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【MIT 6.824】LEC 9 CRAQ

CRAQ论文提出了一种改进的链式复制存储系统,在保持强一致性的同时显著提升读性能。通过让链上所有节点都能处理读请求,CRAQ实现了负载均衡和线性扩展能力。系统支持两种一致性模型:强一致性确保读取最新值,最终一致性允许读取稍旧版本以降低延迟。此外,CRAQ设计了跨数据中心部署方案,利用ZooKeeper进行集群管理,既能保证数据本地性,又能应对高并发写入场景。实验表明,在主要读负载下,CRAQ性能接

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#分布式
【MIT 6.824】LEC 4 VMware FT

摘要:本文讨论了VMware FT中的复制技术,主要分为状态转移和复制状态机两种方法。复制状态机通过同步外部事件而非完整状态来保持副本一致性,适用于单核CPU环境,但难以扩展到多核处理器。文章指出复制技术能处理单机fail-stop故障,但无法应对软件bug或硬件设计缺陷。此外,副本间故障需相互独立,否则复制将失效。VMware FT采用底层完整状态复制方案,而大多数系统(如GFS)采用应用级状态

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#开发语言#分布式
【论文研读】【医学图像分割】【BCRNN】Fine-grained Recurrent Neural Networks for Automatic Prostate Segmentation ...

【BCRNN】基于超声波图像的前列腺分割,由于超声波图像不易处理,作者提出Boundary Completion RNN,将笛卡尔坐标转化为极坐标,使用双向LSTM学习,前后向h合并,预测出的结果与原图结合再进行一轮,共三轮。由于序列化的截取可能导致的问题又采用了多视角策略(进行多个角度截取)。

#计算机视觉#rnn#lstm
【深度学习】深度学习实验记录--自编码+分类器

深度学习课程记录自编码分类器神经网络记录1.Train the autoencoder by using unlabeled data训练12.Training the network by using the new training data set3.combine the two networks4.test the network with the testing set自编码分类器神.

#深度学习
【金融】【pytorch】使用深度学习预测期货收盘价涨跌——LSTM模型构建与训练

【金融】【LSTM】使用LSTM预测期货收盘价涨跌——模型构建与训练LSTM创建模型模型训练查看指标LSTM创建模型指标函数参考《如何用keras/tf/pytorch实现TP/TN/FP/FN和accuracy/sensiivity/precision/specificity/f1-score等评价指标(python)》# 二、创建LSTM模型hidden_size = 10output_siz

#金融#lstm#深度学习
【金融】【pytorch】使用深度学习预测期货收盘价涨跌——全连接神经网络模型构建与训练

【金融】【pytorch】使用深度学习预测期货收盘价涨跌——全连接神经网络模型构建与训练模型构建与训练模型构建与训练def get_accuracy(SR,GT,threshold=0.5):SR = SR > thresholdGT = GT == torch.max(GT)corr = torch.sum(SR==GT)# tensor_size = SR.size(0)*SR.size

#pytorch#深度学习
【金融】【pytorch】使用深度学习预测期货收盘价涨跌——数据处理

【金融】【LSTM】使用LSTM预测期货收盘价涨跌——数据处理读取数据将数据按3年+3月分段取数据并进行初步处理处理出各种期货金融指标制作数据集读取数据其中pandas_techinal_indicators参考jmartinezheras/reproduce-stock-market-direction-random-forestsimport torchfrom torch.autograd

#pytorch#lstm
【深度学习】【U-net】医学图像(血管)分割实验记录

医学图像分割实验记录U-net介绍数据集实验记录实验1本项目仅用于大创实验,使用pytorch编程,参考价值有限U-net介绍这里先行挖个坑,以后专门写一篇自己总结的资源吧。数据集使用hx医院提供的脑CT图像,原图像为医学图像数据(数据范围较大)。使用ITK−SNAPITK-SNAPITK−SNAP软件自行标注后得到的标记数据做标签。切片显示大致长这样:TODO:由于本人认为血...

#人工智能#计算机视觉
【mmdetection】保存pkl文件时如何控制保存的class

【mmdetection】保存pkl文件时如何控制保存的class代码细节代码细节在mmdet/apis/test.py的single_gpu_test函数中

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#目标检测
【金融】【pytorch】使用深度学习预测期货收盘价涨跌——LSTM模型构建与训练

【金融】【LSTM】使用LSTM预测期货收盘价涨跌——模型构建与训练LSTM创建模型模型训练查看指标LSTM创建模型指标函数参考《如何用keras/tf/pytorch实现TP/TN/FP/FN和accuracy/sensiivity/precision/specificity/f1-score等评价指标(python)》# 二、创建LSTM模型hidden_size = 10output_siz

#金融#lstm#深度学习
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