megengine模型 性能 技巧
痞子衡嵌入式：低功耗&高性能边缘人工智能应用的新答案 - MCXN947
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦MCX系列MCU的新品MCXN947。 自 2015 年恩智浦和飞思卡尔合并成新恩智浦之后，关于它们各自的 Arm Cortex-M 内核通用微控制器代表作系列 LPC 和 Kinetis 接下来怎么发展一直没有定论（两个系列都在 ......
MongoDB - 数据模型的设计模式
在实际开发中，大多数性能问题都可以追溯到糟糕的模型设计。官方也提供分享过文档模型设计的进阶技巧，这里简单翻译记录一下。 ......
小技巧 EntityFrameworkCore 实现 CodeFirst 通过模型生成数据库表时自动携带模型及字段注释信息
今天分享自己在项目中用到的一个小技巧，就是使用 EntityFrameworkCore 时我们在通过代码去 Update-Database 生成数据库时如何自动将代码模型上的注释和字段上的注释携带到数据库中，方便后续在数据库直接查看各个表和各个字段的含义。 实现效果如下： 可以看到我们每张表都有明确 ......
现代 CSS 高阶技巧，完美的波浪进度条效果！
本文是 CSS Houdini 之 CSS Painting API 系列第三篇。 现代 CSS 之高阶图片渐隐消失术 现代 CSS 高阶技巧，像 Canvas 一样自由绘图构建样式！ 在上两篇中，我们详细介绍了 CSS Painting API 是如何一步一步，实现自定义图案甚至实现动画效果的！ ......
现代 CSS 高阶技巧，不规则边框解决方案
本文是 CSS Houdini 之 CSS Painting API 系列第四篇。 现代 CSS 之高阶图片渐隐消失术 现代 CSS 高阶技巧，像 Canvas 一样自由绘图构建样式！ 现代 CSS 高阶技巧，完美的波浪进度条效果！ 在上三篇中，我们详细介绍了 CSS Painting API 是如 ......
现代 CSS 高阶技巧，像 Canvas 一样自由绘图构建样式！
在上一篇文章中 -- 现代 CSS 之高阶图片渐隐消失术，我们借助了 CSS @Property 及 CSS Mask 属性，成功的实现了这样一种图片渐变消失的效果： CodePen Demo -- 基于 @property 和 mask 的文本渐隐消失术 但是，这个效果的缺陷也非常明显，虽然借助了 ......
JAVA中生成随机数Random VS ThreadLocalRandom性能比较
前言 大家项目中如果有生成随机数的需求，我想大多都会选择使用Random来实现，它内部使用了CAS来实现。 实际上，JDK1.7之后，提供了另外一个生成随机数的类ThreadLocalRandom，那么他们二者之间的性能是怎么样的呢？ Random的使用 Random类是JDK提供的生成随机数的类， ......
看完这篇，还不懂JAVA内存模型(JMM)算我输
欢迎关注专栏【JAVA并发】 前言 开篇一个例子，我看看都有谁会？如果不会的，或者不知道原理的，还是老老实实看完这篇文章吧。 @Slf4j(topic = "c.VolatileTest") public class VolatileTest { static boolean run = true; ......
模型驱动设计的构造块（上）——DDD
为了保证软件实践得简洁并且与模型保持一致，不管实际情况如何复杂，必须运用建模和设计的实践。 某些设计决策能够使模型和程序紧密结合在一起，互相促进对方的效用。这种结合要求我们注意每个元素的细节，对细节问题的精雕细琢能够打造一个稳定的平台。 本部分主要将一些模式，说明细微的模型差别和设计决策如何影响领域 ......
私藏！资深数据专家SQL效率优化技巧 ⛵
同一个数据分析的需求，不同人的SQL代码效率上会差别很大！本文给大家梳理集中效率优化方法，这也是数据岗面试的高频问题哦！快学起来~ ......
CAP 7.0 版本发布通告 - 支持延迟消息，性能炸了？
前言 今天，我们很高兴宣布 CAP 发布 7.0 版本正式版，我们在这个版本中带来了大批新特性以及对性能的优化和改进。 自从今年 1月份发布 6.0 版本以来，已经过去了快1年的时间。在过去的将近1年的时间里，我们也发布了几个次要版本和小版本(6.0.1, 6.1.0, 6.2.0, 6.2.1)， ......
NLP实践！文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 ......
PGL图学习之图神经网络ERNIESage、UniMP进阶模型[系列八]
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和... ......
图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节... ......
【Java并发入门】02 Java内存模型：看Java如何解决可见性和有序性问题
如何解决其中的可见性和有序性导致的问题，这也就引出来了今天的主角——Java 内存模型。 一、什么是 Java 内存模型？ 导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但这样虽然解决了问题，但也导致带来的性能优化都没了。 因此，解决方案 ......
Python：对程序做性能分析及计时统计
如果只是想简单地对整个程序做计算统计，通常使用UNIX下的time命令就足够了。由于我用的是Mac系统，和Linux系统的输出可能有不同，不过关键都是这三个时间：user: 运行用户态代码所花费的时间，也即CPU实际用于执行该进程的时间，其他进程和进程阻塞的时间不计入此数字；system: 在内核中... ......
.net6&7中如何优雅且高性能的使用Json序列化
.net中的SourceGenerator让开发者编可以写分析器，在项目代码编译时，分析器分析项目既有的静态代码，允许添加源代码到GeneratorExecutionContext中，一同与既有的代码参与编译。这种技术其实是把一些运行时才能去获取程序集相关资源的方式提前到编译前了。 .net6开始， ......
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
前文回顾： 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
MySQL 性能压测工具-sysbench，从入门到自定义测试项
sysbench是一个开源的、基于LuaJIT（LuaJIT 是 Lua 的即时编译器，可将代码直接翻译成机器码，性能比原生 lua 要高） 的、可自定义脚本的多线程基准测试工具，也是目前用得最多的 MySQL 性能压测工具。 基于 sysbench，我们可以对比 MySQL 在不同版本、不同硬件配 ......
(四) 一文搞懂 JMM - 内存模型
4、JMM - 内存模型 1、JMM内存模型 JMM与happen-before 1、可见性问题产生原因 下图为x86架构下CPU缓存的布局，即在一个CPU 4核下，L1、L2、L3三级缓存与主内存的布局。 每个核上面有L1、L2缓存，L3缓存为所有核共用。 因为存在CPU缓存一致性协议，例如MES ......
label studio 结合 MMDetection 实现数据集自动标记、模型迭代训练的闭环
一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文，看着他标了两个多月的数据集这么辛苦，就想着人工智能都能站在围棋巅峰了，难道不能动动小手为自己标数据吗？查了一下还真有一些能够满足此需求的框架，比如 [cvat]、 [doccano] 、 [label studio]等，经过简单的对比后发现还... ......
浏览器DevTools使用技巧
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：正则 作为一名前端开发人员，平时开发中使用最多的就是 Chrome devtools，但可能很多同学像我一样平时用的最多也就 Console、Elements ......
【性能优化】单一接口优化过程全记录（主要涉及Redis）
接口优化过程记录 问题背景 某个接口耗时长（247ms），但里面逻辑不算复杂，只进行了简单的对象引用以及操作了多次Redis 步骤1：链路追踪，确定业务耗时点 接口里通过链路追踪以及日志查询发现主要是操作Redis的这条链路耗时变长 步骤2：从Redis找问题，列出可能点 原因可能是： Redis本 ......
go slice不同初始化方式性能&数组比较
go语言开发中，slice是我们常用的数据类型之一，也是因为它的灵活性，自己也很少使用数组，当然我也知道它的一些特性，不过没有真实的去验证它，因为大多数使用场景没必要对code太过苛刻，但是如果封装作为包为其他逻辑提供使用的时候，我觉得还是要在意这些事的，毕竟作为公共包使用时，也就证明了使用的频率的 ......
.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 ......
.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 ......
运用领域模型——DDD
模型被用来描述人们所关注的现实或想法的某个方面。模型是一种简化。它是对现实的解释 —— 把与解决问题密切相关的方面抽象出来，而忽略无关的细节。 每个软件程序是为了执行用户的某项活动，或是满足客户的某种需求。这些用户应用软件的问题区域就是软件的领域。 一些领域涉及物质世界，例如，机票预定程序的领域中包 ......
轻量级模型设计与部署总结
轻量级网络的手动设计目前还没用广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。 ......
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... ......