小编0x9*_*x90的帖子

在此问答后,我试着检查答案,所以我写道:

#include <stdio.h>

int main ()
{

        int t;int i;
        for (i=120;i<140;i++){
                t = (i - 128) >> 31;
                printf ("t = %X , i-128 = %X ,  ~t & i = %X , ~t = %X \n", t, i-128 , (~t &i), ~t);
        }

        return 0;
}

输出是:

t = FFFFFFFF , i-128 = FFFFFFF8 ,  ~t & i = 0 , ~t = 0 
t = FFFFFFFF , i-128 = FFFFFFF9 ,  ~t & i = …

我有一个带有20个内核的CPU，我正在尝试使用所有内核来拟合模型。我设置了一个tf会话，intra_op_parallelism_threads=20并model.fit在同一tf会话中调用了该会话。

python进程利用2000%CPU（如所述top）。但是，将以下代码与单核配置（intra_op_parallelism_threads=1）进行比较时，我获得了相同的学习率。

from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.layers import Input, Conv1D
import numpy as np
from keras.layers.merge import concatenate
from keras.models import Model

import tensorflow as tf
from keras.backend import tensorflow_backend as K

with tf.Session(config=tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=20)) as sess:
        K.set_session(sess)

        size=20
        batch_size=16
        def xor_data_generator():
                while True:
                        data1 = np.random.choice([0, 1], size=(batch_size, size,size))
                        data2 = np.random.choice([0, 1], size=(batch_size, size,size))
                        labels  = np.bitwise_xor(data1, data2)
                        yield ([data1, data2], np.array(labels)) …

我有一个图像处理问题，其中有五个类，每个类有大约 1000 万个示例作为训练数据，其中图像是 z 得分的 25x25 numpy 数组。

显然，我无法将所有训练数据加载到内存中，因此我必须使用fit_generator.

我也是生成和扩充这些训练数据矩阵的人，但我无法实时进行，fit_generator因为训练模型太慢了。

首先，如何在磁盘上存储 5000 万个 25x25 .npy 数组？最好的做法是什么？

其次，我应该使用数据库来存储这些矩阵并在训练期间从中查询吗？我认为 SQLite 不支持多线程，并且 SQL 数据集支持在 tensorflow 中仍处于试验阶段。

我很想知道是否有一种巧妙的方法来存储这 5000 万个矩阵，以便在训练期间进行检索是最佳的。

三、使用HDF5格式怎么样？我应该改用pytorch吗？

我有一个自定义的机器学习预测模型。我还有一个用户定义的 Estimator 类，它使用 Optuna 进行超参数调整。我需要将此模型部署到 SageMaker，以便从 lambda 函数调用它。

我在为模型和估算器创建容器的过程中遇到了麻烦。

我知道 SageMaker 有一个可用于 Optuna 的 scikit 学习容器，但我将如何利用它来包含我自己的 Estimator 类中的函数？此外，模型是传递给此 Estimator 类的参数之一，那么我如何将其定义为单独的训练作业以使其成为端点？

这是调用 Estimator 类和模型的方式：

sirf_estimator = Estimator(
    SIRF, ncov_df, population_dict[countryname],
    name=countryname, places=[(countryname, None)],
    start_date=critical_country_start
    )
sirf_dict = sirf_estimator.run()

在哪里：

1. 型号名称：SIRF
2. 清理数据集：ncov_df

如果有人可以研究这个，那将非常有帮助，非常感谢！

使用node.js,用于构建可以处理http请求的tcp服务器的网络模块.

我想防止dos攻击,所以我做的是这样的事情:

if (status.numOfCurrentRequests + 1 >= MAX_NUM_OF_CONNECTIONS) {
    socket.end();
    return; 
}

我想知道它是否更好用:

socket.destroy();

来自API:

socket.destroy()#确保此套接字上不再发生I/O活动.仅在出现错误时才需要(解析错误等).

有什么区别和好处？

我是Rails的新手,这可能是一个愚蠢的问题,但我想知道宝石的数量如何影响Rails应用程序的性能？你添加的宝石越多,它变慢吗？每个请求都会调用所有宝石吗？

我问这个问题是因为,例如,在Django中,你在每个调用它的.py文件中导入所有需要的类/方法/库.在Rails你没有这样做,一切都是"自动加载",但我想知道,这种"自动加载"的成本是多少？

这是否意味着每个请求都会调用所有宝石？

有没有办法从发生率矩阵中绘制图形.通过图表我的意思是http://en.wikipedia.org/wiki/Graph_(mathematics)而不是情节.

到目前为止,我只发现如何将关联矩阵转换为邻接矩阵.在R中,这可以通过igraph库实现.那么在matlab中有一个简单的方法吗？

1. 有人可以解释一下协程和纤维是什么吗？与常规例程和多任务机制相比，它们解决了什么问题。
2. 为什么 Linux 使用抢占式多任务而不是协作式多任务？

有没有办法在ac宏的编译时验证参数是一个数组？

例如在这两个宏中:

#define CLEAN_ARRAY(arr) \
    do { \
        bzero(arr, sizeof(arr)); \
    } while (0)

和

#define ARRAY_SIZE(x) (sizeof(x) / sizeof((x)[0]))

我尝试使用CTC(X)宏,但无法找到任何方法来验证/警告是否arr不是一个数组.

我正在编写通过D-Bus与NetworkManager交互的代码,我想enum使用像键一样的键值方案.

例如,我想一次使用的值0作为数字零,并在不同的上下文中使用字符串Unknown的这个enum:

pub enum NetworkManagerState {
    Unknown = 0,
    Asleep = 10,
    Disconnected = 20,
    Disconnecting = 30,
    Connecting = 40,
    ConnectedLocal = 50,
    ConnectedSite = 60,
    ConnectedGlobal = 70,
}

这样做最干净,最惯用的方式是什么？有没有办法定义基于元组的枚举,每个条目看起来像这样,(ConnectedSite, 60u32, "Connected")并在上下文中使用每个元组属性.