GaussDB(DWS)集群拓扑详解

节点都部署。 GTM：全局事务管理，负责生成和维护全局事务ID、事务快照、时间戳等全局唯一的信息。DWS集群部署2个，一主一备，分布在不同的节点上。 WLM：工作负载管理，控制系统资源的分配，防止过量业务负载对系统的冲击而导致业务拥塞和系统崩溃。内置在CN，DN实例内。 CN：协

物理拓扑与逻辑拓扑：网络世界的双重维度

到所有节点；而网状逻辑拓扑则可以提供多条数据传输路径，提高网络的可靠性和容错性。 此外，物理拓扑和逻辑拓扑在网络的扩展和维护方面也有所不同。对于物理拓扑，当需要扩展网络规模时，可能需要添加新的设备、铺设新的线缆等物理操作，这往往比较复杂和耗时。而对于逻辑拓扑，通过调整网络协议、配

动手学深度学习：优化与深度学习的关系

7.1.1　优化与深度学习的关系虽然优化为深度学习提供了最小化损失函数的方法，但本质上，优化与深度学习的目标是有区别的。在3.11节中，我们区分了训练误差和泛化误差。由于优化算法的目标函数通常是一个基于训练数据集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。而深度学习的目标在于降低泛

【转载】星形拓扑结构

Python 实现拓扑算法

前言拓扑排序是图论中一种重要的排序算法，用于对有向无环图（DAG）进行排序。在拓扑排序中，图的顶点表示任务，有向边表示任务之间的依赖关系。拓扑排序算法可以找到一种满足所有任务依赖关系的顺序。算法原理拓扑排序算法的基本原理如下：创建一个空的排序结果列表。找到图中所有入度为0的顶点（

深度学习之基于梯度的优化方法

大多数深度学习算法涉及某种形式的优化。优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务。我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化 −f(x) 来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数 (ive function) 或准则

深度学习和机器学习的区别

)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep

拓扑排序算法模板

拓扑排序算法模板 拓扑排序 拓扑排序 bool topsort() { int hh = 0, tt = -1; // d[i] 存储点i的入度

深度学习基础-优化算法详解

悉程度(更方便调节超参数)。 参考资料 《智能之门-神经网络与深度学习入门》-15.2 梯度下降优化算法 《深度学习》-第八章 深度模型中的优化 《动手学深度学习》-优化算法

Python 实现拓扑算法

前言 拓扑排序是图论中一种重要的排序算法，用于对有向无环图（DAG）进行排序。在拓扑排序中，图的顶点表示任务，有向边表示任务之间的依赖关系。拓扑排序算法可以找到一种满足所有任务依赖关系的顺序。 算法原理 拓扑排序算法的基本原理如下： 创建一个空的排序结果列表。 找到图中所有

XEngine-深度学习推理优化

XEngine和Pytorch推理性能对比： XEngine和FasterTransformer推理性能对比： 3. 总结 本文主要从显存优化和计算优化两个角度分析了一下模型推理常用的优化思路和技巧，并展示了一下优化的结果。希望对大家做推理工程优化有帮助。

【转载】环形拓扑结构

深度学习和层级结构

语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现

使用深度学习进行油藏预测和优化

高产量和采收率。 b. 优化注采配水方案：深度学习可以分析油藏的地质和工程数据，优化注采配水方案，以实现最优的采收效果。 c. 优化注入气体组成：通过深度学习模型对注入气体组成进行优化，可以提高采收率和油气的品质。 总结 本文介绍了如何利用深度学习方法进行油藏预测和优化。通过深

机器学习和深度学习的区别是什么？

条件为他们提供了获得更多有价值的学习的机会。也许现在您在想...从多少层开始，它被视为深度学习？关于浅层学习何时结束和深度学习何时开始尚无统一定义。但是，最一致的共识是，多个隐藏层意味着深度学习。换句话说，我们考虑从至少3个非线性转换进行深度学习，即大于2个隐藏层+ 1个输出层。