小编Nur*_*r L的帖子

我使用Tensorflow tf.nn.ctc_beam_search_decoder()来解码RNN的输出,进行一些多对多映射(即每个网络单元的多个softmax输出).

网络输出的简化版本和Beam搜索解码器是:

import numpy as np
import tensorflow as tf

batch_size = 4
sequence_max_len = 5
num_classes = 3

y_pred = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, sequence_max_len, num_classes))
y_pred_transposed = tf.transpose(y_pred,
                                 perm=[1, 0, 2])  # TF expects dimensions [max_time, batch_size, num_classes]
logits = tf.log(y_pred_transposed)
sequence_lengths = tf.to_int32(tf.fill([batch_size], sequence_max_len))
decoded, log_probabilities = tf.nn.ctc_beam_search_decoder(logits,
                                                           sequence_length=sequence_lengths,
                                                           beam_width=3,
                                                           merge_repeated=False, top_paths=1)

decoded = decoded[0]
decoded_paths = tf.sparse_tensor_to_dense(decoded)  # Shape: [batch_size, max_sequence_len]

with tf.Session() as session:
    tf.global_variables_initializer().run()

    softmax_outputs = np.array([[[0.1, 0.1, 0.8], [0.8, 0.1, 0.1], [0.8, 0.1, …

我正在使用gunicorn 来运行一个简单的HTTP 服务器^1，例如使用8 个同步工作人员（进程）。出于实际原因，我有兴趣了解gunicorn 如何在这些工作人员之间分配传入请求。

假设所有请求需要相同的时间才能完成。

分配是随机的吗？循环赛？基于资源？

我用来运行服务器的命令：

gunicorn --workers 8 bind 0.0.0.0:8000 main:app

¹我正在使用 FastAPI，但我相信这与这个问题无关。

我有一个嵌入在其他网页中的 React 组件（即通过扩展或作为第三方嵌入工具）。

它的大多数样式类都是使用 JSS 创建的，并且这些类会获得唯一的类名，这些类名不能被包含页面覆盖。

然而，我们的一些元素是通用元素（例如<p>、<button>、<h1>、<h2>等），出于可访问性的原因我们必须使用它们（例如屏幕阅读器需要<hX>分层标题，并且很难避免使用buttons）。如果此页面为这些元素使用元素选择器，则这些元素的样式通常会被包含页面的样式覆盖。

我尝试使用 Shadow DOM 封装 React 组件，但这似乎很重要，主要是因为它似乎阻止了 React 正常运行（未传递单击事件等）。react-shadow（https://github.com/Wildhoney/ReactShadow）似乎也不起作用。

有没有办法保护这些元素的样式不被覆盖？

我有一个程序，其主要性能瓶颈涉及一个维度为 1 且另一个维度较大（例如 1000）的矩阵相乘：

large_dimension = 1000\n\na = np.random.random((1,))\nb = np.random.random((1, large_dimension))\n\nc = np.matmul(a, b)\n

换句话说，将矩阵b与标量相乘a[0]。

我正在寻找最有效的方法来计算这个，因为这个操作重复了数百万次。

我测试了两种简单方法的性能，它们实际上是等效的：

%timeit np.matmul(a, b)\n>> 1.55 \xc2\xb5s \xc2\xb1 45.8 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)\n\n%timeit a[0] * b\n>> 1.77 \xc2\xb5s \xc2\xb1 34.6 ns per loop (mean \xc2\xb1 std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)\n

有没有更有效的方法来计算这个？

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• 注意：我无法将这些计算移至 GPU，因为该程序正在使用多处理，并且许多此类计算是并行完成的。
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