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子母车在智能密集存储中换层与调度策略

换层子母车系统能够根据需求实现多层入出库任务的执行,在提升作业效率的同时,更具柔性和冗余度,可广泛应用于智能密集存储系统中,具有很高的研究价值。...图4 子母车设备实物图 图5 子母车换层提升机实物图 二、换层子母车系统的关键技术 子母车换层提升机是整套子母车换层系统中的核心设备,在子母车设备换层工作过程中,由于子母车设备自重较重,且再包括产品货物后整体重量能够达到...2.5吨以上,子母车设备驶入和驶出换层提升专机设备时,提升机轿厢的提升链条会随之产生形变（随子母车设备驶入驶出轿厢会产生回弹现象）,导致固定式轨道和轿厢内轨道的偏差增大,且子母车供电方式为滑触线供电,所以在子母车换层过程中在不仅需要保证换层过程中轿厢稳定性...2.3 换层子母车系统货位分配及调度分析 2.3.1 货位分配优化分析 换层子母车式密集存储系统具有母车通道,多层货架及子车通道,货位存储的每个通道具有0至n个货位,不同通道的入出逻辑也不相同,有的通道先进先出...通过有优化机械设计、电控及调度设计满足了密集存储系统中的子母车设备能够调度到任意层,并实现产品的入出库作业。

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    Keras中的Embedding层是如何工作的

    在学习的过程中遇到了这个问题，同时也看到了SO中有相同的问题。而keras-github中这个问题也挺有意思的，记录一下。...这个解释很不错，假如现在有这么两句话 Hope to see you soon Nice to see you again 在神经网络中，我们将这个作为输入，一般就会将每个单词用一个正整数代替，这样，上面的两句话在输入中是这样的...[0, 1, 2, 3, 4] [5, 1, 2, 3, 6] 在神经网络中，第一层是 Embedding(7, 2, input_length=5) 其中，第一个参数是input_dim，上面的值是...一旦神经网络被训练了，Embedding层就会被赋予一个权重，计算出来的结果如下： +------------+------------+ | index | Embedding | +--...vector就是下面这个： [[0.7, 1.7], [0.1, 4.2], [1.0, 3.1], [0.3, 2.1], [4.1, 2.0]] 原理上，从keras的那个issue可以看到，在执行过程中实际上是查表

    1.4K40

    Github项目推荐 | Keract - Keras中的激活映射（层输出）和渐变

    pip install keract 这是获取Keras模型（LSTM，转换网......）中每一层的激活（输出）和渐变的一个简单方法。...x 是一个numpy数组，作为输入提供给模型，在多端输入的情况下，x是List类型。我们使用Keras约定（来进行预测、适应等......）。...输出以字典形式呈现，包含输入x的每个model层的激活： { 'conv2d_1/Relu:0': np.array(...), 'conv2d_2/Relu:0': np.array(...),...键是层的名称，值是给定输入x对应的层的输出。 获得权重梯度 model是一个keras.models.Model对象。 x输入数据（numpy数组）。 Keras约定。...以下是使用VGG16的另一个例子： cd examplespython vgg16.py ? 一只猫 ? VGG16的第一个卷积层的输出。

    2.1K20

    自监督注意力在密集光流估计中的应用

    密集光流估计（Dense Optical Flow Estimation） 密集光流是光流概念的范畴之一。光流可以定义为物体在视频序列的连续帧之间的运动，这是物体和摄像机之间相对运动的结果。...另一方面，稠密光流从给定的帧中导出所有像素的流向量，以较高的计算量和较慢的速度获得更高的精度。 ? 网球运动员的密集光流估计 密集光流在视频序列的每帧中每像素计算一个光流矢量。...虽然这些方法一次只处理两个连续的帧，但视频的本质仍然可以在这两帧中捕捉到。视频与图像的主要区别在于，视频除了具有图像的空间结构外，还具有时间结构。...这意味着视频中的数据不仅是按空间编码，而且是按顺序编码的，这使得视频分类变得非常有趣，同时也具有挑战性。 ? 一般来说，深层神经网络需要大量的训练数据来学习和优化逼近函数。...在推理过程中，将计算得到的相似度矩阵与参考实例分割掩码（V）相乘，可以得到目标帧的指针，从而实现密集光流估计。因此，这个由 Q、 K 和 V 组成的指针就是这个自监督系统下实际工作的注意力机制。 ?

    1.7K10

    在Keras中展示深度学习模式的训练历史记录

    Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和Theano后端。...在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...它记录每个时期的训练权重，包括损失和准确性(用于分类问题中)。 历史对象从调用fit()函数返回来训练模型。权重存储在返回的对象的历史词典中。...从下面损失图中，我们可以看到该模型在训练和验证数据集（test）上都具有类似的性能。如果图中后面线开始平行，这可能意味着过早的停止了训练。 ?

    2.8K90

    【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】网络层

    1 -> 网络层 网络层是计算机网络中的一个重要层次，它负责在多个网络之间传输数据包，并通过路由选择算法为分组通过通信子网选择最适当的路径。...网络层使用的中间设备是路由器，它连接不同的网络并根据路由表转发数据包。 总的来说，网络层是在复杂的网络环境中确定一个合适的路径。...网络号：保证相互连接的两个网段具有不同的标识。 主机号：同一网段内，主机之间具有相同的网络号，但是必须有不同的主机号。 不同的子网其实就是把网络号相同的主机放到一起。...如果希望我们自己实现的服务器程序，能够在公网上被访问到，就需要把程序部署在一台具有外网IP的服务器上。这样的服务器可以在阿里云/腾讯云上进行购买。...7 -> 路由 在复杂的网络结构中，找出一条通往终点的路线。 路由的过程，就是这样一跳一跳(Hop by Hop)"问路"的过程。 所谓"一跳"就是数据链路层中的一个区间。

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    Nginx四层负载均衡在秒杀系统中的应用

    Nginx四层负载均衡在秒杀系统中的应用 面试题解答思路 面试题：为什么在你的秒杀系统中选择了Nginx的四层负载均衡？请详细解释这个选择的背后原因。...回答思路： 引言： 在回答这个问题时，我们会先介绍秒杀系统的特殊性，即高并发和低延迟的要求，然后明确为何选择了四层负载均衡。...我的设计 在设计秒杀系统时，负载均衡的选择是至关重要的。秒杀活动的特殊性要求系统能够在短时间内应对大量用户的涌入，同时确保用户能够在秒内完成秒杀操作，这对系统的性能提出了极高的要求。...四层负载均衡的优势 为了满足秒杀系统的需求，我们选择了Nginx的四层负载均衡。 快速分发： 四层负载均衡主要基于IP地址和端口进行请求分发，相较于七层负载均衡，其操作更为简单，分发更为高效。...性能优越： 由于四层负载均衡不涉及深度解析HTTP协议，相对于七层负载均衡来说，响应更为迅速。这使得系统能够在高并发的场景下保持更高的性能水平。

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    【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】传输层协议UDP

    1 -> 传输层 传输层是计算机网络OSI模型中的第四层，它负责在网络中的两个节点之间提供端到端的数据传输服务。...在TCP/IP协议中，用"源 IP"，"源端口号"，"目的 IP"，"目的端口号"，"协议号"这样一个五元组来标识一个通信(可以通过netstat -n查看)。...不可靠：没有确认机制，没有重传机制；如果因为网络故障该段无法发到对方，UDP协议层也不会给应用层返回任何错误信息。 面向数据报：不能够灵活的控制读写数据的次数和数量。...3.3 -> UDP的缓冲区 UDP没有真正意义上的发送缓冲区。调用sendto会直接交给内核，由内核将数据传给网络层协议进行后续的传输动作。 UDP具有接收缓冲区。...UDT(UDP-based Data Transfer Protocol)：一种面向连接的双向应用层协议，建立在UDP之上，支持高速数据传输和可靠性控制。

    10410

    在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

    我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...6左右，但是训练本身是稳定的(情节没有太多跳跃)。 最后，让我们看看混淆矩阵，看看类6发生了什么 ? 在混淆矩阵中，真实类在y轴上，预测类在x轴上。

    2.5K10

    在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

    FCN是一个不包含任何“密集”层的网络（如在传统的CNN中一样），而是包含1x1卷积，用于执行完全连接的层（密集层）的任务。...尽管没有密集层可以输入可变的输入，但是有两种技术可以在保留可变输入尺寸的同时使用密集层。本教程描述了其中一些技术。...在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...还添加了一个激活层来合并非线性。在Keras中，输入批次尺寸是自动添加的，不需要在输入层中指定它。由于输入图像的高度和宽度是可变的，因此将输入形状指定为(None, None, 3)。...可以通过两种方式构建FC层： 致密层 1x1卷积 如果要使用密集层，则必须固定模型输入尺寸，因为必须预先定义作为密集层输入的参数数量才能创建密集层。

    5.2K31

    【在Linux世界中追寻伟大的One Piece】传输层协议TCP

    校验和(Checksum)：16位，用于检测首部和数据在传输过程中的错误。 紧急指针(Urgent Pointer)：16位，仅在URG控制位为1时有效，指示紧急数据的结束位置。...MSL在RFC1122中规定为两分钟，但是各操作系统的实现不同，在Centos7上默认配置的值是 60s。...具体的数量和超时时间，依操作系统不同也有差异；一般N取2，超时时间取200ms。 12 -> 捎带应答 在延迟应答的基础上，我们发现，很多情况下，客户端服务器在应用层也是"一发一收"的。...另外，应用层的某些协议，也有一些这样的检测机制。例如HTTP长连接中，也会定期检测对方的状态。例如QQ，在QQ断线之后，也会定期尝试重新连接。 15 -> TCP小节 为什么TCP这么复杂？...这些协议利用TCP的可靠性特性，如序列号、确认应答、重传机制等，来确保数据的正确顺序和完整性。在设计基于TCP的应用层协议时，开发者需要考虑如何在应用层进一步确保数据的完整性和应用程序的特定需求。

    12810

    用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类

    在第一种方法中，我们可以使用具有六个输出的单个密集层，并具有S型激活函数和二进制交叉熵损失函数。  在第二种方法中，我们将为每个标签创建一个密集输出层。 ...具有单输出层的多标签文本分类模型 在本节中，我们将创建具有单个输出层的多标签文本分类模型。  在下一步中，我们将创建输入和输出集。输入是来自该comment_text列的注释。 ...具有多个输出层的多标签文本分类模型 在本节中，我们将创建一个多标签文本分类模型，其中每个输出标签将具有一个 输出密集层。...结论 多标签文本分类是最常见的文本分类问题之一。在本文中，我们研究了两种用于多标签文本分类的深度学习方法。在第一种方法中，我们使用具有多个神经元的单个密集输出层，其中每个神经元代表一个标签。...在第二种方法中，我们为每个带有一个神经元的标签创建单独的密集层。结果表明，在我们的情况下，具有多个神经元的单个输出层比多个输出层的效果更好。

    3.5K11

    Scan Context++：在城市环境中具有鲁棒性的位置识别描述子

    摘要 位置识别是机器人导航中的的关键模块，现有的研究主要集中在视觉位置识别上，即仅仅根据之前访问过的地方的外观来识别它们。...在本文中，我们通过基于结构外观（即距离传感器）识别位置来解决位置识别问题，扩展了之前在旋转不变空间描述子上的工作，该描述子完成了一个通用描述符，在俯仰运动不严重时，该描述子对旋转和平移都具有鲁棒性。...广泛验证：我们在不同且具有挑战性的测试场景中评估所提出的方法，以验证会话内和多会话场景，我们注意到，现有的精确回忆曲线可能无法完全捕捉到SLAM研究的环路闭合性能，无法对匹配分布进行评估，所以我们使用DR...在（b）中，每个箱子颜色表示箱子中的最大高度；红色为高（例如10米），蓝色为低（例如0米） 图4，顶行中的三个白点表示地面真相轨迹中的三个样本节点。车辆在变道时曾三次驶过该地。...（c） 上下文增强由简单的顺序翻转组成。类似地，在PC中，增广描述符显示出比原始描述符更接近地图的距离。 图6 数据集轨迹覆盖在每个航空地图上。

    1.1K10

    keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）

    实施步骤为： 1、把训练好的模型的权重拿来,model； 2、运行，提取bottleneck feature（网络在全连接之前的最后一层激活的feature map,卷积-全连接层之间），单独拿出来...，则需要设置标签 shuffle，此时为预测场景，制作数据集，不用打乱；但是在model.fit过程中需要打乱，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。...object at 0x7f25d4456e10> . 4、遇到的问题 （1）Flatten层——最难处理的层 其中在配置网络中，我发现Flatten是最容易出现问题的Layer了。...2、选择只fine-tune最后的卷积块，而不是整个网络，这是为了防止过拟合。整个网络具有巨大的熵容量，因此具有很高的过拟合倾向。...这是为了保证更新的幅度保持在较低的程度，以免毁坏预训练的特征。

    4.4K80

    什么是 ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible错误？

    这个错误通常出现在TensorFlow、Keras等框架中，主要与模型输入输出的维度不匹配有关。在本文中，我将详细分析错误的成因，提供具体的解决方案，并给出代码示例来帮助你顺利解决此类问题。...错误解释 ValueError 本质上是一种类型错误，表示程序中出现了不合逻辑的值。在深度学习中，这通常意味着模型的输入或输出形状与实际数据的形状不一致。...]) 在多分类任务中，输出层应有与类别数相同的节点数。...错误的激活函数或损失函数 在分类任务中，激活函数的选择非常重要。比如，对于二分类任务，最后一层通常使用sigmoid激活函数，而多分类任务则使用softmax。...A: 现代深度学习框架如TensorFlow、Keras可以在模型中进行自动的形状推断，但在定义损失函数或自定义层时，开发者需要确保形状的兼容性。

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    ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

    , 50, 3)在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。...这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。问题描述这个错误的具体描述是：期望的输入数据应该具有4个维度，但实际传入的数组形状只有(50, 50, 3)。...这意味着模型期望输入一个4维的张量，而当前的输入数据是一个3维的张量。原因分析在深度学习中，常见的图像处理任务，如图像分类、目标检测等，通常要求输入的数据是一个4维张量。...然后，我们构建了一个简单的卷积神经网络模型，其中包含了多个卷积层和全连接层。接下来，我们定义了一个50x50x3的输入数据input_data。...np.expand_dims()函数在深度学习任务中经常用来对输入数据进行预处理，特别是在图像分类任务中，可以用于将一维的图像数据转换为四维张量，以满足模型的输入要求。

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    数据科学 IPython 笔记本 四、Keras（上）

    Keras（κέρας）在希腊语中的意思是号角。...我们在这里做的是，从输入到输出堆叠可训练权重的全连接（密集）层，并在权重层顶部堆叠激活层。...注意，神经网络的输出被假定为， 具有最高激活的最终层中任何神经元的索引。"""...这是因为图像部分中没有任何响应曲线检测过滤器的内容。 请记住，此卷积层的输出是激活映射。 深入网络 现在，在传统的卷积神经网络架构中，还有其他层散布在这些卷积层之间。...面部的确切像素位置，与面部“位于顶部某处”的事实相关性较小。 丢弃层 丢失层具有非常特殊的功能，即通过在前向传递中将它们设置为零，来剔除该层中的一组随机激活。就那么简单。

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