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  • 盒子模型有时候会出现设置背景、边框无法撑大和设置内外间距异常,一般来说此类问题的原因是什么? 答:当前盒子模型是怪异盒子模型(盒子模型属性当中不含有 berder/padding)。 ...
    • 盒子模型有时候会出现设置背景、边框无法撑大和设置内外间距异常,一般来说此类问题的原因是什么?
      答:当前盒子模型是怪异盒子模型(盒子模型属性当中不含有 berder/padding)。
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  • 请问可能是什么原因? 另外,我看您在知乎的文章里提到特征向量的对比,我简单看了下代码之后,CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py和caffe_forward.py好像都是通过caffe模型来计算...
  •         程序本来写的没什么问题,但windows不想理你,并向你抛了...缺少winutil.exe这个插件,没有这个插件正常在windows端打印结果什么的,虽然会报异常但不会影响到结...

            程序本来写的没什么问题,但windows不想理你,并向你抛了一堆异常!

    产生异常的主要原因:
            是缺少winutil.exe这个插件,没有这个插件正常在windows端打印结果什么的,虽然会报异常但不会影响到结果,但是每次使用结果保存时,程序就执行不下去了。主要spark和hadoop都是基于linux来编写的,windows和linux的文件目录系统也不一样,winutil.exe作用就是模拟linux的环境。
    解决办法
            直接把下面链接的hadoop的windows版压缩包解压出来,在环境变量中配置HADOOP_HOME和Path,(winutil.exe在bin目录下),配置完重启一下就可以。
    百度网盘地址:https://pan.baidu.com/s/136jzFXc1HiQ_2qNg3GViEg
    提取码:i6ef
    在别人博客是还看到一种方法:
    方法原文链接https://blog.csdn.net/chenxiao_ji/article/details/52330897
    即:
    1、下载编译好的winutils.exe。
    2、把该执行文件放置在某个路径下,如c:\winutils\bin;
    3、在代码中加入这句话:System.setProperty(“hadoop.home.dir”,“C:\winutils”)

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  • 本篇文章我们来探讨一下并发设计模型。 可以使用不同的并发模型来...这也就是为什么并发模型和分布式模型非常相似的原因。 分布式系统通常要比并发系统面临更多的挑战和问题比如进程通信、网络可能出现异常,或者远程

    本篇文章我们来探讨一下并发设计模型。

    可以使用不同的并发模型来实现并发系统,并发模型说的是系统中的线程如何协作完成并发任务。不同的并发模型以不同的方式拆分任务,线程可以以不同的方式进行通信和协作。

    并发模型和分布式系统很相似

    并发模型其实和分布式系统模型非常相似,在并发模型中是线程彼此进行通信,而在分布式系统模型中是 进程 彼此进行通信。然而本质上,进程和线程也非常相似。这也就是为什么并发模型和分布式模型非常相似的原因。

    分布式系统通常要比并发系统面临更多的挑战和问题比如进程通信、网络可能出现异常,或者远程机器挂掉等等。但是一个并发模型同样面临着比如 CPU 故障、网卡出现问题、硬盘出现问题等。

    因为并发模型和分布式模型很相似,因此他们可以相互借鉴,例如用于线程分配的模型就类似于分布式系统环境中的负载均衡模型。

    其实说白了,分布式模型的思想就是借鉴并发模型的基础上推演发展来的。

    认识两个状态

    并发模型的一个重要的方面是,线程是否应该共享状态,是具有共享状态还是独立状态。共享状态也就意味着在不同线程之间共享某些状态

    状态其实就是数据,比如一个或者多个对象。当线程要共享数据时,就会造成 竞态条件 或者 死锁 等问题。当然,这些问题只是可能会出现,具体实现方式取决于你是否安全的使用和访问共享对象。

    独立的状态表明状态不会在多个线程之间共享,如果线程之间需要通信的话,他们可以访问不可变的对象来实现,这是一种最有效的避免并发问题的一种方式,如下图所示

    使用独立状态让我们的设计更加简单,因为只有一个线程能够访问对象,即使交换对象,也是不可变的对象。

    并发模型

    并行 Worker

    第一个并发模型是并行 worker 模型,客户端会把任务交给 代理人(Delegator),然后由代理人把工作分配给不同的 工人(worker)。如下图所示

    并行 worker 的核心思想是,它主要有两个进程即代理人和工人,Delegator 负责接收来自客户端的任务并把任务下发,交给具体的 Worker 进行处理,Worker 处理完成后把结果返回给 Delegator,在 Delegator 接收到 Worker 处理的结果后对其进行汇总,然后交给客户端。

    并行 Worker 模型是 Java 并发模型中非常常见的一种模型。许多 java.util.concurrent 包下的并发工具都使用了这种模型。

    并行 Worker 的优点

    并行 Worker 模型的一个非常明显的特点就是很容易理解,为了提高系统的并行度你可以增加多个 Worker 完成任务。

    并行 Worker 模型的另外一个好处就是,它会将一个任务拆分成多个小任务,并发执行,Delegator 在接受到 Worker 的处理结果后就会返回给 Client,整个 Worker -> Delegator -> Client 的过程是异步的。

    并行 Worker 的缺点

    同样的,并行 Worker 模式同样会有一些隐藏的缺点

    共享状态会变得很复杂

    实际的并行 Worker 要比我们图中画出的更复杂,主要是并行 Worker 通常会访问内存或共享数据库中的某些共享数据。

    这些共享状态可能会使用一些工作队列来保存业务数据、数据缓存、数据库的连接池等。在线程通信中,线程需要确保共享状态是否能够让其他线程共享,而不是仅仅停留在 CPU 缓存中让自己可用,当然这些都是程序员在设计时就需要考虑的问题。线程需要避免 竞态条件死锁 和许多其他共享状态造成的并发问题。

    多线程在访问共享数据时,会丢失并发性,因为操作系统要保证只有一个线程能够访问数据,这会导致共享数据的争用和抢占。未抢占到资源的线程会 阻塞

    现代的非阻塞并发算法可以减少争用提高性能,但是非阻塞算法比较难以实现。

    可持久化的数据结构(Persistent data structures) 是另外一个选择。可持久化的数据结构在修改后始终会保留先前版本。因此,如果多个线程同时修改一个可持久化的数据结构,并且一个线程对其进行了修改,则修改的线程会获得对新数据结构的引用。

    虽然可持久化的数据结构是一个新的解决方法,但是这种方法实行起来却有一些问题,比如,一个持久列表会将新元素添加到列表的开头,并返回所添加的新元素的引用,但是其他线程仍然只持有列表中先前的第一个元素的引用,他们看不到新添加的元素。

    持久化的数据结构比如 链表(LinkedList) 在硬件性能上表现不佳。列表中的每个元素都是一个对象,这些对象散布在计算机内存中。现代 CPU 的顺序访问往往要快的多,因此使用数组等顺序访问的数据结构则能够获得更高的性能。CPU 高速缓存可以将一个大的矩阵块加载到高速缓存中,并让 CPU 在加载后直接访问 CPU 高速缓存中的数据。对于链表,将元素分散在整个 RAM 上,这实际上是不可能的。

    无状态的 worker

    共享状态可以由其他线程所修改,因此,worker 必须在每次操作共享状态时重新读取,以确保在副本上能够正确工作。不在线程内部保持状态的 worker 成为无状态的 worker。

    作业顺序是不确定的

    并行工作模型的另一个缺点是作业的顺序不确定,无法保证首先执行或最后执行哪些作业。任务 A 在任务 B 之前分配给 worker,但是任务 B 可能在任务 A 之前执行。

    流水线

    第二种并发模型就是我们经常在生产车间遇到的 流水线并发模型,下面是流水线设计模型的流程图

    这种组织架构就像是工厂中装配线中的 worker,每个 worker 只完成全部工作的一部分,完成一部分后,worker 会将工作转发给下一个 worker。

    每道程序都在自己的线程中运行,彼此之间不会共享状态,这种模型也被称为无共享并发模型。

    使用流水线并发模型通常被设计为非阻塞I/O,也就是说,当没有给 worker 分配任务时,worker 会做其他工作。非阻塞I/O 意味着当 worker 开始 I/O 操作,例如从网络中读取文件,worker 不会等待 I/O 调用完成。因为 I/O 操作很慢,所以等待 I/O 非常耗费时间。在等待 I/O 的同时,CPU 可以做其他事情,I/O 操作完成后的结果将传递给下一个 worker。下面是非阻塞 I/O 的流程图

    在实际情况中,任务通常不会按着一条装配线流动,由于大多数程序需要做很多事情,因此需要根据完成的不同工作在不同的 worker 之间流动,如下图所示

    任务还可能需要多个 worker 共同参与完成

    响应式 - 事件驱动系统

    使用流水线模型的系统有时也被称为 响应式 或者 事件驱动系统,这种模型会根据外部的事件作出响应,事件可能是某个 HTTP 请求或者某个文件完成加载到内存中。

    Actor 模型

    在 Actor 模型中,每一个 Actor 其实就是一个 Worker, 每一个 Actor 都能够处理任务。

    简单来说,Actor 模型是一个并发模型,它定义了一系列系统组件应该如何动作和交互的通用规则,最著名的使用这套规则的编程语言是 Erlang。一个参与者Actor对接收到的消息做出响应,然后可以创建出更多的 Actor 或发送更多的消息,同时准备接收下一条消息。

    Channels 模型

    在 Channel 模型中,worker 通常不会直接通信,与此相对的,他们通常将事件发送到不同的 通道(Channel)上,然后其他 worker 可以在这些通道上获取消息,下面是 Channel 的模型图

    有的时候 worker 不需要明确知道接下来的 worker 是谁,他们只需要将作者写入通道中,监听 Channel 的 worker 可以订阅或者取消订阅,这种方式降低了 worker 和 worker 之间的耦合性。

    流水线设计的优点

    与并行设计模型相比,流水线模型具有一些优势,具体优势如下

    不会存在共享状态

    因为流水线设计能够保证 worker 在处理完成后再传递给下一个 worker,所以 worker 与 worker 之间不需要共享任何状态,也就不用无需考虑以为并发而引起的并发问题。你甚至可以在实现上把每个 worker 看成是单线程的一种。

    有状态 worker

    因为 worker 知道没有其他线程修改自身的数据,所以流水线设计中的 worker 是有状态的,有状态的意思是他们可以将需要操作的数据保留在内存中,有状态通常比无状态更快。

    更好的硬件整合

    因为你可以把流水线看成是单线程的,而单线程的工作优势在于它能够和硬件的工作方式相同。因为有状态的 worker 通常在 CPU 中缓存数据,这样可以更快地访问缓存的数据。

    使任务更加有效的进行

    可以对流水线并发模型中的任务进行排序,一般用来日志的写入和恢复。

    流水线设计的缺点

    流水线并发模型的缺点是任务会涉及多个 worker,因此可能会分散在项目代码的多个类中。因此很难确定每个 worker 都在执行哪个任务。流水线的代码编写也比较困难,设计许多嵌套回调处理程序的代码通常被称为 回调地狱。回调地狱很难追踪 debug。

    函数性并行

    函数性并行模型是最近才提出的一种并发模型,它的基本思路是使用函数调用来实现。消息的传递就相当于是函数的调用。传递给函数的参数都会被拷贝,因此在函数之外的任何实体都无法操纵函数内的数据。这使得函数执行类似于原子操作。每个函数调用都可以独立于任何其他函数调用执行。

    当每个函数调用独立执行时,每个函数都可以在单独的 CPU 上执行。这也就是说,函数式并行并行相当于是各个 CPU 单独执行各自的任务。

    JDK 1.7 中的 ForkAndJoinPool 类就实现了函数性并行的功能。Java 8 提出了 stream 的概念,使用并行流也能够实现大量集合的迭代。

    函数性并行的难点是要知道函数的调用流程以及哪些 CPU 执行了哪些函数,跨 CPU 函数调用会带来额外的开销。

    你好,我是 cxuan,我自己手写了四本 PDF,分别是 Java基础总结、HTTP 核心总结、计算机基础知识,操作系统核心总结,我已经整理成为 PDF,可以关注公众号 Java建设者 回复 PDF 领取优质资料。

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  • 人们逐渐意识到ML模型可能会失败,这是模型需要调试的原因,理解和修复ML模型中的问题对ML的未来至关重要。如果无法在模型表现不佳或行为异常时对它们进行故障排除,大规模采用和部署ML将无法实现。 因为所有ML模型...
        
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    作者 | Patrick Hall and Andrew Burt
    编译 | CDA数据分析师

    了解和修复ML中的问题,对于模型的广泛采用至关重要。

    人们逐渐意识到ML模型可能会失败,这是模型需要调试的原因,理解和修复ML模型中的问题对ML的未来至关重要。如果无法在模型表现不佳或行为异常时对它们进行故障排除,大规模采用和部署ML将无法实现。

    因为所有ML模型都会出错,所以所有关心ML的人也应该关心模型调试。这些人员包括高级管理人员,前线数据科学家以及风险,法律和合规人员。本文旨在作为简短的技术入门文章,介绍什么是模型调试,帮助了解什么是调试模型以及在实践中如何调试模型的基础知识。这些建议是基于我们作为数据科学家和律师的经验而建立的,专注于管理部署ML的风险。

    什么是模型调试?

    有时ML模型只是单纯错误,但是有时它们不仅错误并且在社会上具有歧视性,或者被黑,或者仅仅是不道德的。当前的模型评估技术,例如交叉验证或ROC曲线,根本无法告诉我们部署ML模型时可能发生的所有令人讨厌的事情是作为大型、复杂、面向公众的IT系统的一部分。

    那就是模型调试的地方。模型调试是一门新兴的学科,致力于发现和修复ML系统中的问题。除了更新的创新之外,该业务还借鉴了模型风险管理,传统模型诊断和软件测试。模型调试尝试测试像代码这样的ML模型(因为它们通常是代码),并探查复杂的ML响应功能和决策边界,以检测和纠正ML系统中的准确性,公平性,安全性和其他问题。调试可能集中于多种故障模式(即ML模型可能会出错),包括:

    • 不透明:对于许多故障模式,您需要了解模型在做什么,以便了解出了什么问题以及如何解决。至关重要的是,透明度并不能保证可信赖的模型。但是透明通常是调试大量命令的先决条件。
    • 社会歧视:目前,在ML中,有许多被广泛宣传的社会歧视事件。这些可能会对歧视性模型决策的主体造成损害,并对模型所有者造成重大的声誉或法规损害。
    • 安全漏洞:对抗参与者可能会破坏ML模型或与模型相关联的数据的机密性,完整性或可用性,从而导致一系列不良后果。正如我们在最近的“未来隐私论坛”报告中所记录的那样,对ML的安全性的研究是一个不断发展的领域,也是一个日益严重的问题。
    • 隐私危害:模型可以以多种多样(并且还在不断增长)的方式损害个人隐私。有关个人的数据可以在训练了很长时间之后从ML模型中解码(例如,通过所谓的反演或提取攻击)。通过从非敏感数据中推断敏感属性以及其他危害,模型还可能侵犯个人隐私。
    • 模型衰减:众所周知,ML模型和数据管道“易碎”。这意味着意外的输入数据或数据管道中随时间的细微变化会严重破坏模型的性能。

    预防和解决此类问题的最佳方法是模型调试。我们将在下面介绍调试方法。

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    如今的调试如何进行?

    数据科学家至少有四种主要方法来查找ML模型中的错误:敏感性分析,残差分析,基准模型和ML安全审核。

    尽管我们对每种方法的分析似乎都是技术性的,但我们认为,了解可用的工具以及如何使用它们对于所有风险管理团队都是至关重要的。任何技术能力的人都应该至少能够考虑使用模型调试技术。

    敏感性分析

    灵敏度分析,有时称为假设分析?分析,是模型调试的主体。这是一个非常简单而强大的想法:模拟发现的有趣数据,并查看模型对该数据的预测。因为ML模型可以以非常令人惊讶的方式对从未见过的数据做出反应,所以用敏感性分析测试所有ML模型是最安全的。尽管无需正式框架即可进行敏感性分析相对简单,但假设分析工具是开始使用TensorFlow系列中某些模型的好方法。敏感性分析的结构化方法包括:

    • 对抗性示例搜索:这需要系统地搜索引起ML模型奇怪或明显响应的数据行。图1说明了对示例信用违约ML模型的示例对抗搜索。如果您使用的是Python和深度学习库,那么CleverHans和Foolbox软件包还可以帮助您调试模型并查找对抗性示例。
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    图1:对抗性示例搜索的结果显示,根据示例信用违约ML模型,最近(PAYAMT1)低的信用卡付款和最近(PAYAMT2)第二低的信用卡付款导致了极高的违约概率。货币金额以新台币表示。图由Patrick Hall和H2O.ai提供。

    • 局部依赖性,累积局部效应(ALE)和单个条件期望(ICE)曲线:这涉及系统地可视化更改模型中一个或多个变量的影响。有一吨这些技术包:ALEPlot,DALEX,ICEbox,IML,和PDP中的R; 以及Python中的PDPbox和PyCEbox。
    • 随机攻击:将模型暴露于大量随机输入数据中,并观察它们的反应。随机攻击可以揭示各种意外的软件和数学错误。如果您不知道从哪里开始调试ML系统,那么随机攻击是上手的好地方。

    残差分析

    残差分析是另一种著名的模型调试技术系列。残差是模型误差的数字度量,本质上是模型预测与已知真实结果之间的差异。小残差通常表示模型正确,而大残差通常表示模型错误。残差图将输入数据和预测放入二维可视化中,在该可视化中,经常可以清楚地看到有影响的异常值,数据质量问题和其他类型的错误。残差分析的主要缺点是要计算残差,需要真实的结果。这意味着在某些实时模型监视设置中很难处理残差,但是残差分析应该始终在模型训练时就可以进行。

    像图2一样,许多判别检测技术也考虑模型误差,尤其是在不同的人口统计群体之间。 这种基本的偏差检测练习有时称为“不同的影响分析”。 Gender Shades系列研究就是一个很好的例子,说明了影响人口模型的跨人口群体错误分析的必要性。还有许多其他工具可用于歧视检测。要了解有关测试ML模型以进行区分的更多信息,请检出aequitas,AIF360,Themis等软件包,以及更一般而言,由ML的公平性,问责制和透明度(FATML)社区创建的内容。

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    图2:在示例信用违约模型中,分析了男性和女性的多种错误类型。这是一个很好的信号,表明男性和女性的错误相似,但这并不意味着该模型没有歧视。图由Patrick Hall和H2O.ai提供。

    基准模型

    基准模型是可以与ML模型进行比较的可信、简单或可解释的模型。检查新的复杂ML模型是否确实优于简单的基准模型总是一个好主意。一旦ML模型通过此基准测试,该基准模型就可以用作可靠的调试工具。基准模型可用于提出以下问题:“基准模型正确,我的ML模型做了哪些预测错误?为什么?”实时比较基准模型和ML模型的预测也可以帮助您了解准确性,公平性或安全异常发生时。

    ML安全审核

    有几种已知的针对机器学习模型的攻击,它们可能导致更改的,有害的模型结果或暴露敏感的训练数据。此外,传统的模型评估措施不告诉我们很多关于一个模型是否安全。除了其他调试步骤外,谨慎的做法是将一些或所有已知的ML攻击添加到组织已在进行的任何白帽黑客攻击或红队审核中。

    我们发现了问题;我们做什么?

    因此,您已经实现了一些系统的方法,可以在我们讨论过的基于ML的系统中查找准确性,公平性和安全性问题。您甚至发现了ML模型的一些问题。你能做什么?这就是补救策略的用武之地。我们在下面讨论七种补救策略。

    可解释的ML模型和可解释的ML

    我们提出的调试技术应该适用于几乎所有基于ML的预测模型。但是它们将更易于在可解释的模型或可解释的ML上执行。因此,对于高风险的用例,我们建议使用可解释的ML。幸运的是,近年来,为此目的已取得了技术进步。对于可解释和准确的ML模型,有很多选择,并且有很多解释和描述它们的方法。

    模型编辑

    某些ML模型被设计为可解释的,因此可以了解它们的工作方式。这些模型中的某些模型,例如决策树或GA2M的变体(即可解释的增强机),可以由人类用户直接编辑。如果GA2M模型的内部运作中存在令人反感的问题,找到它并更改最终模型方程式以摆脱它并不是很困难。其他模型可能不像GA2M或决策树那样容易编辑,但是如果它们生成人类可读的计算机代码,则可以对其进行编辑。

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    模型断言

    模型断言可以实时改善或覆盖模型预测。[14]模型断言是根据模型预测本身起作用的业务规则。例如,可以检查模型推荐向其推荐广告的酒精饮料客户的年龄,或者检查是否有大笔预付款,以表明高净值个人即将违约。

    歧视补救

    有很多方法可以解决ML模型中的歧视问题。许多非技术解决方案涉及在数据科学团队中促进专业知识和经验的多样化,并确保在模型构建的所有阶段都涉及多种知识。组织应尽可能要求所有重要的数据科学项目包括在道德,隐私,社会科学或其他相关学科方面具有专长的人员。

    从技术角度来看,歧视补救方法可分为三大类:数据预处理,模型训练和选择以及预测后处理。对于预处理,仔细的特征选择以及对行进行采样和重新称重以最大程度地减少训练数据中的歧视可能会有所帮助。

    对于模型训练和选择,我们建议在选择超参数和决策截止阈值时考虑公平性指标。这也可能涉及通过学习AIF360中的公平表示(LFR)和对抗性偏差来直接训练公平模型,或者使用同时考虑准确性和公平性指标的双重目标函数。最后,对于预测后处理,训练后更改模型预测,例如AIF360或Themis ML中的拒绝选项分类,也可以帮助减少不必要的偏差。

    模型监控

    模型调试不是一项一劳永逸的任务。ML模型的准确性,公平性或安全性不是一成不变的。根据模型的操作环境,它们可能会随时间发生重大变化。我们建议在部署ML模型后,定期定期监视ML模型的准确性,公平性和安全性问题。

    异常检测

    奇怪的,异常的输入和预测值在ML中总是令人担忧,并且可以指示对ML模型的对抗性攻击。幸运的是,可以使用多种工具和技术实时捕获并纠正异常输入和预测:输入数据流上的数据完整性约束,输入和预测上的统计过程控制方法,通过自动编码器和隔离林进行异常检测,以及通过将ML预测与基准模型预测进行比较。

    结论和进一步阅读

    每个人都想要值得信赖的ML模型。这意味着随着ML被更广泛地采用,模型调试的重要性只会随着时间的推移而增加。从Kagglers到一线数据科学家到法律和风险管理人员,以及ML消费者和决策者,这都是正确的。那些对更多细节感兴趣的人可以更深入地研究GitHub上用于创建本文示例的代码。或者,您可以通过查看2019年国际学习表示会议(ICLR)调试机器学习模型研讨会的会议记录,来了解ML研究社区中有关模型调试的更多信息。希望其中一些技巧对您和您的团队有用。如果是这样,请调试愉快!

    更多行业干货持续不断分享给大家,可以一直关注我们哟!

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空空如也

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