使用tensorRT之前,你一定要注意你的网络结构是否能够得到trt的支持,无论是CNN还是RNN都会有trt的操作. 例如:tf.nn.dropout(features, keep_prob),trt就不支持. 这个也不奇怪,因为trt在要求输入中,只要你传入样本数据,那你就不能feed一个数值,所以以后直接想都不要想把keep_prob传进来. 为了克服过拟合,你可以使用tf.layers.dense()方法,在后期预测的时候,应该不用确定的这个值了,初步想法,等待验证.…

在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT'; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.…

C 编译器优化过程中的 Bug 一个朋友向我指出一个最近他们发现的 GCC 编译器优化过程(加上 -O3 选项)里的 bug,导致他们的产品出现非常诡异的行为.这使我想起以前见过的一个 GCC bug.当时很多人死活认为那种做法是正确的,跟他们说不清楚.简言之,这种有问题的优化,喜欢利用 C 语言的“未定义行为”(undefined behavior)进行推断,最后得到奇怪的结果. 这类优化过程的推理方式都很类似,他们使用一种看似严密而巧妙的推理,例如:“现在有一个整数 x,我们不知道它是多少.…

不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”,包括本文所讨论的内容,而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设. 单条查询最后添加 LIMIT 1,停止全表扫描. 对于char(4) 或者vachar(4),无论是中文还是英文都是存储四个字符,注意是字符而不是字节. 如果一个字段未int类型,此类型只有0.1两个状态,需要为此建立索引吗?过度索引,影响更新速度,必须在唯一性较高的字段上建立非聚集索引. 在创建表的时候如果在业务中能保证非null的字段,建议明确标示not…

背景 写这篇文章,主要是为了以后面试方便.因为我简历上写了,上一份工作的最大亮点是将人脸解锁的速度由1200ms优化到了600ms,所以这些内容已经回答无数遍了.但每次总觉得回答的不完整,或者说总感觉可以发挥得更好,于是这里做一些简单的总结性的记录. 我2018年4月份进入到某手机公司,在其中工作了两年多的时间,这期间主要负责人脸解锁的功能.人脸解锁的速度优化,是入职开始的一个很重要的任务,前前后后持续了很长时间.做优化前,首先是明确目标,我接手时人脸解锁的速度是1200ms左右,而我们是参照的…

赵海平在今年三月份来到阿里,听毕玄(他现任主管)说去年五六月份就跟赵海平聊上了.有人问:为啥 BAT 三大巨头,你看中了阿里巴巴?在今天现场达一千多人的分享中赵海平给出了回复:“因为百度和腾讯没找我呗~”,他笑道,“百度以搜索为核心,优化了很多年了,估计也没啥可以优化的了:而腾讯除了 QQ 和微信,也没什么大型应用(别跟人家说哦)”.这不是原话哈,赵海平还是相当谦虚并且能言的,思维很开阔,两个小时的分享内容丰富,时不时还插两个故事,起初进场的手机和电脑都很自觉的收起来了~旁边的同事侃道:“高 P…

在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上.在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟.鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议. 最终的分析结…

据国内三大运营商数据来看,中国的手机用户数已达10亿,超过2/5的移动用户每个月都会从手机终端访问网页,如今的移动端手机网站比例肯定有提升,但是对于这些存在的移动版本网站来说,马海祥查看了很大一部分手机网站,很少做SEO优化工作,在这里,马海祥认为移动端的手机网站优化并不是PC网站的简单copy过来的移动版本. 由于是手机用户,用户浏览网页的时间是零碎的,不可能耐心点击很多的页面,因此,要想做好一个移动端网站的优化,就需要尽可能在制作移动端手机网站的过程中精简移动网站设计,并要合理的做好移动端网…

深圳云栖大会已经圆满落幕,在3月29日飞天技术汇-弹性计算.网络和CDN专场中,阿里云CDN高级技术专家周哲为我们带来了<海量短视频极速分发>的主题分享,带领我们从视频内容采集.上传.存储和分发的角度介绍整体方案,并且重点讲解短视频加速的注意事项和用户体验优化要点. 讲解从三个部分展开:短视频应用场景.阿里云短视频解决方案.阿里云对短视频用户体验的相关优化. 短视频应用场景 短视频比图片和文字包含更多的信息,在移动互联网普及的今天,短视频应用场景非常广泛. 一. 社群分享场景 用户可以录制视频…

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non…