轮训第6页

使用Spring Session和Redis解决分布式Session跨域共享问题

前言对于分布式使用Nginx+Tomcat实现负载均衡，最常用的均衡算法有IP_Hash、轮训、根据权重、随机等。

hjinping·2022-12-29 18:42

RabbitMQ之延迟队列

目录一，延迟队列的反应场景二，延迟队列中的消息投放三，延迟列队的消息消费一，延迟队列的反应场景1.传统处理超时订单采取定时任务轮训数据库订单，并且批量处理。

呼啦啦dxy·2022-12-27 13:17

YOLOv7

一、保存训练权重YOLOv7默认保存第0轮训练结果以及最后5轮训练结果，中间训练结果每隔25轮默认保存一次；YOLOv5默认保存最优模型以及最后模型。

再吃个猪蹄吧·2022-12-26 10:16

联邦学习框架fedml中集成谷歌提供的差分隐私框架opacus遇到的问题

中将代码定位到具体客户端训练的.py文件中，如my_model_trainer_classification.py根据opacus的官网教程，在对应位置添加如下代码（超参要自己模型调整）：保存，运行，在第一轮训练完第一个客户端

霹雳大帅哥·2022-12-25 09:25

RabbitMQ——延迟队列

延迟队列中的消息投递和消息消费1.TTL和DLX①TTL②DLX和死信队列③延迟队列④开发步骤⑤json转换一、延迟队列的应用场景1.场景："订单下单成功后，15分钟未支付自动取消"①传统处理超时订单采取定时任务轮训数据库订单

敢敢130·2022-12-25 07:22

如何在tensorflow/keras上实现warmup学习率策略代码示例

有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳有助于保持模型深层的稳定性可以认为，刚开始模型对数据的“分布”理解为零，或者是说“均匀分布”（当然这取决于你的初始化）；在第一轮训练的时候

Shijunfeng00·2022-12-24 13:23

车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法

首先，为了训练得到统一的Seq2Seq-GRU轨迹预测模型，多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下，去除中心聚合节点，采取改进的Raft算法，在每轮训练中根据贡献数据量的大小，选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务

SAUTOMOTIVE·2022-12-21 16:24

本地负载均衡和nginx负载均衡

java零基础小白自学Java必备优质教程_手把手图解学习Java，让学习成为一种享受_哔哩哔哩_bilibili1.本地负载均衡器介绍：我们的消费者从我们的注册中心上获取接口调用地址列表，采用本地算法(轮训

jmysql·2022-12-19 08:06

【无标题】

batch_size能够占用CPU或者GPU更多资源step指的是步，一步指完成一个批次训练对于CIFAR10数据集，训练集有50000张图片则训练完一次50000张图片就是1个epoch，一般模型需要多轮训练

Yo0130·2022-12-17 18:19

yolov5 修改epoch后还是按照之前的运行

如图设置的接着上次训练200轮的模型后训练到300轮但是运行后却是按照200轮训练的这样会训练到400轮ckpt['epoch']=200start_epoch=ckpt['epoch']ifopt.resume

weixin_45264588·2022-12-16 23:43

经典网络架构训练图像分类模型

使用经典网络完成花朵的102分类数据预处理数据读取数据增强迁移学习重定义全连接层执行函数，调整网络可更新参数设置优化器训练模块第一轮训练加训测试数据预处理展示预测结果数据预处理今天我们使用的数据集和以前几次有所不同

有理想的打工人·2022-12-15 10:23

驱动设计硬件基础学习笔记

linux设备驱动学习是一项浩繁的工程，包含如下重点难点1.编写linux设备驱动要求工程师有非常好的硬件基础：懂得SRAM，Flash，SDRAM，磁盘的读写方式，UART，I2C，USB等设备的接口以及轮训

love23_linuxer·2022-12-15 10:50

03、延迟队列（死信交换机）

只能通过死信交换机(DLX)和设置过期时间(TTL)结合起来实现延迟队列1.TTL2.DLX和死信队列3、延迟队列4、实操（源码）1、举例：：“订单下单成功后，15分钟未支付自动取消”1.传统处理超时订单采取定时任务轮训数据库订单

天蝎座的程序媛·2022-12-10 11:44

一文搞懂，redis单线程执行全貌（深入拆解分析）

文章目录前言一、基础知识1.Reactor单线程模型：2.文件描述符：3.套接字：4.服务端连接建立：二、大话单线程模型1.建立连接：2.IO轮训及就绪事件处理3.命令处理及响应三、总结前言本文参考源码版本为

柏油·2022-12-04 23:33

kafka-11 Coordinator与offset管理和Consumer Rebalance

rebalance的触发条件有三种：range范围策略（默认策略）round-robin轮训策略sticky粘

爱吃甜食_·2022-12-04 23:59

Pytorch加载保存好的模型发现与实际保存模型的参数不一致

保存模型并打印参数加载模型并打印模型参数问题来了解决问题先说结论：原因：联想：问题本质：小结参考博客发现问题初衷：最近跑深度学习代码，数据量比较庞大所以训练速度慢的一，一旦有什么问题训练突然停止了，心态都要炸了，所以这时候使用pytorch保存每轮训练好的模型

图形学挖掘机·2022-12-04 15:07

机器学习中epoch的含义

num_epoch表示所有样本训练的次数如图所示，num_epoch=10，表示所有的样本要经过10轮训练batch_size表示256个样本为一批，总共有总样本数/batch_size批

波尔德·2022-12-04 02:37

Nginx配置负载均衡

2.Nginx负载均衡的集中方式介绍2.1轮询轮询方式是Nginx负载默认的方式，顾名思义，所有请求都按照时间顺序分配到不同的服务上，如果服务Down掉，可以自动剔除，如下配置后轮训130服务和131服务

最好_·2022-12-02 11:23

Springcloud-服务调用负载均衡之Ribbon

文章目录ribbon是什么nginx和ribbon与springboot的集成Ribbon7个自带的负载均衡算法替换成其他负载均衡策略IRule默认负载均衡轮训算法原理自定义负载均衡ribbon是什么netflix

James_si·2022-11-30 09:31

Ribbon入门

简单的说，就是在配置文件中列出LoadBalacer(简称LB)后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮训，随

知易行难~·2022-11-30 09:46

Spring Cloud Alibaba Nacos（八）：多实例负载均衡

1、Ribbon简单介绍：NacosDiscovery中默认集成了Ribbon客户端负载均衡，默认策略为轮训方式2、项目改造我们通过启动多个nacos-provider示例，来测试多实例负载均衡。

lee_tianbai·2022-11-30 09:19

深度学习系列32：GAN入门：DCGAN

图例：其目标函数：简单来说，就是分每一轮训练分两步，首先固定G训练D：minC(D,1)+C(D(G),0

IE06·2022-11-24 13:53

【Pytorch学习笔记】MNIST数据集的训练及简单应用（二）

试着实际使用一下我们训练的模型首先：对于上篇描述的训练好的模型model，将其保存下来，使用时再加载出来#训练模型forepochinrange(10):#训练10轮train(epoch)#执行训练test()#每轮训练完都测试一下正确率

@Dwyanelittle64c·2022-11-24 04:50

【绊脚石】squeeze引发的报错

或者在第一轮训练结束时报错。

幸运草阿·2022-11-23 17:00

【YOLOv3 Train】YOLOv3训练全过程

文章目录1网络训练流程概述2训练前先注意3整体代码理解4一轮训练与验证代码5感谢链接1网络训练流程概述想得到一个model_best模型，宽泛的考虑：拿到数据，训练一下，谁效果好，谁就是model_best

寻找永不遗憾·2022-11-22 03:51

pytorch_cifar10 学习记录（91%准确率）

训练参数网络结构：1.2训练结果1.3总结二、修改网络和学习率，初次使用GPU炼丹（kaggle线上炼丹）2.1训练参数三、cifar10数据增强后进行炼丹3.1参数设置3.2训练记录3.2.10-100轮训练

宇智波洛必达·2022-11-21 00:31

深度学习，实验1：实现单隐藏层网络

数据集：planardataset实验内容：使用Pytorch实现含有单隐藏层的神经网络（节点数、损失函数、学习率等超参数原实验），完成数据分类准确率要求：80%+输出：不要求画图，要求显示每轮训练中的

无bug代码搬运工·2022-11-20 17:36

Kafka源码-执行IO事件

执行IO事件前面介绍了用户的的消息记录被转换为内存记录然后存放在了飞行窗口中，将请求信息放入了Kafka通道之后通过OP_WRITE事件来唤醒IO，这里在IO轮训中开始执行IO逻辑调用NetworkClient

宋小生的博客·2022-11-20 17:27

集成学习（Bagging和Boosting）

两种方式--->Bagging和Boosting的区别：1）样本选择上：Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。

Lee魅儿·2022-11-20 13:50

基于Redisson实现延迟队列

这个时候我们最先想到的应该是采用定时任务去进行轮训判断，但是呢，每个订单的创建时间是不一样的，这个时间怎么确定才好呢，5分钟。。1分钟。。执行一次吗。这样就会非常影响性能。且时间误差很大。

晚风吹___·2022-11-18 20:30

bp神经网络损失函数,bp神经网络参数优化

BP神经网络在线学习的误差计算方法标准BP算法中，每输入一个样本，都要回传误差并调整权值，这种对每个样本轮训的方法称为“单样本训练”。

阳阳2013哈哈·2022-11-12 17:05

Python机器学习算法之AdaBoost算法

同时，在每一轮训练中加入一个新的弱分类

编程小吉·2022-10-20 22:49

常识 | 负载均衡、容灾设计、高可用

通常是为了保证服务高可用，及时完成故障转移等工作负载均衡调度算法：轮训RoundRobin加权轮询WeightedRoundRobin随机Random加权随机WeightedRandom基于源IP的Hash

tuuzkiii_Tuu·2022-10-15 01:10

集成学习——提升法Boosting（机器学习）

二、实验过程1、算法思想进行T轮训练，每一轮中使用一个分类方法训练出一个分类模型，使用此分类模型对所有样本进行分类并更新所有样本的权重。分类正确的样本权重降低，分类错误的样本权重增加。

唯见江心秋月白、·2022-10-13 07:04

分享一款巨好用的抽奖插件，并教你如何用jsjiami来保护自己的前端代码

初步思考丢给我的第一时间，我的想法是这样的，画几个圆盘图片，然后定时轮训播放达到看起来像指针在抽奖的效果。类似于这样，作者手画图莫嫌弃。做完后给领导过了一眼，当场差点要

·2022-09-22 15:31

DeferredResult解决了什么问题

一头狒狒·2022-09-08 04:17

【DL】——Warmup学习率调整策略

在训练的开始阶段，模型权重迅速改变mini-batchsize较小，样本方差较大第一种情况很好理解，可以认为，刚开始模型对数据的“分布”理解为零，或者是说“均匀分布”（当然这取决于你的初始化）；在第一轮训练的时候

农夫山泉2号·2022-08-15 07:28

命运（4）

新兵轮训队紧急集合那可是不定期的，随时都会有哨子声。还有比的速度和背包

帝颛顼·2022-08-08 21:14

排序算法 - 二分插入排序、希尔排序（插入排序的优化）

1、二分插入排序插入排序本身就是往后遍历，每次轮训都会把前N个元素排好序，然后再将N+1个元素插入已经排好序的

it_lihongmin·2022-08-01 09:17

Ensemble Learning

AdaBoost+决策树=提升树gradientBoost+决策树=梯度提升树Bagging和Boosting的区别：1）样本选择上：Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的

Claroja·2022-08-01 07:25

Nginx构建Tomcat集群的操作方法

目录一、准备服务器二、配置上游服务器三、负载均衡策略-轮训四、负载均衡策略-加权轮训nginx是一款自由的、开源的、高性能的HTTP服务器和反向代理服务器；同时也是一个IMAP、POP3、SMTP代理服务器

·2022-07-20 12:11

分布式.负载均衡

分类机制DNS：一个域名配置两个IP，轮训解析接入层：F5硬件(10W)；lvs、keepalived(linux虚拟服务)硬件和操作系统层面进行负载均衡lvs：LinuxVirtualServer，使用集群技术

闲猫·2022-07-19 14:31

浅谈Redis中的自动过期机制

整合key失效监听Redis中的自动过期机制实现需求：处理订单过期自动取消，比如下单30分钟未支付自动更改订单状态1.使用RedisKey自动过期出发事件通知2.使用定时任务30分钟后检查3.按照每分钟轮训检查

·2022-05-17 18:34

python中把列表中的字符串转成整型的3种方法

⽅法⼀：最基本的⽅法：通过轮训整个list来实现转换。

isjhlee·2022-05-13 09:29

springboot+websocket实现聊天即时通讯

springboot+websocket实现聊天即时通讯1.在很多业务场景中，对实时数据要求比较高，我们就不能采用轮训拉取的方式来获取数据了。

Amos_Z·2022-05-11 12:52

TensorFlow 2 Object Detection API学习笔记

pre-trained-models文件夹里，并把原model文件夹时的相应的两个文件删除configure文件里的总步数设置total_steps:25000，如果测试结果（精度和召回率)不理想可以重新开始一轮训练

Firmin123456·2022-05-03 07:23

机器学习面试笔记

A6%E4%B9%A0%E6%80%BB%E7%BB%93/Boosting:AdaBoost在不改变训练数据的情况下，通过在迭代训练弱学习器中，不断提升被错分类样本的权重（也就是使被错分的样本在下一轮训练时得到更多

rainy__day·2022-05-02 07:52

利用spring boot+WebSocket实现后台主动消息推送功能

最早版本是后台管理系统轮训，每隔一段时间轮训一次，由

·2022-04-29 12:55

Nacos客户端配置中心缓存动态更新实现源码

目录客户端配置缓存更新长轮训任务启动入口ClientWorkercheckConfigInfoLongPollingRunnable.runcheckLocalConfigcheckListenerMd5

·2022-03-31 12:47

京东一面：说说 CompletableFuture 的实现原理和使用场景？我懵了。。

2.为什么引入CompletableFuture对于jdk1.5的Future，虽然提供了异步处理任务的能力，但是获取结果的方式很不优雅，还是需要通过阻塞（或者轮训）的方式。如何避免阻塞呢？其实就

·2022-03-30 14:47

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