深度神经网络繁多,各自的性能指标怎样? 实际应用中,在速度.内存.准确率等各种约束下,应该尝试哪些模型作为backbone? 有paper对各个网络模型进行了对比分析,形成了一个看待所有主要模型的完整视角,其分析结果可以在实践中提供指导和帮助. 这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论,分别是 201605-An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical Applications 201809-Analysis of deep neur…

如下图,三台虚拟机k8s-master.k8s-node-1.k8s-node-2组成k8s集群,网络拓扑和节点IP分配如下图: 一.flannel组网方案 https://github.com/coreos/flannel 在flannel方案中,每台服务器被当作一个VXLAN的VTEP设备,ETCD根据每个docker网桥分配一个网段,集群中的所有容器通过UDP封装形成VXLAN的大二层,所有Pod之间都可以IP可达,发布业务可以通过SVC或者ingress的方式. 部署步骤如下: Step…

1.Kubernetes通信问题 1.容器间通信:即同一个Pod内多个容器间通信,通常使用loopback来实现. 2.Pod间通信:K8s要求,Pod和Pod之间通信必须使用Pod-IP 直接访问另一个Pod-IP 3.Pod与Service通信:即PodIP去访问ClusterIP,当然,clusterIP实际上是IPVS或iptables规则的虚拟IP,是没有TCP/IP协议栈支持的.但不影响Pod访问它. 4.Service与集群外部Client的通信,即K8s中Pod提供的服务必须能被…

下面都是以网络读数据为例 [2阶段网络IO] 第一阶段:等待数据 wait for data 第二阶段:从内核复制数据到用户 copy data from kernel to user 下面是5种网络IO模型 [阻塞blocking IO] 两阶段全程阻塞 recvfrom -> [syscall -> wait -> copy ->] return OK [非阻塞nonblocking IO] 第一阶段是非阻塞的不断检查是否数据准备好,第二阶段阻塞读取数据 recvfrom -&…

Flannel和Calico网络插件对比   Calico简介 Calico是一个纯三层的网络插件,calico的bgp模式类似于flannel的host-gw Calico方便集成 OpenStack这种 IaaS云架构,为openstack虚拟机.容器.裸机提供多主机间通信.   calico 架构 calico包括如下重要组件:Felix,etcd,BGP Client,BGP Route Reflector.下面分别说明一下这些组件: Felix:主要负责路由配置以及ACLS规则的配置以…

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,…

发现博客园也可以支持Markdown,就把我之前写的博客搬过来了- 欢迎转载,请注明出处:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6877166.html 下面是正文: Deep Residual Learning for Image Recognition 1. 思想 作者根据输入将层表示为学习残差函数.实验表明,残差网络更容易优化,并且能够通过增加相当的深度来提高准确率. 核心是解决了增加深度带来的副作用(退化问题),这样能够通过单纯地增加网络深度,来提高网络性能.…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,…

Golang 序列化方式及对比 - fengfengdiandia的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/fengfengdiandia/article/details/79986237 2018年04月18日 14:02:24 疯疯癫癫 阅读数:2644    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/fengfengdiandia/article/details/79986237 Golang 序列化的方式…