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还好可用分不多了,损失不大
txlicenhe
2005-01-08 04:27:43
没有发贴,不知何故可用分现在比1小时前就少了35
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还好可用分不多了,损失不大
没有发贴,不知何故可用分现在比1小时前就少了35
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txlicenhe
2005-01-08
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哦,原来是楼上抢走了,还不快还3500我就要报警了。
NinGoo
2005-01-08
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有这事?
我怎么多了35?
哈哈
高
可用
架构设计
存储高
可用
方案的本质都是通过将数据复制到多个存储设备,通过数据冗余的方式来实现高
可用
,其复杂性主要体现在如何应对复制延迟和中断导致的数据不一致问题。因此,对任何一个高
可用
存储方案,我们需要从以下几个方面去进行思考和分析:数据如何复制?各个节点的职责是什么?如何应对复制延迟?如何应对复制中断?常见的高
可用
存储架构有主备、主从、主主、集群、分区,每一种又可以根据业务的需求进行一些特殊的定制化功能,由此衍生出更多的变种。
loss
损失
不下降的原因
文章目录前言训练集loss不下降1.模型结构和特征工程存在问题2.权重初始化方案有问题3.正则化过度4.选择合适的激活函数,
损失
函数5.选择合适的优化器和学习速率6.训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8.batch size过大9.数据集未打乱10.数据集有问题11.未进行归一化12.特征工程中对数据特征的选取有问题验证集loss不下降1.适当的正则化和降维2.适当降低模型规模3.获取更多的数据集4.对数据集做扰动和扩增测试集loss不下降1.应用场景有问题2.噪声问题 前言 当我们训练一个神经网络模型的时候
深度学习
损失
函数不下降的解决方法
当我们训练一个神经网络模型的时候,我们经常会遇到这样的一个头疼的问题,那就是,神经网络模型的loss值不下降,以致我们无法训练,或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多,而且,更普遍的来说,loss不下降一般分为三种,即:训练集上loss不下降,验证集上loss不下降,和测试集上loss不下降。这里,首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。 一,train loss与test loss结果分析【1】 train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在
服务
可用
性的一知半解
谈到高并发和高
可用
往往引起很多人的兴趣,有时候成为框架选择的噱头。实际上,它们往往和框架关系
不大
,而是跟架构息息相关。在很多时候,老码农会直面一个问题:“系统的服务
可用
性是多少?是怎么得...
可用
性高达99.999%!支付系统高
可用
架构设计实战
作者:冯忠旗原文:https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863 一、背景 对于互联网应用和企业大型应用而言,多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行,而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此,对应用
可用
性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。
可用
性指标 计算方式 不
可用
时间(分钟) 99.9% 0.1%3...
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