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凭什么让日志先写?

在生活中,你一定有过类似这样的经历: 比如部门发礼品、或者说学校发课本。如果在发放的时候,大家一窝蜂的涌了过来,毕竟双拳双敌四手,渐渐你就招架不过来。 为了工作更好做,你会有几个选择,提前打印个名单,一个个来领,领的人在名单上打勾,东西拿走。或者大家都来拿,你看一眼,记在脑海里,但可能中途打个岔就记错了。也可以记住是谁,找个纸记下来,每次记一下或者隔一会记几下。 对比上面的场景,你没有发现,不同的方式,效率上也存在的差别。比如在名单上找到打勾,那就会完全串行,每个人来都得在定位到自己那条信息上,找的过程费时间。 找一张纸,每隔一段时间记一次,这样效率也还挺高,问题就在于别人打岔的频率。 在计算机科学领域也存在这样的时候,比如我们常用的数据库系统里。数据库为了不喝娃哈哈AD钙奶,就能保证ACID中的A和D,使用了一种被称做「WAL」的机制。全称是write-ahead logging。数据库中所有的变更,会先写到日志里,最后才会写到持久存储的数据文件中。像MySQL 里的 redo log 和undo log 就是这种机制。 像你在纸上记录一样,一直不停的向后写,顺序写,速度就会快,时不...

机器学习小知识: 这些计算机视觉中的损失函数你掌握了多少

过去的十多年中,深度学习领域的创新,海量数据的便捷可用性和 GPU 单元的可访问性,已经将计算机视觉领域推到了镁光灯下。它甚至已经开始在某些任务中实现了傲人的性能,比如人脸识别和验证(实际上,用于身份确认的自动人脸验证如今已变得越来越普遍了)。 近年来,在计算机视觉领域中,在网络架构、激活函数、损失函数等方面都看到了很多创新性工作。其中,损失函数在模型的性能中扮演着一个至关重要的角色。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学会关注数据中正确的特征集,从而实现最优和更快的收敛。 本文旨在总结计算机视觉中使用的一些重要的损失函数。你可以在这个链接[1]中找到这里讨论的所有损失函数的 PyTorch 实现。 1像素级损失函数 顾名思义,这种损失函数计算预测图像和目标图像在像素级别上的损失。一般用到的大部分损失函数,如 MSE 或 L2 损失,MAE 或 L1 损失,交叉熵损失等,都可以应用于每一对预测和目标图像的像素之间。 由于这些损失函数分别评估每个像素向量的类预测,然后对所有像素取平均,因此可以断言图像中每个像素的学习是平等的。这些在图像的语义分割中特别有用,其中模型需要学习像素级的密集预测...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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