PRAM(Parallel Random Access Machine)模型是多指令流多数据流(MIMD)并行机中的一种具有共享存储的模型.它假设有一个无限大容量的共享存储器,并且有多个功能相同的处理器,在任意时刻处理器可以访问共享存储单元.根据是否可以同时读写,它又分为以下三类:PRAM-EREW,PRAM-CREW,PRAM-CRCW(其中C代表Concurrent,意为允许并发操作,E-代表Exclusive,意味排斥并发操作).在PRAM中有一个同步时钟,所有的操作都是同步进行的. 理想

有些时候会遇到Release版本正常运行,但是Debug无法运行甚至崩溃,原因有很多种,这里记录一下由于模型文件读取引起的Debug问题. 项目中需要读取一个obj模型文件,30M左右,Debug模式发现一直不能正确读取此模型,但是Release下无问题,将obj换成ive格式的模型,就没有问题了

[导读]今天,DeepMind爆出一篇重磅论文,引发学术圈热烈反响:基于最强图像生成器BigGAN,打造了BigBiGAN,在无监督表示学习和图像生成方面均实现了最先进的性能!Ian Goodfellow也称赞"太酷了!" GAN在图像合成方面一次次让人们惊叹不已! 例如,被称为史上最强图像生成器的BigGAN--许多人看到BigGAN生成的图像都要感叹"太逼真了!DeepMind太秀了吧!" BigGAN生成的逼真图像 这不是最秀的.今天,DeepMind的一篇新

一.什么是BSP模型 概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

http://www.uml.org.cn/yunjisuan/201212191.asp Hama中最关键的就是BSP(Bulk Synchronous Parallel-"大型"同步模型)模型, BSP的概念由Valiant(1990)提出的,"块"同步模型,是一种异步MIMD-DM模型,支持消息传递系统,块内异步并行,块间显式同步,该模型基于一个master协调,所有的worker同步(lock-step)执行, 数据从输入的队列中读取, 该模型的架构如图所示

Java的多线程特性为构建高性能的应用提供了极大的方便,可是也带来了不少的麻烦.线程间同步.数据一致性等烦琐的问题须要细心的考虑,一不小心就会出现一些微妙的,难以调试的错误. 另外.应用逻辑和线程逻辑纠缠在一起.会导致程序的逻辑结构混乱,难以复用和维护. 本文试图给出一个解决问题的方案.通过构建一个并发模型框架(framework),使得开发多线程的应用变得easy. 基础知识 Java中内置了对于对象并发訪问的支持,每个对象都有一个监视器(monitor).同一时候仅仅同意一个线程持有监视器从

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学

Java的多线程特性为构建高性能的应用提供了极大的方便,但是也带来了不少的麻烦.线程间同步.数据一致性等烦琐的问题需要细心的考虑,一不小心就会出现一些微妙的,难以调试的错误.另外,应用逻辑和线程逻辑纠缠在一起,会导致程序的逻辑结构混乱,难以复用和维护.本文试图给出一个解决这个问题的方案,通过构建一个并发模型框架(framework),使得开发多线程的应用变得容易. 基础知识 Java语言提供了对于线程很好的支持,实现方法小巧.优雅.对于方法重入的保护,信号量(semaphore)和临界区(cri

构建Java并发模型框架 Java的多线程特性为构建高性能的应用提供了极大的方便,但是也带来了不少的麻烦.线程间同步.数据一致性等烦琐的问题需要细心的考虑,一不小心就会出现一些微妙的,难以调试的错误.另外,应用逻辑和线程逻辑纠缠在一起,会导致程序的逻辑结构混乱,难以复用和维护.本文试图给出一个解决这个问题的方案,通过构建一个并发模型框架(framework),使得开发多线程的应用变得容易.   基础知识 Java语言提供了对于线程很好的支持,实现方法小巧.优雅.对于方法重入的保护,信号量(sem

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习   已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 ​ ​ ​ ​ BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star

一.关于I/O模型的问题 最近通过对ucore操作系统的学习,让我打开了操作系统内核这一黑盒子,与之前所学知识结合起来,解答了长久以来困扰我的关于I/O的一些问题. 1. 为什么redis能以单工作线程处理高达几万的并发请求? 2. 什么是I/O多路复用?为什么redis.nginx.nodeJS以及netty等以高性能著称的服务器其底层都利用了I/O多路复用技术? 3. 非阻塞I/O为什么会流行起来,在许多场景下取代了传统的阻塞I/O? 4. 非阻塞I/O真的是银弹吗?为什么即使在为海量用户提

目录 一.经验误差与过拟合 二.评估方法 模型评估方法 1. 留出法(hold-out) 2. 交叉验证法(cross validation) 3. 自助法(bootstrapping) 调参(parameter tuning)和最终模型 数据集(data set) 三.性能度量(performance measure) 1. 回归任务的性能度量 1.1 均方误差.均方根误差 1.2 平方绝对误差 1.3 确定系数\(R^2\) 2. 分类任务的性能度量 2.1 错误率.精度 2.2 查准率.查

摘要:Storm的编程模型是一个有向无环图,决定了storm的spout接收到外部系统的请求后,spout并不能得到bolt的处理结果并将结果返回给外部请求.所以也就决定了storm无法提供对外部系统的同步调用功能. 最近新的黑名单项目需要在storm实时计算平台上提供对外部系统请求调用的同步响应(也就是让storm支持同步调用而不是回调),而Storm的编程模型是一个有向无环图,也就决定了storm的spout接收到外部系统的请求后,将请求数据分发给下游的bolt进行处理后,spout并不能得

Sequential模型接口 如果刚开始学习Sequential模型,请首先移步这里阅读文档,本节内容是Sequential的API和参数介绍. 常用Sequential属性 model.layers是添加到模型上的层的list Sequential模型方法 add add(self, layer) 向模型中添加一个层 layer: Layer对象 pop pop(self) 弹出模型最后的一层,无返回值 compile compile(self, optimizer, loss, metric

一.Why 定制化模型 一般来说,各大云服务厂商只会提供一些最常见通用的AI服务,针对具体场景的AI应用则需要在云服务厂商提供的服务之上进行定制.例如,通常的图像识别只能做到分析照片的主题内容,而我的需求是给定指定场景的图片,能够分析出其中的各个物体,并指出他们是什么,以便我后期能够给出相似的图片内容实现猜你喜欢及拍照识图并进行相关物品的推荐等功能.因此,这里介绍一下百度AI平台的EasyDL定制化AI服务,主要会Focus在定制化图片识别这个方向. 对于EasyDL定制化图像识别,百度主要提供

Actor模型 面试中自己说话不利落, 或者自己对知识点认识不全面.在这里进行一下记录. 理论部分都是收集(copy)自网上其他的博客. 什么是Actor模型 参与者模式(英语:Actor model)是一种并发运算上的模型. “参与者”是一种抽象概念,被视为并发运算的基本单元:当一个参与者接收到一则消息,它可以做出一些决策.创建更多的参与者.发送更多的消息.决定要如何回答接下来的消息.Actor模型的理念非常简单:天下万物皆为Actor. 在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子

SpringBoot微服务架构下的MVC模型产生的原因: 微服务概念改变着软件开发领域,传统的开源框架结构开发,由于其繁琐的配置流程 , 复杂的设置行为,为项目的开发增加了繁重的工作量,微服务致力于解决除业务逻辑以外的开发工作量的精简与废除,集约化的改善开发环境和开发成本: SpringBoot 作为 Spring 项目组的微服务产品,正在大规模的占领软件市场,其简化的应用开发搭建过程,使得开发人员从繁琐的配置文件中解脱出来,大量的精力投入到项目逻辑研发当中,其致力于成为快速应用开发领域的领导者

应当认为,有向无环图上的动态规划问题是动态规划的基本模型之一,对于某个模型,如果可以转换为某一有向无环图的最长.最短路径问题,则可以套用动态规划若干方法解决. 原题参见刘汝佳紫薯267页. 在这个题目中,首先将整个模型规划成为有向无环图的模式:1,对于某小特工,于j时间处在在第i站,可以成为一个独立的状态,也就是有向无环图的一个节点. 2,对于每个节点,可能能够走得有三个不同的边——坐火车往左走,进入左边的某个状态:坐火车往右走,进入右边的某个状态:原地等待,进入该站点的下一个时间. 每条边,拥

1.熵的定义 熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变.熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态. 1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了"信息论"这门学科.香农用"信息熵"来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望. 关于信息熵.条件熵.联合熵.互信息.相对熵.交叉熵请点击蓝字直达 2.最大熵模型 这里引用吴

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon