1. caffe 网络结构可视化 将网络结构复制粘贴到左侧的编辑框，按Shift+Enter就可以显示出你的网络结构 2. caffe计算图片的均值 使用caffe自带的均值计算工具 ./build/tools/compute_image_mean ROOT_OF_IMAGES  ROOT_TO_PLACE_MEAN_FILE 第一个参数：需要计算均值的图片路径，格式为LMDB训练数据 第二个参数：计算出来的...

小草博客地址: [链接] =>回家的路 The artile is about php cache and mysql speed. (Today's all code is here [链接]) Tool: Apache Benchmark And Siege (about 'ab' and 'siege' model: insert、select、update x100loop x100get insert x200loop x200get select x200loop x200get update x200loop x200get Ox01....

github:[链接] im-cloud 基于swoole 原生协程构建分布式推送中间件 im-cloud 分布式中间件的安装部署 im-cloud <> goim 分布式中间件并发压测对比 im-cloud分布式中间件分析(一)-通讯协议 im-cloud分布式中间件分析(二)-cloud节点实现 im-cloud分布式中间件分析(三)-job节点实现 im-cloud分布式中间件分析(四)-log...

测试环境 {代码...} 测试前预热 ab -c 100 -n 100000 "http://easy-php.local/Demo/Index/hello" 测试 预热结束之后，各个框架分别输出"hello world". 本地ab压测： ab -c 100 -n 10000 domain Thinkphp 3.2 {代码...} Thinkphp 5 {代码...} Yii2 {代码...} Laravel 5.4 {代码...} Lumen {代码...} Easy PHP {代码...} ...

以上用到了9个方法实现一个问题，在实现的过程中试验数据量为n=10。得到不同方法所用的平均耗时间大小。每种方法在计算平均耗时的重复次数为N =100。当然上述的每个方法测试的数据量尽管相同，但由于（1）数据内容不尽相同，（2）由于测试耗时的时候后台打开的程序多少不同（CPU和内存任务量不同），（3）每种方法所处理...

在时间序列预测中，评价指标的多样性为模型性能的评估带来多角度的参考意义。该篇推文列举了当前已知的27种确定性预测评估指标及其Python的实现，其中Python的评估指标函数实现基于numpy库（调用方法：import numpy as np）。

创建 Elixir 项目 {代码...} Mix 生成了如下目录结构 {代码...} 开发代码 在 lib 下创建 simple_statistics 子目录, 和包名称一样, 用于存放其他模块. {代码...} {代码...} 编写文档 使用 @moduledoc 和 @doc 编写函数和模块的文档. 应该在模块中编写每一个主要函数的文档. {代码...} 添加文档测试 {代码...} 把 doctest...

words-match组件是基于字典树(DFA)并利用UnixSock通讯和自定义进程实现，开发本组件的目的是帮小伙伴们快速部署关键词检测服务，这对于内容型产品来说非常重要。

Memory basedget user-item matrix and calculate cosine similarity between $u_k, u_a$$$sim^{cos}(u_k,u_a)=\frac{u_k\cdot u_a}{||u_k||\ ||u_a||}$$calculate in python, each row of train_data_matrix represent a user

despite it says ...still don't get it well my friends say it's 样本方差是n-1统计学

使用opcache_compile_file进行文件缓存，一旦缓存不会被清除，使用opcache_reset()不会清除预加载的文件，opcache_invalidate()也不能进行清除，使用opcache_get_status()可以查看缓存占用的内存大小，以及缓存的文件名

agg是一个聚合函数，使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。通过agg函数，可以同时对多列进行提取特征，非常适合用于特征工程。内置的聚合函数在Pandas内部支持了13中聚合函数，可以在分组之后进行使用：mean()：分组均值sum()：分组求和size()：分组个数count()：分组大小std()：分组标准差var()：分组方差sem()：均值...

STA 032 Winter 2019R Report II - Due Tuesday, March 5th by 5:00pm.R Report IIFORMAT

可微渲染通过计算渲染过程的导数，使得从单张图片学习三维结构逐渐成为现实。可微渲染目前被广泛地应用于三维重建，特别是人体重建、人脸重建和三维属性估计等应用中。

圣诞节的时候发布了Ruby 2.1，使用RGenGC，性能提升了5%到15%. 那么，新版的Ruby实现和JRuby、Rubinius相比又如何呢？

COMP3670/6670 Programming Assignment 3 - LinearRegressionSubmit: Write your answers in this file, and submit a single Jupyter Notebook file (.ipynb) onWattle. Rename this file with your student number as 'uXXXXXXX.ipynb'. Note: you don'tneed to submit the .png or .npy files.Enter Discussion Partn...

本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。

我最近在给tastphp 完善说明文档 有一节是性能测试比较 ,才有了下面这个项目 项目托管地址: [链接] 针对github上比较活跃的几个开源项目，做了简单的比较。供大家参考： php framework benchmark (include laravel、symfony、silex、lumen、slim、yii2、tastphp) 所有框架仅输出 "ok",就仅测试框架的本身的性能。如果有...

Batch Normalization里有一个momentum参数， 该参数作用于mean和variance的计算上， 保留了历史Batch里的mean和variance值，即moving_mean和moving_variance， 借鉴优化算法里的Momentum算法将历史Batch里的mean和variance的作用延续到当前Batch。经验总结：MindSpore中BatchNorm1d、BatchNorm2d的momentum参数（定义该...

A telephone company is interested in determining which customer characteristics are useful for predicting churn, customers who will leave their service.