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MySQL百万级数据插入效率优化(mysql200万数据怎么优化)

场景

由于压力测试,您需要在数据库中检索大量数据,但数据库中没有太多数据。于是为了测试,就得往数据库里快速插入大量的临时数据

有两种方法可以快速插入大量数据:

  • 一种是使用

PHP笔记(四)使用标量值(php标量数据类型包括)

常量

一个固定的值,被定义之后不能再改变。不使用美元符号,一般使用大写。函数define()可以确定一个常量是否以及被定义。

define("PI",3.14159);
echo defined("PI");

现在外包公司的程序员做的项目真的不靠谱吗?

外包顾名思义就是临时工,一锤子买卖,哪怕是长期外包归属感,责任感跟正式工还是有很大差别的,之前不是一直有新闻说,一有问题就说是临时工的说法,开个玩笑,外包公司反正就是因为待遇,及差异性,当然还有程序员的素质,项目工期评估无法让该项目程序员完成可能就会偷懒,写出不靠谱的代码,外包公司的性质就是盈利,所以有些稍微大的公司接到项目开始招人,项目一完开始裁员,常态化了,当然有坏的也就有好的,只是国内比较少。

该程序员不信邪刚入职了一家外包公司,发现里面的代码震惊了,所以他忍住了眼泪,含泪敲下了此篇文章让全站程序员膜拜分享

经常用到的PHP取整函数ceil,floor,round,intval

开发程序中经常遇到数运算需要取整。

今天我们就详细了解一下经常用到的PHP取整函数ceil,floor,round,intval。

1. ceil — 进一取整函数
函数详解
float ceil ( float value )
返回不小于 value 的下一个整数,value 如果有小数部分则进一位。ceil() 返回的类型仍然是 float,因为 float 值的范围通常比 integer 要大。

每天PHP函数(第一天):ceil,floor,round,intval函数的区别

1、ceil — 进一法取整

说明

float ceil ( float $value )

返回不小于 value 的下一个整数,value 如果有小数部分则进一位。ceil() 返回的类型仍然是 float,因为 float 值的范围通常比 integer 要大。

ceil() 例子

<?php
echo ceil(4.3); // 5
echo ceil(9.999); // 10
?>

Estimators:使用Tensorflow的简便方法

Tensorflow附带了这个名为Estimators的高级API,它受到scikit-learn和简化机器学习编程的启发。它不只是为图和会话添加抽象,而且还包含训练,评估,预测和导出等操作,以便使用Google CloudML处理扩展,并在开箱即用的不同硬件上运行。此外,Tensorflow官方文档强烈建议在生产级开发中使用Estimator API。

使用Estimators的另一个好处是它已经有预制的估算器,可以处理各种不同的机器学习(ML)问题。但是,并非所有机器学习(ML)问题都可以通过预构建的Estimator来解决,因此Tensorflow有一个简单的API来实现自定义Estimator。甚至可以很容易地创建keras模型,并使用estimator功能将它们包装起来,从而获得评估器的所有功能。

TensorFlow和Keras入门必读教程(tensorflow.keras.layers)

导读:本文对TensorFlow的框架和基本示例进行简要介绍。

作者:本杰明·普朗什(Benjamin Planche)艾略特·安德烈斯(Eliot Andres)

来源:华章科技

01 TensorFlow

TensorFlow代码目录(tensorflow 源码 目录 结构)

解决中年危机的办法是:摆正心态 终生学习 抓住浪潮


tensorflow

├── tensorflow(主目录)

│ ├── c(c客户端接口实现)

│ ├── cc(c++客户端接口实现)

│ ├── compiler(XLA JIT support)

│ ├── contrib(contributor目录)

│ ├── core(核心模块)

DeepMind推分布式机器学习库,TensorFlow、Keras可用

郭一璞 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI



DeepMind最近为TensorFlow 2.0献祭了自己私藏的工具:

TF-Replicator,本来是内部自用的一个软件库,能够让从来没做过分布式系统的研究人员方便地在多GPU/云TPU上部署他们的TensorFlow模型,也适用于Keras。

机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(三)| 干货

雷锋网按:本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中,我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像,实现了约25-30%的精度。 因为有10个不同可能性的类别,所以我们预期的随机标记图像的精度为10%。25-30%的结果已经比随机标记的结果好多了,但仍有很大的改进空间。在这篇文章中,作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少!雷锋网对全文进行编译,未经许可不得转载。

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