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Simple preforking echo server in Python.
""" Simple preforking echo server in Python. Python port of http://tomayko.com/writings/unicorn-is-unix. """ import os import sys import socket # Create a socket, bind it to localhost:4242, and start # listening. Runs once in the parent; all forked children # inherit the socket's file descriptor. acceptor = socket.socket() acceptor.bind(('localhost', 4242)) acceptor.listen(10) # Ryan's Ruby code here traps EXIT and closes the socket. This # isn't required in Python; the socket will be closed when the # socket object gets garbage collected. # Fork you some child processes. In the parent, the call to # fork returns immediately with the pid of the child process; # fork never returns in the child because we exit at the end # of the block. for i in range(3): pid = os.fork() # os.fork() returns 0 in the child process and the child's # process id in the parent. So if pid == 0 then we're in # the child process. if pid == 0: # now we're in the child process; trap (Ctrl-C) # interrupts by catching KeyboardInterrupt) and exit # immediately instead of dumping stack to stderr. childpid = os.getpid() print "Child %s listening on localhost:4242" % childpid try: while 1: # This is where the magic happens. accept(2) # blocks until a new connection is ready to be # dequeued. conn, addr = acceptor.accept() # For easier use, turn the socket connection # into a file-like object. flo = conn.makefile() flo.write('Child %s echo> ' % childpid) flo.flush() message = flo.readline() flo.write(message) conn.close() print "Child %s echo'd: %r" % \ (childpid, message.strip()) except KeyboardInterrupt: sys.exit() # Sit back and wait for all child processes to exit. # # Trap interrupts, write a note, and exit immediately in # parent. This trap is not inherited by the forks because it # runs after forking has commenced. try: os.waitpid(-1, 0) except KeyboardInterrupt: print "\nbailing" sys.exit()
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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