运营商 性能 网络1564

.NET性能优化-使用内存+磁盘混合缓存

我们回顾一下上一篇文章中的内容,有一个朋友问我这样一个问题: 我的业务依赖一些数据,因为数据库访问慢,我把它放在Redis里面,不过还是太慢了,有什么其它的方案吗? 其实这个问题比较简单的是吧?Redis其实属于网络存储,我对照下面的这个表格,可以很容易的得出结论,既然网络存储的速度慢,那我们就可以 ......
缓存 磁盘 内存 性能 NET

.NET性能优化-ArrayPool同时复用数组和对象

前两天在微信后台收到了读者的私信,问了一个这样的问题,由于私信回复有字数和篇幅限制,我在这里统一回复一下。读者的问题是这样的: 大佬您好,之前读了您的文章受益匪浅,我们有一个项目经常占用 7-8GB 的内存,使用了您推荐的ArrayPool以后降低到 4GB 左右,我还想着能不能继续优化,于是 du ......
数组 ArrayPool 对象 同时 性能

神经网络量化基础

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语,低精度(Low precision)可能是常见的。 低精度模型表示模型权重数值格式为 FP16(半精度浮点)或者 INT8(8位的定点整数),但是目前低精度往往就指代 INT8。 常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为 FP32(... ......
神经网络 神经 基础 网络

神经网络模型复杂度分析

终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求,因此需要进行模型复杂度分析,涉及到模型计算量(时间/计算复杂度)和模型参数量(空间复杂度)分析。 为了分析模型计算复杂度,一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 (FLOPs),即模型理论计算量,但是,它是一个间接的度量,是对我们真正关心... ......
复杂度 神经网络 模型 神经 网络

Backbone 网络-ResNetv2 论文解读

本文发现当使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connection)并且将激活函数移至加法操作后面时,前向-反向信号都可以在两个 block 之间直接传播而不受到任何变换操作的影响。同时大量实验结果证明了恒等映射的重要性。本文根据这个发现重新设计了一种残差网络基本... ......
Backbone ResNetv2 ResNetv 论文 网络

Docker使用Calico网络模式配置及问题处理

一.Calico介绍 Calico是一种容器之间互通的网络方案,在虚拟化平台中,比如OpenStack、Docker等都需要实现workloads之间互连,但同时也需要对容器做隔离控制,就像在Internet中的服务仅开放80端口、公有云的多租户一样,提供隔离和管控机制。而在多数的虚拟化平台实现中, ......
模式 Docker Calico 问题 网络
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