PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 系列文章 OpenVINO TM 工具套件 目录 目录 概述 ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 基础的数据处理与流程处理， 为后续内容学习打下良好基础。 好了，下面就让我们来一起开启这段 Pytorch 框架的深度学习破冰之旅。 PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 2 1. Pytorch 介绍与基础知识 1.1 Pytorch 介绍 Pytorch 是开放源代码的机器学习框架，目的是加速从研究 原型到产品开发的过程。其 SDK 主要基于 Python 1.1.1 Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch 集成了这两个框架的优 点， 把 Python 语言作为框架的首选编程语言，所以它的名字 是在

PlaidML Keras 后端。 2.5 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 • Keras 内置对多 GPU 数据并行的支持。 • 优步的 Horovod 对 Keras 模型有第一流的支持。 • Keras 模型可以被转换为 TensorFlow 估计器并在 Google Cloud 的 GPU 集群上训练。 • Keras 可以在 Spark（通过 CERN 的 Dist-Keras）和 add(Activation('relu')) 3.1.2 指定输入数据的尺寸 模型需要知道它所期望的输入的尺寸。出于这个原因，顺序模型中的第一层（只有第一层， 因为下面的层可以自动地推断尺寸）需要接收关于其输入尺寸的信息。有几种方法来做到这一 点： • 传递一个 input_shape 参数给第一层。它是一个表示尺寸的元组 (一个整数或 None 的元 组，其中 None 表示可能为任何正整数)。在 input_shape randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10) model = Sequential() # Dense(64) 是一个具有 64 个隐藏神经元的全连接层。 # 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸： # 在这里，是一个 20 维的向量。 model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20)) model.add(Dropout(0

没有学习能力，只能完成固定逻辑的判定。 ? ℎ ? ? ? ∈ {0,1} ∈ {0,1} 图 1.4 MP 神经元模型 1958 年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 提出了第一个可以自动学习权重的神经元模 型，称为感知机(Perceptron)，如图 1.5 所示，输出值?与真实值 之间的误差用于调整神经 元的权重参数{? , ? , … , ? }。Frank Rosenblatt 感知机”硬件实现感知 机模型，如图 1.6、图 1.7 所示，输入为 400 个单元的图像传感器，输出为 8 个节点端 子，它可以成功识别一些英文字母。一般认为 1943 年~1969 年为人工智能发展的第一次兴 盛期。 ? ? ? ? ? ? 误差 ? 图 1.5 感知机模型 预览版202112 1.2 神经网络发展简史 5 智能发展的第一次寒冬。 尽管处于 AI 发展的低谷期，仍然有很多意义重大的研究相继发表，这其中最重要的 成果就是误差反向传播算法(Back Propagation，简称 BP 算法)的提出，它依旧是现代深度学 习的核心理论基础。实际上，反向传播的数学思想早在 1960 年代就已经被推导出了，但是 并没有应用在神经网络上。1974 年，美国科学家 Paul Werbos 在他的博士论文中第一次提 出可以将

择Jupyter记事本来混合代码、公式和文本，选择Sphinx作为渲染引擎来生成多个输出，并为论坛提供讨论。 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris 码。一旦我们教了您一些组件是如 何工作的，我们就可以在随后的教程中使用高级API了。 内容和结构 全书大致可分为三个部分，在 图1 中用不同的颜色呈现： 目录 3 图1: 全书结构 • 第一部分包括基础知识和预备知识。1节 提供深度学习的入门课程。然后在 2节 中，我们将快速介绍实 践深度学习所需的前提条件，例如如何存储和处理数据，以及如何应用基于线性代数、微积分和概率基 本概念的各种数值运算。3节 。简而言之，如果有大量的（状态、动作、奖励）三元组可 用，即只要有可能尝试很多东西来了解它们之间的关系，强化学习就会发挥最好的作用。仿真提供了这 样一条途径。 • 深度学习框架在传播思想方面发挥了至关重要的作用。允许轻松建模的第一代框架包括Caffe23、 Torch24和Theano25。许多开创性的论文都是用这些工具写的。到目前为止，它们已经被TensorFlow26 （通常通过其高级API Keras27使用）、CNTK28、Caffe

扫一扫加入作者公众号 扫一扫关注 中间件兴趣圈 RocketMQ 官微 扫一扫关注【阿里巴巴云原生】公众号 阿里云开发者“藏经阁” 获取第一手技术干货 海量免费电子书下载 作者简介 作者简介 丁威，《RocketMQ 技术内幕》作者，RocketMQ 官方社区优秀布道师，荣获 CSDN2020 博客之星亚军；担任中通快递研发中心资深架构师，维护『中间件兴趣圈』公 众号，主打成体系剖析 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 9 > 开篇：我的另一种参与 RocketMQ 开源社区的方式 接下来我们回到本节的主题，那如何参与一个开源项目呢？ 在参与一个开源项目之前，我觉得第一个最基本的步骤还是要打牢基础，这里的基础至 少要包括 JAVA 集合、JAVA 并发（JUC)这两项，只是最最基本的，至少要阅读其源码， 理解其设计理念，至于 NIO，Netty 这些可以后续在需要使用时再去专门学习，有针对性 NameServer 汇报路由信息。此时消 息发送者缓存的路由信息是 2 个 Broker，每个 Broker 默认 4 个队列（原因见 3.2.1: Step2 的分析）。消息发送者然后按照轮询机制，发送第一条消息选择(broker-a 的 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 1.2 生产环境中，autoCreateTopicEnable 为什么不能设置为 true <

交互的开发人员或管理员的帐户。 可能存在的用户类型有几种： 用 用户类 户类型 型 描述 描述 常 常规 规用 用户 户 这是大多数交互式 OpenShift Container Platform 用户的类型。常规用户于第一次登录 时在系统中自动创建，或者也可通过 API 创建。常规用户通过 User 对象表示。例 如，joe alice 系 系统 统用 用户 户 许多系统用户在基础架构定义时自动创建，主要用于使基础架构与 所有搜索都应从中开始的目录分支的 DN。至少，这必须是目录树的顶端，但也可指定目 录中的子树。 attribute 要搜索的属性。虽然 RFC 2255 允许使用逗号分隔属性列表，但无论提供多少个属性，都 仅使用第一个属性。如果没有提供任何属性，则默认使用 uid。建议选择一个在您使用的 子树中的所有条目间是唯一的属性。 scope 搜索的范围。可以是 one 或 sub。如果未提供范围，则默认使用 sub 范围。 控制如何在此提供程序的身份和 User 对象之间建立映射。 用作身份的属性列表。使用第一个非空属性。至少需要一个属性。如果列出的属性都没有值，身份验 证会失败。定义属性按原样检索，允许使用二进制值。 用作电子邮件地址的属的列表。使用第一个非空属性。 用作显示名称的属性列表。使用第一个非空属性。 为此身份置备用户时用作首选用户名的属性列表。使用第一个非空属性。 在搜索阶段用来绑定的可选 DN。如果定义了 bindPassword，则必须设置此项。

概述 OpenShift Container Platform CLI 提供了管理应用程序的命令，以及较低级别的工具与系统的每个组件 交互。本主题指导您完成 CLI 入门，包括安装并登录以创建您的第一个项目。 2.2. 先决条件 某些操作要求在客户端上本地安装 Git。例如，命令使用远程 Git 存储库创建应用程序： 在继续之前，请先在工作站上安装 Git。如需了解工作站操作系统的说明，请参阅官方 OpenShift Container Platform 服务器或使用 CLI 操作时轻松地切换多个 用户。nicknames 通过提供对上下文、用户凭证和集群详情的简短参考，从而更轻松地管理 CLI 配置。 第一次使用 CLI 登录后，OpenShift Container Platform 会创建一个 ~/.kube/config 文件（如果不存 在）。随着更多身份验证和连接详情被提供给 CLI，在 oc 环境变量，则会使用它。变量可以是路径列表，如果将路径合并 在一起。修改值后，会在定义该节的文件中对其进行修改。创建值时，会在存在的第一个文 件中创建它。如果链中不存在任何文件，则会在列表中创建最后一个文件。 否则，将使用 ~/.kube/config 文件，且不会发生合并。 2. 要使用的上下文根据以下链中的第一个点击来确定： --context 选项的值。 CLI 配置文件中的 current-context 值。

存储的支持，因为第二阶段的提交回 滚需要修改消息状态，一定涉及到根据 Key 去查找 Message 的劢作。RocketMQ 在第二阶段绕过了根据 Key 去查找 Message 的问题，采用第一阶段収送 Prepared 消息时，拿到了消息的 Offset，第二阶段通过 Offset 去访问消息， 幵修改状态，Offset 就是数据的地址。 RocketMQ 返种实现事务方式，没有通过 优点：可以利用 DMA 方式，消耗 CPU 较少，大块文件传输效率高，无内存安全新问题。 缺点：小块文件效率低亍 mmap 方式，只能是 BIO 方式传输，丌能使用 NIO。 RocketMQ 选择了第一种方式，mmap+write 方式，因为有小块数据传输的需求，效果会比 sendfile 更好。 关亍 Zero Copy 的更详细介绍，请参考以下文章 http://www.linuxjournal 32 条记彔） 4. Hash 冲突；寻找 key 的 slot 位置时相当亍执行了两次散列函数，一次 key 的 hash，一次 key 的 hash 值叏模， 因此返里存在两次冲突的情冴；第一种，key 的 hash 值丌同但模数相同，此时查询的时候会在比较一次 key 的 hash 值（每个索引项保存了 key 的 hash 值），过滤掉 hash 值丌相等的项。第二种，hash 值相等但

线性代数提供了一种紧凑地表示和操作线性方程组的方法。 例如，以下方程组： 这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到 和 的唯一解（除非方程以某 种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一 解）。 在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达： 我们可以看到，这种形式的线性方程有许多优点（比如明显地节省空间）。 1.1 基本符号 我们使用以下符号： 的元素给出。 到目前为止，我们一直在右侧乘以列向量，但也可以在左侧乘以行向量。 这是写的， 表示 ， ， 。 和以前一样，我们可以用两种可行的方式表达 ，这取决于我们是 否根据行或列表达 . 第一种情况，我们把 用列表示： 这表明 的第 个元素等于 和 的第 列的内积。 最后，根据行表示 ，我们得到了向量-矩阵乘积的最终表示: 所以我们看到 是 的行的线性组合，其中线性组合的系数由 的元素给出。 ，则矩阵 是对称矩阵。 如果 ，它是反对称的。 很容易证明，对于任 何矩阵 ，矩阵 是对称的，矩阵 是反对称的。 由此得出，任何方矩阵 可以表示为对称矩阵和反对称矩阵的和，所以： 上面公式的右边的第一个矩阵是对称矩阵，而第二个矩阵是反对称矩阵。 事实证明，对称矩阵在实践中 用到很多，它们有很多很好的属性，我们很快就会看到它们。 通常将大小为 的所有对称矩阵的集合表 示为 ，因此 意味着 是对称的

............................................................................................... 4 第一章： producer ....................................................................................... https://github.com/alibaba/RocketMQ 获取最权威的文档、问题解答、原理介 绍等。 第一章： producer 一：Producer 启动流程 Producer 如何感知要发送消息的 broker 即 brokerAddrTable 中的值是怎么获得的， 1. 发送消息的时候指定会指定 ce 异步预创建下一个 MapedFile 文件，这样下次创建新文件请求就不要等待，因为创建文件特别是一个 1G 的文 件还是有点耗时的， getMinOffset 获取队列消息最少偏移量，即第一个文件的文件起始偏移量 getMaxOffset 获取队列目前写到位置偏移量 getCommitWhere 刷盘刷到哪里了 5) DefaultMessageStore 消息存储层实现