云算法之对数‘3 raised to what will give us 81?‘

今天看完了算法第三集,教授提到的对数再复习一下

1.定义:x is the logarithm of n to the base b if bx = n, in which case one writes x = logb n.

2.logx 和lnx:以10为底;以e为底

3.计算

 

“Young man, in mathematics you don't understand things. You just get used to them.” ― John von Neumann

顺便看了看“Why PI is not 4”,涉及到微积分:

最后看了看Pascal三角形,想用python实现一下,还没想出怎么实现。
 

Out-of-memory (OOM) runtime errors是由于标签分配过程中产生的巨大内存消耗而引发的。在机器学习和深度学习任务中,标签分配是一个重要的步骤。在模型训练的过程中,我们通常会为每个样本分配一个标签,以指示它所属的分类或类别。 然而,当数据集规模庞大,特别是在图像、视频或文本数据的情况下,需要进行大量的标签分配操作。每个样本的标签都需要在内存中保留,因此,当数据集过大时,标签分配过程会导致巨大的内存消耗。 当内存无法满足标签分配所需的需求时,就会发生OOM runtimeerror。这意味着系统无法分配足够的内存来处理标签分配操作,从而导致程序中断或崩溃。 解决此问题的方法有以下几种: 1. 减少数据集的规模:可以通过减少样本数量或降低数据的维度来缩小数据集的规模。这样可以减少标签分配过程中的内存消耗。 2. 增加内存资源:可以通过升级计算设备的内存或使用高性能的计算集群来增加内存资源。这样可以提供足够的内存来处理标签分配过程。 3. 优化标签分配算法:可以通过改进标签分配算法的实现方式,减少内存消耗。例如,可以使用稀疏矩阵等数据结构来保存标签信息,从而减少内存占用。 4. 使用分布式计算:可以将标签分配的任务划分为多个子任务,并在多台计算设备上并行处理。这样可以分摊内存消耗,并提高处理效率。 总之,OOM runtimeerror是由于标签分配过程中的内存消耗过大而引发的。通过减小数据集规模、增加内存资源、优化算法实现或使用分布式计算等方法可以解决这个问题。
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