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分布式数据库中间件—TDDL的使用介绍
一、分布式数据库的演化
Tddl是一个分布式数据库中间件，主要是为了解决分布式数据库产生的相关问题，因此在学习tddl之前我们先了解一下分布式数据库的演化历程，所谓磨刀不误砍柴工，知其然亦要知其所以然，分布式数据库…
mysql tddl_TDDL思考总结
单机数据库 分布式数据库 TDDL原理与最佳实践 1. 数据库的结构 1.1. KV存储(id是K) 1.2. B树与红黑树 B树的特点是叶子节点是块状，一个叶子里面有多个数据，相邻数据是存在一起的，123，456起等， 而磁盘也是按块的&#x…
分布式数据库中间件—TDDL
项目中一直在用着TDDL，但除了接入时简单了解了下他的用法和原理外，也没有过多的深究其背后的实现，毕竟在阿里内部用到的中间件太多，每一个都深入的学习需要的周期太长，再者项目中数据库层也没有用到分布式，…
逻辑库、物理库、分库分表（TDDL）
逻辑库/逻辑文件：给用户看的（即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴）
物理库/物理文件：存储在计算机中的（即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。）
一个服务器有多个实例(port）&…
分布式数据中间件TDDL、Amoeba、Cobar，移动端性能优化面试题
MyCat 点评 TDDL不同于其它几款产品，并非独立的中间件，只能算作中间层，是以Jar包方式提供给应用调用。属于JDBC Shard的思想，网上也有很多其它类似产品。 另外，网上有关于TDDL的图，如http://www.tuicool.c…
交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记
原理 在分类任务中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，首先给出交叉熵的计算公式： 二分类中： L 1 N ∑ i L i 1 N ∑ i − [ y i l o g ( p i ) ( 1 − y i ) ⋅ l o g ( 1 − p i ) ] \mathcal{L}\frac1{N}\sum_{i}L_i\frac1{N…
损失函数 | BCE Loss（Binary CrossEntropy Loss）
BCE（Binary CrossEntropy）损失函数 图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结 图像二分类问题—>多标签分类
二分类是每个AI初学者接触的问题…
函数)
手动实现CrossEntropyLoss()函数
根据index计算loss
class Our_CrossEntropy(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Our_CrossEntropy, self).__init__()def forward(self, pre, target, ignore_index-100):# 考虑igore_indexmask (pre ! ignore_index) filter_x pre[mask]filter_y target[mask]if f…
的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）)
torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）
目录
关于torch.nn.CrossEntropyLoss()
数学原理
关于熵
数学公式
pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()
torch.nn.CrossEntropyLoss()
交叉熵函数的使用
类别索引
代码示例
结果
关于ignore_index
类别概率（独热编码属于此类）
代码示例…
深入理解模型量化中的Entropy方法：基于信息理论的量化策略
在深度学习模型的部署中，量化技术是一个至关重要的环节，特别是在资源受限的设备上（如移动设备或嵌入式系统）进行推理时。量化不仅可以减少模型的计算开销，还能显著降低模型的内存占用，从而提升模型的部署效…
如何理解Configurational entropy
Configurational entropy 是热力学和统计力学中的一个重要概念，它描述的是系统中由于其微观状态排列（即配置）导致的不确定性或混乱程度。不同于热力学中的热熵（thermal entropy），它特指那些与系统中的粒子、…
交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss
nn.CrossEntropyLoss是nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的整合，其中nn.LogSoftmax是nn.Softmax与torch.log的整合。
1、输入一维
import torch
import torch.nn as nn# 此处假设batch_size 1
x_input torch.randn(3, 4) # 随机生成输入，预测3个对象、4个类…
)
crossentropy java_交叉熵(Cross Entropy loss)
交叉熵 分类问题常用的损失函数为交叉熵(Cross Entropy Loss)。 交叉熵描述了两个概率分布之间的距离，交叉熵越小说明两者之间越接近。 原理这篇博客介绍的简单清晰： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52864830 总结： 熵是…
函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss)
crossentropy java_Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss
使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下： import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() loss = criterion(output, target) 即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。 那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？ nn.C…
2.3 TensorRT基于Entropy的校准
tensorRT的Entropy Calibration的伪代码，具体流程如下：
for循环：遍历所有可能的分割点，从128到2048reference_distribution_P：将原始直方图bins按照当前分割点i进行切割，得到左侧的i个bin。outliers_count…
交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）
文章目录 1. 理论知识2. 代码 1. 理论知识
我们需要关注那些按常理来说不太可能发生的事情。『信息量』就是用来度量事件的不确定性， 事件包含的信息量应与其发生的概率负相关 。假设 X X X是一个离散型随机变量，它的取值集合为 { x 1 , x 2 , . . . ,…
详解)
crossentropyloss 输入_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
来源： AINLPer微信公众号 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2019-12-22 引言 在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数： nn.CrossEntropyLoss() 该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是…
关于pytorch中的CrossEntropyLoss（）的理解
分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。
基本推导过程
提到交叉熵，脑子里就会出现这个公式： L = − [ y ∗ l o g y ^ + ( 1 − y ) ∗ l o g ( 1 − y ^ ) ] L=-[y*log\hat{y}+(1-y)*log(1-\hat{y})] L=−[y∗logy^+(1−y)∗log(1−y^)] 然后，脑…
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