中间层专题
HBase的SQL中间层——Phoenix（附大数据入门指南）
大数据依然是当前较为火热的领域，其背后的核心价值是数据。今天分享一个GitHub上一个系类文章，作者是heibaiying，大数据入门指南（2019）地址：https://github.com/heibaiying/BigData-Notes（本文末点击阅读原文进入），内容涉及下图的相关技术。 本文分享其中HBase主题系列里一篇关于Phoenix入门使用的文章，刊载以飨读者，建议复
【实践】express搭建nodeJS中间层（三）
写在前面 之前2篇已经比较详细地介绍用express搭建nodeJS中间层并部署到centOS服务器，用forever管理nodeJS进程，这一系列工作 都是基于 项目已经调试 完毕了。但实际开发过程中会发现 每次修改完 代码后 都需要关闭node进程然后 重启才能生效，特别麻烦，这篇就介绍一个 自动监听并同步的的 node工具——supervisor。 全局安装 supervisor 直接
tensorflow实现transformer，用于处理和卷积神经网络的中间层输出
文章目录 tensorflow版本tensorflow实现附录，torch实现 tensorflow版本 Tensorflow2.16 + python3.12 tensorflow实现 import tensorflow as tfclass Attention(tf.keras.Layer):def __init__(self
系统架构设计师笔记第36期：中间层架构设计
在现代软件开发领域，随着业务复杂度和用户需求的增长，传统的两层架构逐渐暴露出其局限性，如难以处理高并发场景、业务逻辑分散且不易维护等问题。因此，引入中间层（也称为服务层或业务逻辑层）架构成为了提升系统性能、保证数据安全以及促进应用服务高效、灵活和可扩展的重要手段。 一、中间层的作用与价值 中间层作为客户端与数据库之间的桥梁，承担着核心的业务逻辑处理任务。它主要包括以下几个方面的作用： 业务
设计模式学习笔记 - 规范与重构 - 5.如何通过封装、抽象、模块化、中间层解耦代码？
前言 《规范与重构 - 1.什么情况下要重构？重构什么？又该如何重构？》讲过，重构可以分为大规模高层重构（简称 “大型重构”）和小规模低层次重构（简称 “小型重构”）。大型重构是对系统、模块、代码结构、类之间关系等底层代码设计进行重构。 对于大型重构来说，最有效的解决手段就是 “解耦”。解耦的目的是实现代码高内聚、松耦合。关于解耦，今天准备分三个部分来给你讲解。 解耦为何如此重要？如何判定代
pytorch标准化与模型训练推理以及中间层注意点
1.图像归一化和通道转换操作 a = np.arange(3*3*3).reshape(3,3,3).astype(np.uint8)print(a)function = transforms.ToTensor()#注意只能转换3维度的ndarray或者PIL的Image类型c = function(a)print(c)'''D:\anaconda3\python.exe E:\tes
查看神经网络中间层特征矩阵及卷积核参数
可视化feature maps以及kernel weights，使用alexnet模型进行演示。 1. 查看中间层特征矩阵 alexnet模型，修改了向前传播 import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as F# 对花图像数据进行分类class AlexNet(nn.Module):def __ini
微软认知服务应用秘籍 – 支持跨平台客户端的视觉服务中间层
不断演进的应用场景 初级应用场景—宅在家里 场景：Bob同学有一天在网上看到了一张建筑物的图片，大发感慨："好漂亮啊！这是哪里？我要去亲眼看看！"Bob同学不想问别人，可笑的自尊心让他觉得这肯定是个著名的建筑，如果自己不知道多丢脸！怎么解决Bob同学的烦恼呢？ 我们看看微软认知服务是否能帮助到Bob同学，打开这个链接： https://azure.microsoft.com/zh
【设计模式之美】重构（三）之解耦方法论：如何通过封装、抽象、模块化、中间层等解耦代码？
文章目录 一. “解耦”概述二. 如何给代码“解耦”？1. 封装与抽象2. 中间层2.1. 引入中间层能**简化模块或类之间的依赖关系**。2.2. 引入中间层可以起到过渡的作用，能够让开发和重构同步进行，不互相干扰。 3. 模块化4. 其他设计思想和原则4.1. 单一职责原则4.2. 基于接口而非实现编程4.3. 依赖注入4.4. 多用组合少用继承4.5. 迪米特法则 一.
连接中间层加密服务失败，请确认中间层加密服务已启动
局域网内，金蝶K310.4客户端连接中间层，打开金蝶web系统配置工具webcnfg.exe或webcnfgN.exe，注册连接中间层，提示：连接中间层加密服务失败，请确认中间层加密服务已启动。 主要原因： 一、金蝶K3中间层本身安装问题 在金蝶K3中间层计算机同时安装金蝶K3客户端，如果成功连接金蝶K3中间层并登录金蝶K3，则基本排除中间层本身故障； 二、金蝶K3中间层计算机系
Android4.1 Input子系统中间层算法漏洞分析
最近研究了下Android4.1 Framework层Input子系统的代码流程，发现中间层报点的算法有些漏洞，而这些漏洞会导致触摸屏（TP）划线曲折、不圆滑等问题。为了直观的描述问题的产生原因，画了一张流程图，从图中可以看出为什么有算法上的漏洞。流程图如下：
深度学习框架输出可视化中间层特征与类激活热力图
有时候为了分析深度学习框架的中间层特征，我们需要输出中间层特征进行分析，这里提供一个方法。 (1)输出中间特征层名字 导入所需的库并加载模型 import matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torchvision impor
tensorflow2在获取中间层输出的时候出现层未连接错误 Layer sequential_19 is not connected, no input to return.
原始代码： # 训练# def train():# 构建网络network = keras.Sequential([keras.layers.Dense(128,'relu'), # ,input_shape=(28*28,)keras.layers.Dense(10)])network.build(input_shape=(None,28*28))# network.summary(
yolo卷积层及其他中间层梯度权值数据可视化
针对有自己训练任务或者模型设计任务的同学来说，训练过程中的参数变化是判断自己模型梯度消失与否的重要评价标准，本文以yolo卷积层的梯度值为例，给出如何进行数据可视化的方法 对于darknet框架来说，由于不存在内存共享，因此如果有使用到GPU的话，需要使用CUDA的函数将GPU内存中的数据传递到CPU中方可进行访问 cuda_pull_array(l.del
TensorFlow神经网络中间层的可视化
TensorFlow神经网络中间层的可视化 TensorFlow神经网络中间层的可视化1. 训练网络并保存为.h5文件2. 通过.h5文件导入网络3. 可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化 TensorFlow神经网络中间层的可视化 1. 训练网络并保存为.h5文件 我们使用AlexNet为例，任务是手写数字识别，训练集使用手写数字集（mnist
知识蒸馏的蒸馏损失方法代码总结(包括：基于logits的方法：KLDiv，dist，dkd等，基于中间层提示的方法：)
有两种知识蒸馏方法：一种利用教师模型的输出概率（基于logits的方法）[15,14,11]，另一种利用教师模型的中间表示（基于提示的方法）[12,13,18,17]。基于logits的方法利用教师的输出作为辅助信号来训练一个较小的模型，即学生模型： 利用教师模型的输出概率（基于logits的方法） 该类方法损失函数为： DIST Tao Huang,Shan You,Fei Wang,
获取keras中间层输出、模型保存与加载
1. 获取keras中间层输出 # model summary and plotimport kerasfrom keras.models import Modelfrom keras.utils import plot_modelDocEncoder.summary()DocEncoder.plot_model()model.summary()model.plot_model()
神经网络中间层特征图可视化（输入为音频）（二）
相比方法一个人感觉这种方法更好 import librosaimport numpy as npimport utilsimport torchimport matplotlib.pyplot as pltclass Hook:def __init__(self):self.features = Nonedef hook_fn(self, module, input, output):s