Chunk Scatter

关于split和chunk使用与区别： split和chunk 在对比学习代码中，对特征变换使用split和cat组合，可以快速简单调整维度； contrast_feature = torch.cat(torch.unbind(features, dim=1), dim=0) unbind使用 pytorch-scatter使用 scatter 可以理解成放置元素或者修改元素

4.jpg (105.79 KB, 下载次数: 20) 2012-11-9 11:47 上传 为什么需要Scatter文件： 制定存储器映射(memory map)的方法基本上有二种,一是在link时使用命令行选项,并在程序执行前利用linker pre-define symbol使用汇编语言制定section的段初始化,二是使用scatter file，即采用“分散加载机制”。以上二种方法依应用

目标 提交mr/spark作业对存储在SDS上的数据进行离线分析, 可以使用自己搭建的yarn集群,或小米EMR服务 galaxy-hadoop库 我们封装离线分析库galaxy-hadoop,可以参考其中的example MR job： sds-mapreduce spark job： sds-spark 注意 离线分析读请求应访问SDS备集群的Endpoint,访问主集群可能会影响在线请求.

redis-cli MONITOR | head -n 5000 | ./redis-faina.py

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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的线性分类方法。它设法将数据集投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远。这样，在分类时，新样本同样投影到这条直线上，根据投影点的位置来确定类别。 由于 LDA 把原来N维的样本投影到了 N-1 维空间，因而也常被视为一种经典的降维技术。 LDA算法 预使得同类样例的投影点尽可

在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），他是一种处理文档的主题模型。我们本文只讨论线性判别分析，因此后面所有的LDA均指线性判别分析。 1. LDA的思想 LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不

链接分析（该工具已下线） 什么是内链死链、链出死链、链入死链 假设您的网站是www.abc.com，第三方网站是www.example.com。 内链死链：在您网站上发现同一个域名内的死链，即：如果在http://www.abc.com/1.html上发现了一条死链http://www.abc.com/2.html，那么我们称http://www.abc.com/2.html为内链死链；    

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