TensorFlow学习之分布式的TensorFlow运行环境
当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下:PS:作为分布式训练的服务端,等待各个终端(supervisors)来连接。worker:在TensorF
当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下:PS:作为分布式训练的服务端,等待各个终端(supervisors)来连接。worker:在TensorF
1)缓存机制介绍在Linux系统中,为了提高文件系统性能,内核利用一部分物理内存分配出缓冲区,用于缓存系统操作和数据文件,当内核收到读写的请求时,内核先去缓存区找是否有请求的数据,有就直接返回,如果没有则通过驱动程序直接操作磁盘。缓存机制优点:减少系统调用次数,降低CPU上下文切换和磁盘访问频率。C
按值和按引用的比较 Numbers 和 Boolean 类型的值 (true 和 false) 是按值来复制、传递和比较的。当按值复制或传递时,将在计算机内存中分配一块空间并将原值复制到其中。然后,即使更改原来的值,也不会影响所复制的值(反过来也一样),因为这两个值是独立的实体。 对象、数组以及函数
误区 #27:使用BACKUP ... WITH CHECKSUM可以替代DBCC CheckDB错误乍一看,由于BACKUP WITH CHECKSUM会检测所有分配出去的页的校验和的值,这个误区貌似是这么回事,但实际上并不是这么回事,原因如下:由SQL Server 2000或是更早版本升上来的
C#中,当使用常数符号const时,编译器首先从定义常数的模块的元数据中找出该符号,并直接取出常数的值,然后将之嵌入到编译后产生的IL代码中,所以常数在运行时不需要分配任何内存,当然也就无法获取常数的地址,也无法使用引用了。 如下代码: 实现代码如下: public class ConstTest
局域网内有一百多台电脑,全部都是linux操作系统,所有电脑配置相同,系统完全相同(包括用户名和密码),ip地址是自动分配的。现在有个任务是在这些电脑上执行某些命令,者说进行某些操作,比如安装某些软件,拷贝某些文件,批量关机等。如果一台一台得手工去操作,费时又费力,如果要进行多个操作就更麻烦啦。 或
不过首先你会发现,你在不同的地区或者不同的网络(电信、联通、移动)的情况下,转换后的IP地址很可能是 不一样的,这首先涉及到负载均衡的第一步,通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口,同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个 (这和后文的CDN不一样)。 你通过这个入口成功的
语法: ROW_NUMBER() OVER([ ] ) 备注: ORDER BY子句可确定在特定分区中为行分配唯一ROW_NUMBER的顺序。 参数: 将FROM子句生成的结果集划入应用了ROW_NUMBER函数的分区。 确定将ROW_NUMBER值分配给分区中的行的顺序。有关详细信息,请参阅O
这就意味着会有适当的事件冒泡,并且浏览器会执行分配的事件处理程序。这种能力在测试web应用程序的时候,是非常有用的,在DOM 3级规范中提供了方法来模拟特定的事件,IE9 chrome FF Opera 和 Safari都支持这样的方式,在IE8及以前的办法的IE浏览器有他自己的方式来模拟事件 a)
1、轮询(默认) 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。 2、weight 指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况。 例如: 实现代码如下: upstream backend { server 192.168.0.14