Monthly Archives: Sierpień 2019

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행렬식 예제

행렬 빼기는 정확히 같은 방식으로 작동합니다. 다시 최고 많은 정리는 먼저 작은 행렬에 대해 설립되었다, 예를 들어 케일리 – 해밀턴 정리는 앞서 언급 한 회고록에서 케일리에 의해 2 × 2 행렬에 대한 입증되었다, 4 × 4 행렬에 대한 해밀턴에 의해. 이중선형 형태를 작업하는 프로베니우스는 정리를 모든 차원으로 일반화했습니다(1898). 또한 19세기 말에 요르단이 가우스-요르단 제거(현재 가우스 제거로 알려진 특수 한 경우를 일반화)를 설립했다. 20세기 초, 행렬은 선형 대수에서 중심적인 역할을 달성했으며, [115] 부분적으로 는 이전 세기의 초복합 번호 시스템의 분류에 사용되기 때문입니다. 표기에 대한 참고 사항: 워크시트(예: Excel)는 ABCD(열 문자)와 행 번호(123)를 사용하여 A1 또는 D2와 같은 셀 위치를 지정합니다. 행렬은 행렬 G의 ith 행과 jth 열을 의미하는 gij와 같은 표기와 같은 표기형을 사용하는 것이 일반적입니다. 알고리즘은 입력 값의 작은 편차가 결과에 큰 편차로 이어지지 않는 경우 대략 적으로 수치적으로 안정적입니다. 예를 들어 Laplace 확장을 통해 행렬의 역계산(adj(A)은 A의 보조 행렬을 나타냄) 행렬은 선형 방정식을 해결하는 데 오랜 기간 응용 프로그램을 사용했지만 1800년대까지 배열로 알려졌습니다.

기원전 10~2세기에 쓰여진 수학예술의 9장 중국어 텍스트는 결정체의 개념을 포함하여 동시 방정식을 해결하기 위해 배열 방법을 사용하는 첫 번째 예입니다. 1545 년 이탈리아의 수학자 게롤라모 카르다노는 아르스 마그나 (Ars Magna)를 출판 할 때 유럽에 이 방법을 가져왔습니다. [103] 일본의 수학자 Seki는 1683년에 동시 방정식을 해결하기 위해 동일한 배열 방법을 사용했습니다. [104] 네덜란드수학자 얀 드 위트는 1659년 그의 책 `곡선의 요소`(1659)에서 배열을 사용하여 변형을 표현했다. [105] 1700년에서 1710년 사이에 고트프리트 빌헬름 라이프니츠(Wilhelm Leibniz)는 정보 나 솔루션을 기록하기 위한 어레이의 사용을 공표하고 50개 이상의 다양한 어레이 시스템을 실험했습니다. [103] 크레이머는 1750년에 자신의 통치를 발표했다. 수학 및 기타 과학 모두에서 행렬의 수많은 응용 프로그램이 있습니다. 그들 중 일부는 단지 행렬에서 숫자 세트의 컴팩트 한 표현을 활용. 예를 들어 게임 이론과 경제학에서 보수 행렬은 플레이어가 선택한 주어진(유한) 대안 세트 중 어느 세트에 따라 두 플레이어에 대한 페이오프를 인코딩합니다. [74] 텍스트 마이닝 및 자동 동의어 사전 컴파일은 tf-idf와 같은 문서 용어 행렬을 사용하여 여러 문서에서 특정 단어의 빈도를 추적합니다.

[75] 전치 매트릭스에 대한 일반적인 기호는 AT입니다 그러나, 볼프람 Mathworld는 두 개의 다른 기호뿐만 아니라 사용된다 는 것을 상태 : A와 .


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파이썬 쓰레드 예제

여러 스레드를 사용하는 요점은 동시에 실행되도록 별도의 작업을 스핀 오프하는 것이지만 두 개 이상의 스레드에서 작업을 동기화할 수 있어야 하는 경우가 있습니다. 스레드 간에 통신하는 간단한 방법은 Event 개체를 사용하는 것입니다. 이벤트는 호출자가 설정()() 또는 clear()할 수 있는 내부 플래그를 관리합니다. 다른 스레드는 플래그가 설정될 때까지() 대기할 수 있으며 계속할 때까지 진행률을 효과적으로 차단할 수 있습니다. 각 스레드가 .update()를 실행하고 .update()가 .value에 하나를 추가하므로 마지막에 인쇄될 때 database.value가 2가 될 것으로 예상할 수 있습니다. 그러나 이 예제가 사실이라면 이 예제를 보고 있지 는 않을 것입니다. 위의 코드를 실행하면 출력은 다음과 같습니다 . 파이썬 표준 라이브러리는 이 문서에서 볼 수 있는 대부분의 기본 요소를 포함하는 스레딩을 제공합니다. 이 모듈의 스레드는 스레드를 멋지게 캡슐화하여 스레드와 함께 작업할 수 있는 깨끗한 인터페이스를 제공합니다. 로깅은 스레드로부터 안전하므로 다른 스레드의 메시지는 출력에서 고유하게 유지됩니다. 이제 스레드를 만들어 작동하도록 합시다! 인수를 사용하여 스레드를 식별하거나 이름을 지정하는 것은 번거롭고 불필요합니다.

각 스레드 인스턴스에는 스레드가 생성될 때 변경할 수 있는 기본값이 있는 이름이 있습니다. 스레드 이름을 지정하는 것은 여러 서비스 스레드가 서로 다른 작업을 처리하는 서버 프로세스에 유용합니다. 이 스레드가 데몬 스레드(True)인지 여부를 나타내는 부울 값입니다(False). 이 설정 해야 합니다 시작()가 호출 되기 전에, 그렇지 않으면 RuntimeError 발생. 초기 값은 작성 스레드에서 상속됩니다. 주 스레드는 데몬 스레드가 아니므로 기본 스레드에서 만든 모든 스레드는 데몬 = False로 기본값입니다. 현재 살아 있는 모든 Thread 개체 목록을 반환합니다. 목록에는 데모닉 스레드, current_thread()에서 만든 더미 스레드 개체 및 주 스레드가 포함됩니다. 아직 시작되지 않은 종료된 스레드 및 스레드는 제외됩니다. 간단한 단일 코어 CPU에서는 스레드 간 을 자주 전환하여 수행됩니다. 이를 컨텍스트 전환이라고 합니다. 컨텍스트 전환에서 스레드의 상태가 저장되고 인터럽트(I/O 또는 수동으로 설정됨)가 수행될 때마다 다른 스레드의 상태가 로드됩니다.

컨텍스트 전환은 모든 스레드가 병렬로 실행되는 것처럼 보일 정도로 자주 발생합니다(멀티태스킹이라고 합니다). 이 메서드는 스레드가 대기 하는 동안 장벽이 손상 되거나 재설정 하는 경우 BrokenBarrierError 예외를 발생시킬 수 있습니다. 일부 리소스는 여러 스레드에서 사용할 수 있도록 잠글 필요가 있지만 다른 리소스는 „소유”하지 않는 스레드에서 보기에서 숨지도록 보호해야 합니다. local() 함수는 별도의 스레드에서 뷰에서 값을 숨길 수 있는 개체를 만듭니다. 지금까지 스레딩, 큐 및 시간을 가져왔습니다. 스레딩은, 잘, 스레딩, 큐는 우리가 만드는 데 도움이 될 것입니다, 당신은 그것을 짐작, 큐입니다! 마지막으로, 우리는 시간을 가져옵니다. 여기에 시간을 가져오는 유일한 이유는 time.sleep() 함수를 사용하여 유휴 시간을 시뮬레이션하는 것입니다. 표준 라이브러리를 작성한 핵심 개발자는 큐가 다중 스레딩 환경에서 자주 사용되며 큐 자체 내에 모든 잠금 코드를 통합한다는 것을 알고 있었습니다. 큐는 스레드에서 안전합니다. 각 작업에 대한 스레드 이름과 해당 프로세스를 인쇄하는 아래 의 파이썬 프로그램을 고려하십시오 : 소비자는 파이프 라인에서 메시지를 읽고 가짜 데이터베이스에 기록합니다.이 경우 디스플레이에 인쇄하는 것입니다.

SENTINEL 값을 받으면 함수에서 반환되어 스레드가 종료됩니다.


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딥러닝 알고리즘 예제

딥 러닝 머신은 언어의 방언을 구별하기 시작했습니다. 기계는 누군가가 영어를 말하고 있다고 결정한 다음 방언의 차이를 말하는 법을 배우는 AI를 참여시킵니다. 방언이 결정되면 다른 AI가 특정 방언을 전문으로 합니다. 이 모든 것은 인간의 개입없이 발생합니다. 나는이 게시물을 즐겼지 만 이것이 잘못된 진술이라고 생각합니다. 유전 알고리즘은 큰 검색 공간에서 가장 유용합니다 (여기에 열을 가하는 것은 불가능할 것입니다, 10 ^100 이 될 수있는 공간에 대해 이야기하고 있었다) 매우 복잡한 비 볼록 함수. 현대 알고리즘은 예를 들어(http://en.wikipedia.org/wiki/CMA-ES) 및 (http://en.wikipedia.org/wiki/Estimation_of_distribution_algorithm)와 같은 80년대에 사용되는 간단한 기술보다 훨씬 더 정교합니다. 여기에 좋은 재미 최근 응용 프로그램입니다 : http://www.cc.gatech.edu/~jtan34/project/learningBicycleStunts.html 많은 층의 깊은 신경망에, 최종 레이어는 특정 역할이 있습니다. 레이블이 지정된 입력을 처리할 때 출력 계층은 각 예제를 분류하여 가장 가능성이 높은 레이블을 적용합니다. 출력 계층의 각 노드는 하나의 레이블을 나타내며, 해당 노드는 이전 레이어의 입력 및 매개 변수에서 수신하는 신호의 강도에 따라 켜지거나 꺼집니다. 기계 학습에서는 수동으로 피처와 분류자를 선택하여 이미지를 정렬합니다. 딥 러닝을 사용하면 기능 추출 및 모델링 단계가 자동으로 수행됩니다. 딥 러닝 분야에서 막 시작했거나 얼마 전에 신경망에 대한 경험이 있다면 혼란스러울 수 있습니다.

처음에는 혼란스러웠고 1990년대와 2000년대 초반에 신경망을 배우고 사용하는 많은 동료와 친구들이 있었습니다. 나는 `알고리즘`이 „기계”에서 작동하는 방법에 대해 알고 싶습니다? 여기서는 „기계”를 „인간” 또는 „생물학적 바이러스” 또는 „살아있는 세포”로 간주하십시오. 아무 생각 나폴레옹. 딥 러닝은 오랫동안 바쁘게 지낼 수 있는 충분한 잠재력을 가지고 있습니다. 나는 이것이 알고리즘을 그룹화하는 가장 유용한 방법이라고 생각하며 여기에서 사용할 접근 방식입니다. 예를 들어 딥 러닝은 백만 개의 이미지를 찍고 한 쪽 구석에 있는 고양이, 다른 구석에 있는 얼음 차단기, 그리고 할머니의 모든 사진의 세 번째 사진에 따라 클러스터할 수 있습니다. 이것은 소위 스마트 사진 앨범의 기초입니다. 1991년까지 이러한 시스템은 고립된 2D 수작업 자릿수를 인식하는 데 사용되었으며, 3D 객체를 인식하는 것은 2D 이미지를 수작업으로 제작된 3D 개체 모델과 일치시킴으로써 이루어졌습니다.


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리눅스 sigaction 예제

IEEE Std 1003.1-2001의 이 볼륨은 NULL 행위 인수를 제공하는 sigaction()에 대한 호출이 성공하도록 요구하며, 이는 잡히거나 무시할 수 없는 신호(즉, SIGKILL 또는 SIGSTOP)의 경우에도 성공합니다. 시스템 V 신호() 및 BSD 시그벡() 함수는 이러한 경우 [EINVAL]을 반환하며, 이러한 점에서 동작은 시그액션()에서 다릅니다. sig에 대한 이전 작업이 signal()에 의해 설정된 경우 oact가 가리키는 구조에서 반환되는 필드의 값은 지정되지 않으며, 특히 oact-> sa_handler는 반드시 signal()에 전달된 동일한 값이 아닙니다. 그러나, 동일한 구조 또는 이의 사본에 대한 포인터가 행위 인수를 통해 시그액션()에 대한 후속 호출로 전달되는 경우, 신호의 처리는 신호() 에 대한 원래 호출이 반복된 것처럼 되어야 한다. sa_sigaction에 siginfo_t 매개 변수는 다음과 같은 요소와 구조체 동일한 신호에 프로세스 내에서 동시에 sigaction() 및 sigwait() 함수의 사용의 결과 지정 되지 않습니다. 일부 아키텍처에서 공용 구조는 sa_handler 와 sa_sigaction 모두에 할당하지 않습니다. IEEE Std 1003.1-2001의 이 볼륨은 ISO C 표준 신호() 함수에 의해 설정된 신호 동작을 적절하게 저장하고 복원해야 합니다. 그러나 그 반대가 사실이라는 보장은 없으며, 시그액션 구조에 의해 전달되는 더 많은 양의 정보를 받을 수 없습니다. 이 때문에 응용 프로그램은 동일한 프로세스에서 동일한 신호에 대해 두 함수를 모두 사용하지 않아야 합니다. 범용 라이브러리 루틴의 경우 항상 피할 수 없으므로 항상 sigaction()으로 구현해야 합니다.

SA_SIGINFO가 sa_flags에 지정된 경우 sa_sigaction(sa_handler 대신)은 signum에 대한 신호 처리 함수를 지정합니다. 이 함수는 신호 번호를 첫 번째 인수로, siginfo_t를 두 번째 인수로 포인터로, ucontext_t에 대한 포인터를 세 번째 인수로 받습니다. sigaction() 함수는 signal() 함수를 대체하므로 기본 설정에 사용해야 합니다. 특히, 시그액션() 및 시그널()은 동일한 신호를 제어하기 위해 동일한 공정에서 사용해서는 안 된다.


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본문 예제

작품에서 지나치게 긴 단락을 조심하십시오. 초안 작성 후 대부분의 페이지에 대해 확장되는 단락이 있다는 것을 깨닫고 각 문장의 주제를 검토하고 자연스럽게 휴식을 취할 수있는 장소가 있는지 확인하여 문장을 두 개 이상의 단락으로 그룹화 할 수 있습니다. 문장을 검사하여 자신을 반복하고 있는지 확인하고 두 가지 방법으로 동일한 점을 만듭니다. 예제나 설명이 모두 필요하십니까? 어쨌든, 모든 논문의 본문 단락은 전체 텍스트의 가장 강력한 부분이어야하고 자신의 글을 쓰는 방법을 찾기 위해 다른 학생의 에세이 예제를 읽는 것을 고려해야합니다! 처음부터 소개를 작성할 수 없다면, 건너뛰고 본체에서 시작할 수 있으며, 여기에 에세이의 기본 구조에 대한 몇 가지 예와 훌륭한 글을 쓰는 몇 가지 팁을 제공하려고 노력할 것입니다. 모든 본문 단락의 가장 큰 부분은 설명, 지원 증거 및 예제로 구성된 그림입니다. 그림은 논리를 사용하여 주제 문장에서 제기된 주요 요점을 완전히 설명합니다. 그러나 아이디어를 설명하는 것만으로는 충분하지 않습니다: 외부 증거가 이를 뒷받침한다는 것을 보여줘야 합니다. 그림에는 „[주제 문장으로 시작] J K 롤링, 그녀의 첫 번째 책에서 – 해리 포터와 마법사의 돌, 사람의 모양이 때때로 오해의 소지가 있을 수 있다고 주장, [세부 사항을 지원] 가장 친절하고 가장 중 하나를 보여주는 좋아하는 캐릭터 – 무서운 사람으로 Hagrid. 그의 눈은 `검은 딱정벌레처럼 반짝이고 있다`고 말하며, 그의 얼굴은 `길고 털이 많은 갈기와 거칠고 얽힌 수염에 의해 거의 완전히 숨겨져 있다`고 저자는 말한다(롤링 46). 【그 후 설명을 간다】 저자는 이 책의 주인공인 해리 포터가 독자를 오도하는 이 위협적인 인물에 겁을 먹고 하그리드를 악당으로 보이게 한다고 선언한다. [중요성을 설명한다] 그러나이 이미지는 잘못 되었습니다.

나중에 독자는 Hagrid의 진정한 성격을 알게됩니다. [결론으로 종료하고 다음 부분으로 전환] 이 예는 문학과 실제 생활에서 다른 많은 예에 의해 쉽게 증명되는 사람의 외모를 오해하는 방법을 증명합니다.” 구조는 볼륨과 텍스트의 주요 아이디어에 따라 달라질 수 있습니다. 논문은 저자가 독자에게 말하고 싶어하는 하나의 짧은 완성 된 아이디어를 의미하며, 예제, 인수 및 증거는 논문을 증명하기 위해 사용되고 있습니다. 당신은 어떻게 괜찮은 증거를 찾을 수 있습니까? 그것은 무엇이든 될 수 있습니다 – 실제 생활에서 상황, 과학자의 의견, 뉴스 또는 과학에 의해 입증 된 사실. 단락의 나머지 부분에서는 그 주요 포인트 (주제 문장)를 자세히 설명하거나 예를 들거나 그것을 강화하는 증거를 인용하여 지원합니다. 다음은 좀 더 명확하게 하기 위한 좋은 에세이 단락 예제입니다: 완성된 예제는 종종 보고, 분석하고 자신의 글쓰기를 위한 준비를 시작할 수 있는 장소를 제공하는 데 유용합니다. 체크 아웃: 본문 단락은 종종 제어 아이디어의 요약으로 시작 됩니다.: 포인트 (토픽 문장이라고도 함). 요점 (또는 주제) 문장은 논문 문 전체 에세이를 요약하는 것과 같은 방식으로 단락을 요약합니다. 외부 소스는 따옴표로 거나 요약하거나 의역할 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 옳고 그른 방법에 대한 자세한 내용은 인용 및 의역을 참조하십시오.

외부 소스의 신용을 참조라고 하며 참조 소개라는 제목의 섹션에 자세히 설명되어 있습니다. 구체화, 전형화, 표현, 외부화, 화신, 통합, 인스턴스화, 매니페스트, 구체화, 개인화, 개인화, 입증, 구성에 대한 자세한 정보를 원할 경우, 다섯 단락 에세이 구조에 대한 정보를 확인하고 다른 형태의 담론, 또는 논문이 취할 수 있는 형식.


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wcsncpy_s 예제

유효 크기의 예로 위의 를 사용합니다. 보장 언어가 너무 강하다. „두 개의 포인터와 하나의 정수”에 대한 예제 및 설명 텍스트를 더 잘 만들 수 있습니다. 다음은 자동 변수의 레이아웃과 오류 감지 및 코드 보호 수준이 변경된 컴파일러 설정에 따라 다를 수 있습니다. 이 예제에서는 다른 컴파일 환경이나 다른 컴파일러 옵션에 내장된 경우 다른 결과를 가질 수 있습니다. 다음 예제에서는 strncpy의 사용 및 프로그램 버그 및 보안 문제를 일으키는 데 오용될 수 있는 방법을 보여 줍니다. 컴파일러는 crt_strncpy_x86.c(15)와 유사한 strncpy에 대한 각 호출에 대한 경고를 생성합니다: 경고 C4996: `strncpy`: 이 함수 또는 변수는 안전하지 않을 수 있습니다. 대신 strncpy_s를 사용하는 것이 좋습니다. 사용 중단을 사용하지 않으려면 _CRT_SECURE_NO_WARNINGS를 사용합니다.

자세한 내용은 온라인 도움말을 참조하십시오. 이 비준수 코드 예제에서는 잘못된 요소 수가 wmemcpy()에 대한 호출에서 사용됩니다. sizeof 연산자는 바이트로 표현된 크기를 반환하지만 wmemcpy()는 wchar_t *를 기반으로 하는 요소 수를 사용합니다. 당신은 우리의 예가 조금 너무 모순되는 것이 정확합니다. 나는 당신의 제안에 따라 예제를 업데이트했습니다, 감사합니다! 이 비준수 코드 예제에서는 배열 a의 요소 수가 ARR_SIZE 요소입니다. memset()은 바이트 수를 예상하기 때문에 배열의 크기는 sizeof(long) 대신 sizeof(int) 대신 sizeof(int)에 의해 잘못 조정되며, 이는 sizeof(int) != sizeof(long)가 있는 아키텍처에서 잘못된 포인터를 형성할 수 있습니다. 이 비준수 코드 예제에서는 n값이 잘못 계산되어 q에서 참조하는 개체의 끝을 지나 읽기를 허용합니다. 또한 심링크와 정션에 대한 지원을 추가 😉 다시 감사합니다! 비준수 코드 조각은 실제로 문제가 아니라 ARR01-C 문제를 보여 줍니다. 함수 매개 변수 형식 char[]는 실제로 함수 본문에서 char*이므로 sizeof(p)는 배열이 아닌 포인터의 크기입니다.

이 예제를 유지하려면 문제에 대한 설명이 이 문제를 강조 표시할 수 있습니다. 이 비준수 코드 예제에서 함수 f()는 fread()를 호출하여 각 크기의 크기인 wchar_t 형식의 항목을 BUFFER_SIZE 요소의 배열인 wbuf로 읽습니다. 그러나 nitems값을 계산하는 데 사용되는 표현식은 char의 크기와 달리 wchar_t의 크기가 1보다 클 수 있다는 사실을 설명하지 못합니다. 따라서 fread()는 wbuf의 끝을 지나 포인터를 형성하고 이를 사용하여 배열의 존재하지 않는 요소에 값을 할당할 수 있습니다. 이러한 시도는 정의되지 않은 동작입니다. (정의되지 않은 동작 109 참조) 이 정의되지 않은 동작의 결과는 버퍼 오버플로입니다. 공통 약점 열거 데이터베이스에서 이 프로그래밍 오류에 대한 설명은 CWE-121, „스택 기반 버퍼 오버플로” 및 CWE-805,”잘못된 길이 값을 가진 버퍼 액세스”를 참조하십시오. 이 비준수 코드 예제는 n에 사용 가능한 메모리의 바이트 수보다 큰 값을 할당한 다음 memset()으로 전달됩니다: TS 17961에서 수행한 마지막 일 중 하나는 이 것에서 부족한 메모리 [insufmem]를 할당하는 것이었습니다. 이 규칙은 달리 표현하기가 너무 어려웠기 때문에 규칙입니다.


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tensorflow gpu 사용 예제

당신은 아나콘다를 사용하지 않는 경우, 당신은 핍을 통해 텐서 플로우를 설치할 수 있습니다 : $ 수입 텐서 플로우 로 tf $ 안녕하세요 = tf.constant (`안녕하세요, 텐서 플로우!`) $ sess = TF. 세션() $ 인쇄 (sess.run (안녕하세요)) TF v2에 대한 자습서 인덱스는 여기에서 사용할 수 있습니다 : TensorFlow 2.0 예제. classify_image.py 프로그램을 처음 실행할 때 tensorflow.org 에서 훈련된 Inception-v3 모델을 다운로드합니다. 하드 디스크에서 사용 가능한 여유 공간이 약 200M 필요합니다. 위의 명령은 팬더 곰의 제공 된 이미지를 분류합니다 (/tmp /imagenet/cropped_panda.jpg에 있음) 모델의 성공적인 실행은 다음과 같은 결과를 반환합니다 : $ 파이썬 텐서 플로우 / 예제 / image_retraining /retrain.py –image_dir ~ / / / / / / flower_photos 다음, 구글의 Inception v3를 다시 방문 하 고 더 깊은 사용 사례에 참여 하자. Inception v3는 이미지 분류를 위해 설계된 최첨단 컨볼루션 네트워크입니다. 이 모델을 처음부터 교육하는 것은 매우 집중적이며 며칠에서 최대 몇 주까지의 교육 시간이 걸릴 수 있습니다. 다른 방법은 미리 학습된 모델을 다운로드하고 다른 데이터 집합에서 다시 학습하는 것입니다. 꽃 데이터 집합을 사용하여 이 작업을 수행하는 방법을 연습합니다. 그렇다면 기계 학습 작업에 GPU를 사용하는 방법은 어떻게 될까요? 이 게시물에서는 GPU 지원 AWS 인스턴스의 설정을 살펴보고 TensorFlow에서 신경망을 학습합니다. 교육을 마친 후 cifar10_eval.py 스크립트를 사용하여 학습된 모델이 얼마나 잘 수행되는지 평가할 수 있습니다.

상단 예측이 이미지의 실제 레이블과 일치하는 빈도 :1에서 정밀도를 계산합니다. $ 바젤 빌드 텐서 플로우 / 예 / 이미지 _retraining : label_image & 바젤 – 빈 / 텐서 플로우 / 예 / 이미지 _retraining / 라벨 _그래프 _pb –라벨 =/tmp/output_labels.txt –출력_레이어=최종_이미지=$HOME=$HOME flower_photos/daisy/21652746_cc379eeea_m.jpg aymericdamien/TensorFlow-examples에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? per_process_gpu_memory_fraction, 두 번째 선택이며 사용 중각 GPU에 대해 총 메모리 세그먼트를 할당해야 한다고 결정합니다. 아래는 텐서 플로우에게 메모리의 40 %를 할당하는 예입니다 : TensorBoard : TensorFlow 시각화 도구를 살펴보십시오. 이것은 훈련 의 속도를 높이기위한 시도와 내 코드입니다 : 나는 또한 GPU를 사용할 때 장치 배치를 기록하는 것이 좋습니다,이에서 당신은 쉽게 다른 장치 사용과 관련된 문제를 디버깅 할 수 있습니다. 이렇게 하면 장치의 사용량이 로그에 인쇄되므로 장치가 변경되는 시기와 그래프에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. 이전 TensorFlow 버전 (0.11 이하)을 사용하는 경우 여기에서 살펴보십시오. 태그: 텐서플로수입 텐서플로우 GPU 수동 장치 배치최적화 메모리텐서플로우가 gputensorflow 를 찾을 수 없습니다 gputensorflow GPU를 사용하지 않도록 GPU텐서 플로우 GPUtensorflow GPU 설치텐서플로우 gpu 윈도우텐서플로흐 여러 gpu exampleTensorFlow gpu를 사용 하지 않는 여러 GPU를 사용 하 여 당신은 또한 를 사용 하 여 다른 JPEG 이미지를 테스트할 수 있습니다는 –image_file 파일 인수: 우리는 우분투 서버를 사용 하 여 16.04 LTS (HVM) OS로, 하지만 프로세스는 모든 64 비트 리눅스 배포판에 유사 해야.


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spring shell 예제

봄 프로젝트 / 봄 쉘의 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 스프링 셸은 또한 ExecutionProcessor 인터페이스를 제공하여 „명령 공급자가 명령을 실행하기 직전과 그 직후에 일반 방식으로 호출될 수 있도록 합니다.” 이 간단한 구현에서는 셸에서 프롬프트를 변경했습니다.> CLI-데모로:> 또한 색상을 파란색으로 변경했습니다. 이 클래스는 @Component 개의 추가 된 것으로, Spring이 시작 하는 동안이 콩을 검색 하 고 등록할 수 있습니다. 더 이상 변경이 필요하지 않습니다, 단순히, 빌드 및 응용 프로그램을 다시 실행하 고 새로운 사용자 지정 프롬프트와 함께 인사 해야 합니다. 기본적으로 Spring Shell은 매우 기본적인 방법으로 터미널에 명령 결과를 인쇄하는 것을 지원합니다. 기술 : Java 응용 프로그램이 스프링 셸 프레임 워크를 사용하여 java 응용 프로그램과 상호 작용하는 명령줄 도구입니다. 스프링 쉘은 스프링 기반 응용 프로그램에 대한 명령줄 기능을 제공하는 프레임워크입니다. 우리는 우리 자신의 명령을 쓸 수 있습니다 그리고 우리는 봄 원격 쉘의 상단에 명령을 실행할 수 있습니다. 곧 SpringBoot 응용 프로그램의 친숙한 출력이 시작되는 것을 볼 수 있습니다: 사용자 지정 명령은 CommandMarker 인터페이스를 구현하는 Spring 구성 요소 내에 @CliCommand 개의 부어로 표시된 메서드를 추가하여 노출될 수 있습니다. @CliOption 대한 빈 키 값은 해당 인수를 기본값으로 만듭니다. 이 곳에서, 우리는 어떤 명명 된 인수의 일부가 아닌 쉘에 도입 된 값을 받게됩니다 : 스프링 쉘은이 격차를 채우고 모든 익숙한 개념과 디자인을 사용하여 CLI 응용 프로그램의 개발을 지원하도록 설계된 라이브러리를 Spring 사용자에게 제공하는 것을 목표로합니다. 스프링 프레임워크의 패턴(예: DI 및 IoC)을 참조할 수 있습니다. 오픈 포트를 스캔하는 데는 특히 수천 개의 포트를 스캔하는 데 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 작업을 병렬로 처리해야 한다는 것은 분명합니다.

병렬 처리 수준은 스레드 풀 내부의 가능한 스레드 수로 정의할 수 있습니다(확실히 스프링의 비동기 지원을 사용합니다): 이 게시물은 스프링 쉘을 사용하여 개방형 TCP 포트를 스캔하기 위한 간단한 응용 프로그램을 만드는 것입니다. Spring Shell은 최상위 스프링 프레임워크에 구축된 프레임워크로, 명령줄 인수를 java 개체로 변환하기 위해 스프링 기본 변환기를 사용합니다. 스프링 쉘 코어 프레임 워크는 쉘에서 종료 하는 exit 명령 같은 기본 명령 함께 제공, 설명으로 모든 명령을 표시 하는 데 도움이 명령. 거기에서 도움말을 입력하거나 셸 프롬프트에서 . 배너공급자, 프롬프트프로비더 및 HistoryFileNameProvider 인터페이스를 구현하여 셸을 사용자 지정하는 세 가지 방법이 있으며, 모두 이미 제공된 기본 구현으로 모두 제공됩니다. 참고로 나는 자바 구성 지원을 추가하는 스프링 쉘에 대한 PR이 : https://github.com/spring-projects/spring-shell/pull/66 힌트 : 프롬프트 컬러와 ShellHelper 클래스는 이 프로젝트에서 쉽게 꺼내서 넣을 수있는 방식으로 작성됩니다. 다양한 CLI 프로젝트에서 재사용할 수 있는 별도의 쉘 유틸리티 라이브러리(jar)를 제공합니다. 셸에는 이미 모든 CLI의 표준 기능을 제공하는 지우기, 도움말, 종료 등과 같은 몇 가지 기본 제공 명령이 있습니다. 스프링 쉘 모듈 실행: Maven을 빌드 도구로 사용하는 경우 실행 파일을 만들기 위해 아래 maven 어셈블러 플러그인을 추가해야합니다.


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rs485 통신 예제

RS-485는 RS-422와 동일한 차동 신호를 사용하여 저렴한 로컬 네트워크 및 멀티드롭 통신 링크를 지원합니다. 일반적으로 RS-485는 최대 10Mbit/s[a]의 데이터 속도와 함께 사용하거나, 저속에서는 최대 1,200m(4,000ft)의 거리로 사용할 수 있습니다. [2] 일반적으로 비트/s의 속도에 미터 길이를 곱한 속도는 108을 초과해서는 안 됩니다. 따라서 50미터 케이블은 위의 그림에서 2Mbit/s.[3] 보다 빠르게 신호를 표시해서는 안 되며, 환경으로부터 자기장에 의해 잡음이 발생합니다. 그림은 RS485 데이터 라인의 자기장 선과 노이즈 전류를 보여 주며, 이는 해당 자기장의 결과입니다. 직선 케이블에서 모든 노이즈 전류가 동일한 방향으로 흐르며 일반 변압기와 마찬가지로 루핑 전류가 실질적으로 생성됩니다. 케이블이 꼬이면 신호선의 일부 부분에서 노이즈 전류의 방향이 케이블의 다른 부분의 전류에서 oposite인 것을 볼 수 있습니다. 이 때문에, 결과 노이즈 전류는 일반 직선 케이블보다 낮은 많은 요인이다. RS232 라인에서 노이즈를 방지하는 일반적인 방법인 차폐는 적대적인 자기장을 신호 라인에서 멀리 유지하려고 합니다.

그러나 RS485 통신의 트위스트 페어는 소음을 퇴치하는 훨씬 더 나은 방법입니다 면역을 추가합니다. 자기장은 통과할 수 있지만 해를 끼치지 않습니다. 높은 잡음 내성이 필요한 경우, 종종 비틀림과 차폐의 조합은 STP, 차폐 트위스트 페어 및 FTP, 포일 트위스트 페어 네트워킹 케이블에서 예를 들어 사용된다. 차동 신호와 비틀기를 통해 RS485는 RS232로 달성할 수 있는 것보다 훨씬 긴 통신 거리에서 통신할 수 있습니다. RS485로 1200m의 통신 거리가 가능합니다. 종종 마스터-슬레이브 배열에서, 하나의 디바이스, 마스터가 모든 통신 활동을 개시할 때, 마스터 디바이스 자체는 바이어스를 제공한다. 이 구성에서 마스터 장치는 일반적으로 RS-485 와이어 세트를 따라 중앙에 위치하며, 두 개의 슬레이브 장치가 종단을 제공하는 전선의 물리적 끝에 있습니다. [7] SimpleComm 라이브러리, RS-485 통신, 아두 이노 IDE에 산업 방패 장비, 아두 이노 IDE의 산업 방패 라이브러리는이 테이블의 모든 정보는 우리에게 무엇을 알려합니까? 우선 우리는 차동 인터페이스 RS422 및 RS485의 속도가 단일 종료 버전 RS232 및 RS423보다 훨씬 우수하다는 것을 알 수 있습니다.

또한 RS232 및 RS423 모두에 대해 정의된 최대 슬루율이 있음을 알 수 있습니다. 이것은 신호의 반사를 피하기 위해 수행되었습니다. 최대 슬루율도 회선의 최대 통신 속도를 제한합니다. RS422 및 RS485와 같은 다른 두 인터페이스의 경우 슬루율은 무기한입니다. 긴 케이블에 반사를 방지하려면 적절한 종단 리시터를 사용해야 합니다. 직렬 변환기는 일반적으로 RS232, RS485, RS422, USB 또는 TCP 신호 간에 데이터를 변환하지만 일부 컨버터 설계에는 다른 특수 변환 기능이 있습니다. 심지어 RS232 표준은 여전히 비즈니스 및 소비자 시장 모두에서 많은 현대 장치에 의해 사용되는 오래된 통신 프로토콜이며, 또한 종종 개인 및 사무실 장치에 사용됩니다.


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qdatastream 예제

이진 데이터를 처리하는 방법을 보여 드리기 위해 그리기 및 갤러리라는 두 가지 예제 클래스를 사용합니다. 드로잉 클래스에는 도면에 대한 몇 가지 기본 정보(아티스트 이름, 제목 및 생성된 연도)가 있으며 갤러리 클래스에는 도면 목록이 있습니다. 데이터 스트림이 비동기 장치에서 작동하면 데이터 청크가 임의의 시점에 도달할 수 있습니다. QDataStream 클래스는 일련의 스트림 연산자로 데이터를 원자적으로 읽을 수 있는 기능을 제공하는 트랜잭션 메커니즘을 구현합니다. 예를 들어, readyRead() 신호에 연결된 슬롯에서 트랜잭션을 사용하여 소켓에서 불완전한 읽기를 처리할 수 있습니다. 응용 프로그램의 h 버전 1.3 데이터 스트림 버전 5를 사용합니다. 직렬화 및 파일 출력을 처리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 예제에서는 Qt에 대한 설명서에 제공된 방법과 일치하는 방법론을 제공하고 이를 확장하여 다양한 오류 처리 방법을 보여 줍니다. 버전 열거형은 다양한 Qt 버전에 대한 기호 상수를 제공합니다. 예를 들어 QByteArray에 있는 모든 데이터를 보유하려면 더 많은 메모리가 필요하지만 몇 가지 이점을 제공합니다. 예를 들어 Qt의 qCompress() 함수를 사용하여 데이터를 압축할 수 있습니다(zlib 사용): 한 번에 파일을 읽거나 쓰려면 QDataStream을 사용하지 않고 대신 QFile의 writeBlock() 및 readAll() 함수를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 QImage 클래스의 비멤버로 선언된 스트림 연산자는 다음과 같습니다. 형식. 일반적으로 매직 문자열과 버전 번호가 포함된 간단한 헤더를 작성하여 향후 확장을 위한 공간을 제공합니다. 예를 들어 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 데이터를 전송하려는 경우 매우 흥미롭습니다. 열려 있는 것이 성공하거나 이미 열려 있는 경우 지정된 QIODevice를 사용하여 QDataStream 어댑터가 만들어집니다. QDataStream 스트림 버전은 Qt_4_6로 설정되어 Qt 4 및 Qt 5를 지원할 수 있습니다. 이는 일부 데이터가 처리되는 방식에 영향을 미칩니다. 예를 들어 Qt_4_6 이전에는 부동 수레와 복식이 부동 수레와 복식으로 저장되었습니다. Qt_4_6 이상에서는 부동 및 복식이 기본적으로 double로 저장됩니다.

이 파일 헤더의 일부로 작성될 수 있지만 지정된 파일 형식에 대해 명시적으로 작성하는 것이 좋습니다. 데이터 스트림은 QIODevice와 긴밀하게 협력합니다. QIODevice는 데이터를 읽고 데이터를 쓸 수 있는 입력/출력 매체를 나타냅니다. QFile 클래스는 I/O 장치의 예입니다.