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RabbitMQ 3.9.0 发布,支持 Erlang 24 并引入 Streams 数据结构

RabbitMQ 是一个 Advanced Message Queuing Protocol(AMQP)的开源实现,由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的 Erlang 编写而成,因此它也继承了这些优点。 RabbitMQ 3.9.0 正式发布,该版本更新内容如下: 重点更新: Streams Streams 是 RabbitMQ 中一种新的持久化和复制的数据结构(" queue 类型"),它是一种具有非破坏性消费者语义的 append-only 日志模型。 它们可以作为常规 AMQP 0.9.1 队列使用,也可以通过新的二进制协议插件和相关客户端使用,Streams 可以实现以前不可能或不实际的消息传递模式。 Erlang 24 支持 Erlang 24 为许多工作负载提供了 20%-50% 的吞吐量提升。支持最新的运行时版本还允许 RabbitMQ 用由运行时提供的库取代一些外部依赖。 Erlang 24 现在默认用于社区 RabbitMQ Docker 镜像。 Kubernetes RabbitMQ Cluster Operator 可自动配置、管理和操作在 Kubernetes 上...

每日一博 | 初始化神经网络权重的方法总结

在本文中,评估了权值初始化的许多方法和当前的最佳实践 零初始化 将权值初始化为零是不行的。那我为什么在这里提到它呢?要理解权值初始化的需要,我们需要理解为什么将权值初始化为零是无效的。 让我们考虑一个类似于上面所示的简单网络。每个输入只是一个标量X₁,X₂X₃。和每个神经元的权重是W₁和W₂。每次权重更新如下: Out₁ = X₁*W₁ + X₂*W₁ + X₃*W₁ Out₂ = X₁*W₂ + X₂*W₂ + X₃*W₂ 正如你所看到的现在,如果权重矩阵W = [W₁W₂]被初始化为零,然后out1和out2都完全一样。 即使我们对两者都添加一个非零的随机偏差项,权值也会更新为非零,但它们仍将保持相同,因此隐藏单元的两个神经元都在计算相同的东西。换句话说,它们是对称的。 这是非常不可取的,因为这是浪费计算。这就是零初始化无法工作的原因。 随机初始化 现在我们知道权重必须是不同的,下一个想法是随机初始化这些权重。随机初始化比零初始化好得多,但是这些随机数可以是任意数吗? 假设你使用的是s型非线性。sigmoid函数如下所示。 我们可以看到,对于大到6的值,sigmoid的值几乎是1,...

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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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