布在两个磁盘中(但看了这篇文章后,有点傻眼

业务需求: 需求很简单,就是把多个系统的日志数据统一存储到Hbase数据库中,方便统一查看和监控. 解决思路: 写针对Hbase存储的Log4j Appender,有一个简单的日志储存策略,把Log4j的存储和Hbase的存储分开进行,当到达一定量的时候批量写入Hbase. Log4j的日志暂时存到一个队列,启动一个计划任务定时检查是否到达指定的量级,到达后批量写入Hbase将队列清空. 带来一个问题是在Log4j最后一次的数据可能未达到量级程序关闭而丢失,所以如果日志非常重要的话请同时开启文件

十一.Hibernate的检索策略 1.概述: 查询的时机:什么时候去查? /** * 一张表的检索策略我们称之为: * 类级别的检索策略. * 注意:只要是说类级别的检索策略,就一定不涉及关联对象. * * 类级别检索策略解决的问题: * 1.查询的时机: * 分为两种情况 * 立即加载:不管用不用,都马上查询出来 * 延迟加载:什么时候用,什么时候去查询.(懒加载,惰性加载) * *常用方法: * get: * 永远都是立即加载.返回的当前实体类的对象. * load * 默认情况下是延迟加

第1课 课程内容. 6 第2课Hibernate UML图. 6 第3课 风格. 7 第4课 资源. 7 第5课 环境准备. 7 第6课 第一个演示样例HibernateHelloWorld 7 第7课 建立Annotation版本号的HellWorld 9 第8课 什么是O/RMapping 11 一.     定义:. 11 二.     Hibernate的创始人:. 11 三.     Hibernate做什么:. 12 四.     Hibernate存在的原因:. 12 五.    

自用类库整理之SqlHelper和MySqlHelper 自用的SQLHelper和MySqlHelper,除一些通用方法外,封装了一些很实用的批量操作方法,简单介绍下 SqlHelper ExecuteEmptyDataTable获取空表结构,主要用于需要构造DataTable进行大批量数据插入时使用 BulkInsert大批量数据插入,使用SqlBulkCopy进行大批量数据导入,仅提供了DataTable方式,需要DataReader的请自行重载 BatchDelete.BatchUpda

在开发过程中,经常会遇到向数据库插入大量数据的情况,那么如果是百万条数据,一条条的插入实在是太慢了,所以就有了SqlBulkCopy类. 本文中我将示范SqlBulkCopy类的不同应用. 以下面三张表为例:

因为要做一个号码归属地查询小功能,因为要导入外部(文本文件)的电话归属地数据,使用的是SqlDataAdapter类,数据不多,只四万有多条,表也只有一个,phoneBook表,使用的是DataTable和SqlDataAdapter,测试了三次导入,平均18秒,但是我觉得太慢了,就百度了下[SQL Server批量导入数据],发现了SqlBulkCopy这个神器,一秒内导入.       SqlBulkCopy 这个类用于数据库大批量的数据传递,通常用于新旧数据库之间的更新.关键的一点是,即使

目录(?)[+] 第2课 Hibernate UML图 第3课 风格 第4课 资源 第5课 环境准备 第6课 第一个示例Hibernate HelloWorld 第7课 建立Annotation版本的HellWorld 第8课 什么是OR Mapping 一             定义 一             Hibernate的创始人 二             Hibernate做什么 三             Hibernate存在的原因 四             Hiberna

在软件开发中,把数据从一个地方复制到另一个地方是一个普遍的应用. 在很多不同的场合都会执行这个操作,包括旧系统到新系统的移植,从不同的数据库备份数据和收集数据. .NET 2.0有一个SqlBulkCopy类,它可以帮助你从不同的数据源复制数据到SQL SERVER数据库. 本文中我将示范SqlBulkCopy类的不同应用. 数据库设计: 这个数据库的设计还是蛮简单的,它基于Northwind数据库的Products表.另外我还在Northwind数据库中创建了3个表. 详情可以看一下下面的数据

SqlBulkCopy  做为SQL Server 官方 批量入库类,性能不会太差.针对其参数做了一些测试.   A. 先准备测试场景 ,关于SqlBulkCopyOptions.KeepIdentity 应用.  新建两张表 , 每张表列a 做为自增列,同时做为主键 , 其中 test_sqlbulk 源表 ,先添加一组数据. CREATE TABLE [dbo].[test_sqlbulk]( ,) NOT NULL, [b] [int] NULL, CONSTRAINT [PK_test_

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

第1课 课程内容. 6 第2课Hibernate UML图. 6 第3课 风格. 7 第4课 资源. 7 第5课 环境准备. 7 第6课 第一个示例HibernateHelloWorld 7 第7课 建立Annotation版本的HellWorld 9 第8课 什么是O/RMapping 11 一.     定义:. 11 二.     Hibernate的创始人:. 11 三.     Hibernate做什么:. 12 四.     Hibernate存在的原因:. 12 五.     Hi

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map