比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。 另外更新缓存的代价有时候是很高的。...是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。 如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。...其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。...查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80%的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。...如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中。
经过多次迭代，令系 足够小，则我们能得到公式（11）中所更新的矩阵一样的结果。但是该方法在迭代过程中的结果只是当前最佳解的近似解，而MOD方法在每次迭代中都能达到最优的结果。...在字典更新阶段，我们令第一阶段中使（16）最小的X固定，更新C使式（16）最小。据此，在每次迭代中，MSE要么减少要么不变。算法保证了MSE单调递减，最终收敛到局部最小。...当第一阶段稀疏表示完成后，第二阶段即要完成字典矩阵的更新。在字典的更新中，每次迭代过程中只更新矩阵的一列。...而本文的方法不同，依序按列来更新矩阵，并且相关系数是可变的。从某种意义上来说，这种方法独立更新每一列，如同K-means方法每次更新一个信号，是K-means的直接泛化。...当式（25）的值小于0.01时即为成功，其中di为我们预先生成的字典中的第i列，而di~为训练字典中最接近该列的列。实验重复50次，计算每次实验中的成功概率。
2、创建一个字典 字典（dict）是由键和值组成的“键值对”的集合。 ? 说明： 1、键与值用冒号隔开（:），每个键值对用逗号分割，整体放在花括号中{}。 2、键必须唯一，且不可更改。...3、值不必唯一，可以取任何数据类型，甚至字典嵌套。 4、字典不是一个序列，它的内部看起来是无序的。但支持排序。...2、使用update()函数也可以将一个新的字典的值，更新到指定的字典。遇到相同的键，修改其值，不同则追加。 3、也可以将一个元组的列表作为update()函数的参数，用来更新一个指定的字典。...8、字典的迭代 使用for key in dict迭代语句，可以方便地遍历一个字典的所有键值对。 ? 9、字典的合并 在python3中，使用update()函数即可轻松实现两个字典的合并。 ?...前面的介绍已经知道，如果dict2中存在dict1中的键值，将会用dict2中的值，替代dict1中的值，而不是追加。这样，当两个dict合并时，能够形成完美的叠加，而不会出现有重复的键值对。
但是样本中可能存在噪声点，所以SGD并不是每次都是整体最优的方向。...随机梯度下降—最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近，适用于大规模训练样本情况。...拟牛顿法 牛顿法的每次迭代中会计算海赛矩阵的逆矩阵，计算复杂。所以考虑使用一个n阶矩阵 G_k = G(x^{(k)}) 来近似。...，选择更新： G_{k+1} = G_k + \Delta G_k 区别 梯度下降法是用来求函数值最小处的参数值，而牛顿法是用来求函数值为0处的参数值，不过是导数的0值点。...梯度法中需要选择学习速率，而牛顿法不需要选择任何参数。 梯度法需要大量的迭代次数才能找到最小值，而牛顿法只需要少量的次数便可完成。
在每次迭代中，先根据当前速度和动量参数更新速度和参数的“预期”位置，然后再根据当前梯度更新速度和参数的值。...在每次迭代中，更新参数的方式与AdaGrad相同，只是累积和的计算方式不同。...在每次迭代中，更新动量和二阶矩估计的值，然后根据当前的学习率计算修正后的学习率。最后，根据修正后的学习率和二阶矩估计来更新参数。...在每次迭代时，调用RMSProp优化器的update方法更新参数。...在每次迭代中，通过随机选择索引生成一个小批量的训练数据，并根据选择的优化算法计算梯度并更新模型参数。 计算当前模型在训练数据上的损失，并将其存储到train_loss字典中。
python3.9的部分新特性： 字典合并、可迭代对象的字典更新、类型提示、新增字符串函数、新的解析器 python3.8的部分新特性： Typing模块的改进、新版本的pickle协议、可反转字典、Python...而GDAL并不是纯纯的python衍生产品 GDAL是栅格和矢量地理空间数据格式的转换器库，由开源地理空间基金会以X / MIT样式的开源许可证发布。...当我发现Python3.8多进程共享内存的优势后，毫不犹豫的更新了Anaconda和python。...，公众号：一个有趣的灵魂Wpython调用cmd运行GDAL报错解决：ERROR 1: PROJ 问题2 F君的小尾巴，公众号：一个有趣的灵魂Wpython都拿你没办法，历史版本Anaconda下载 每次发现问题...然后Anaconda更新Spyder4。 如果你跟我一样遇到类似的问题。
一个 "元素 "就是我们要找的那个词，而 "元素的排序列表 "就是字典。之所以说是 "排序"，是因为字典里的词是按字母顺序排列的。 本文讨论了二分搜索算法在直观层面上是如何工作的。...我们将high更新为(mid - 1) = 4 - 1 = 3，使搜索空间减半。 迭代2： 二分搜索算法迭代2（图片由作者受Mike Buss启发[7]）。 现在，我们重复第2步。...我们将low更新为（mid + 1）= 1 + 1 = 2，从而将搜索空间减半。 迭代3： 二分搜索算法迭代2（图片由作者受Mike Buss启发[7]）。 再次，我们重复步骤2。...high = mid - 1 else: low = mid + 1 return -1 你可以使用Python中bisect模块的bisect_left()函数，而不是编写你自己的二分搜索函数...然而，二分搜索算法的主要缺点是，它需要一个排序的数组，在每次迭代时丢弃一半的搜索空间。尽管在运行二分搜索算法之前可以对数组进行排序，但排序算法会增加整体的时间复杂度。
批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：...随机梯度下降法SGD 由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。...随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或者几千条的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本...但是，SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 优点：训练速度快； 缺点：准确度下降，并不是全局最优；不易于并行实现。 ...MBGD在每次更新参数时使用b个样本（b一般为10），其具体的伪代码形式为： ? 4.
2.Stochastic Gradient Descent (SGD) 梯度更新规则: 和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比，SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新，对于很大的数据集来说，可能会有相似的样本...，这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余，而 SGD 一次只进行一次更新，就没有冗余，而且比较快，并且可以新增样本。...随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况，那么可能只用其中部分的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，...缺点是SGD的噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。所以虽然训练速度快，但是准确度下降，并不是全局最优。虽然包含一定的随机性，但是从期望上来看，它是等于正确的导数的。...而 NAG 会先在前一步的累积梯度上(brown vector)有一个大的跳跃，然后衡量一下梯度做一下修正(red vector)，这种预期的更新可以避免我们走的太快。
批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下： (1...随机梯度下降法SGD 由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。...,n) } } 随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况（例如几十万），那么可能只用其中几万条或者几千条的样本，就已经将theta迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本...但是，SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 优点：训练速度快； 缺点：准确度下降，并不是全局最优；不易于并行实现。...MBGD在每次更新参数时使用b个样本（b一般为10），其具体的伪代码形式为： Sayb=10, m=1000.
而测试流程就比较简单了，直接对 DataLoader 输出的数据进行前向推理即可，还原到最终原图尺度的过程也是在 Model 中完成。 以上就是 MMDetection 框架整体训练和测试抽象流程。...上图是一个非常典型的训练流程 Pipeline，每个类都接收字典输入，输出也是字典，顺序执行，其中绿色表示该类运行后新增字段，橙色表示对该字段可能会进行修改。...在构建自己的 Pipeline 时候，一定要仔细检查你修改或者新增的字典 key 和 value，因为一旦你错误地覆盖或者修改原先字典里面的内容，代码也可能不会报错，如果出现 bug，则比较难排查。...self.run_iter()，如下： def run_iter(self, data_batch, train_mode, **kwargs): if train_mode: # 对于每次迭代...else: # 对于每次迭代，最终是调用如下函数 outputs = self.model.val_step(data_batch,...)
2、小批量梯度下降法MBGD 在上述的批梯度的方式中每次迭代都要使用到所有的样本，对于数据量特别大的情况，如大规模的机器学习应用，每次迭代求解所有样本需要花费大量的计算成本。...但是，SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。 优点：训练速度快； 缺点：准确度下降，并不是全局最优；不易于并行实现。 ...批梯度下降类似于在山的某一点环顾四周，计算出下降最快的方向（多维），然后踏出一步，这属于一次迭代。批梯度下降一次迭代会更新所有theta，每次更新都是向着最陡的方向前进。 ...（2）随机梯度下降—最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近。...随机也就是说我用样本中的一个例子来近似我所有的样本，来调整theta，其不会计算斜率最大的方向，而是每次只选择一个维度踏出一步；下降一次迭代只更新某个theta，报着并不严谨的走走看的态度前进。
以前通过lua脚本做过类似批量更新的操作，3w一次也是秒级的。基本不会造成redis的阻塞。这样算起来，10分钟就能搞定500w的key。 然后，我就开始直接写lua脚本。首先是筛选。...500w数据量的key，只能增量迭代来进行。redis提供了scan命令，就是用于增量迭代的。这个命令可以每次返回少量的元素，所以这个命令十分适合用来处理大的数据集的迭代，可以用于生产环境。 ?...原来count选项后面跟的数字并不是意味着每次返回的元素数量，而是scan命令每次遍历字典槽的数量 我scan执行的时候每一次都是从游标0的位置开始遍历，而并不是每一个字典槽里都存放着我所需要筛选的数据...所以在使用scan命令的时候，如果需要迭代的遍历，需要每次调用都需要使用上一次这个调用返回的游标作为该次调用的游标参数，以此来延续之前的迭代过程。...可以看到，scan命令没法完全保证每次筛选的数量完全等同于给定的count，但是整个迭代却很好的延续下去了。最后也得到了游标返回0，也就是到了末尾。至此，测试数据20w被全部删完。
这么做，代替传递一个可迭代的变量s，传入一个可迭代的字典s。它们的每一个都会定一个分离的参数组，并且应该包含一个参数键，包含一个属于它的参数列表。...不满足这些属性的对象的例子是集合和字典值的迭代器。参数： params (iterable) – 一个可迭代的对象或者字典。指定了什么张量应该优化。...verbose (bool) – 如果为真，则为每次更新向stdout打印一条消息。默认值:False。 threshold (float) – 为衡量新的最佳阈值，只关注重大变化。...这两个边界之间的距离可以按每次迭代或每个周期进行缩放。周期性学习率策略会在每批后改变学习率。步骤应在批处理已用于训练后调用。...因为step()应该在每个批处理之后而不是在每个epoch之后调用，所以这个数字表示计算的批处理总数，而不是计算的epoch总数。当last_epoch=-1时，计划从头开始。
而随机梯度上升是一次仅用一个样本点来更新回归系数，这样做大大减小了计算复杂度，并且提高了函数的收敛速度。...alpha的值，alpha每次迭代都会减小1/(j+i),其中j是迭代次数，i是样本点的下标。...第二处改进的目的是减少随机梯度关系图中周期性的波动，这里通过随机选取抽样样本更新回归系数，每次随机从列表中选取一个值，然后从列表中删掉该值，再进行下一次迭代，与决策树选取信息增益的方式类似。...全批量梯度下降法(BGD)：每次更新回归系数所有样本都参与。...优点：训练速度很快 缺点：准确率会降低，并不是朝着整体最优方向进行，容易获取到局部最优解 适用场合：样本非常多的数据集 小批量梯度下降法(MBGD)：每次更新回归系数有一部分样本参与。
，如列表、元组（tuple）或字典（dict） 它返回一个新的已排序列表，而原列表保持不变。...，而不是在原有的数据容器上进行修改） 在这些数据容器进行转换的时候，需要注意： 一，转列表，元组，集合（ list() 、 tuple() 或 set() ）： 1，字符串转列表，元组或集合：会将字符串中每一个字符作为一个元素...（还有空格） 3，结合zip转字典 zip() 函数是 Python 的一个内置函数，用于将两个或多个可迭代对象（如列表、元组或字符串）的元素组合成一个新的迭代器。...每次迭代会返回一个元组，其中的元素分别来自各个输入可迭代对象。 基本语法： zip(*iterables) 其中 *iterables 表示要组合的输入可迭代对象。...元组，字符串可用）：从原序列里面找到一个子序列，并返回这个子序列（新） 7， 类型转换：list()、tuple()、str() 和 set() 这些函数在转换或创建新的对象时，都会返回一个新的对象，而不是在原地修改原始对象
最后，在每次循环结束时，我们会更新计数器或其他变量的值，以使其符合循环继续的条件。 当我们使用for循环时，通常会有三个部分：初始化、条件判断和迭代操作。...循环体是被重复执行的代码块，在每次循环时执行。在这个例子中，我们使用println语句打印出当前的i的值。 迭代操作：i++。在每次循环结束后，执行迭代操作对变量 i 进行更新。...处理集合中的元素：可以遍历集合类型（如字典、集合）中的键值对或元素。 对某个区间范围内的值进行操作：通过控制循环变量的起始值和结束值，可以进行一系列操作。...而 while 循环适用于未知循环次数，只要满足条件就会一直执行。 初始化和迭代操作：for 循环可以在循环开始前进行初始化，并在每次循环后执行迭代操作。...而while 循环需要在循环体内手动编写初始化和迭代操作。
梯度计算更稳定：大的batch size提供了更稳定的梯度估计，因为每次迭代使用的样本更多，使得模型训练曲线更平滑。...小Batch Size的缺点：训练效率低：小的batch size意味着每次迭代使用的样本较少，这可能导致训练速度较慢，因为需要更多的迭代次数来完成整个数据集的训练。...累加梯度：将每个小批量计算得到的梯度累加到累加器中，而不是立即更新模型参数。 检查累加步数：在累加一定数量的梯度后（例如，达到设定的累加步数），使用累加的梯度更新模型参数。...，我们通过grads_acc字典来累加梯度。...保持梯度大小稳定：累加多个小批量的梯度可能会导致梯度过大，因为每次迭代都在累加梯度。除以累加步数可以使得累积的梯度与单个大批量的梯度大小相当，保持梯度更新的稳定性。
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