论文将搜索空间从整体网络转化为卷积单元(cell),再按照设定堆叠成新的网络家族NASNet.不仅降低了搜索的复杂度,从原来的28天缩小到4天,而且搜索出来的结构具有扩展性,在小模型和大模型场景下都能使用更少的参数量和计算量来超越人类设计的模型,达到SOTA   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 论文地址:https://arxiv.org/abs/1…

论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法,该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络,但需要800卡训练一个月时间.虽然论文的思路有很多改进的地方,但该论文为AutoML的经典之作,为后面很多的研究提供了思路,属于里程碑式的论文,十分值得认真研读,后面读者会持续更新AutoML的论文,有兴趣的可以持续关注   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinfor…

2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题,一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App.课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何通过工具来找出性能问题以及提升性能的建议.主要从三个方面展开,Android的渲染机制,内存与GC,电量优化.下面是对这些问题和建议的总结梳理. 0)Render Performance 大多数用户感知到的卡顿等性能问题的最主要根源都是因为渲染性能.从设计师的…

先上我们要学习的小姐姐 的美照.. 一.配置环境 1.自己配置环境:python,tensorflow,bazel(编译),java.然后下载magenta(https://github.com/tensorflow/magenta.git,进入magenta目录) 2.docker集成环境:tensorflow/magenta(我这里用的集成环境,magenta已经下载,进入magenta目录) 二.创建旋律数据库 1.下载抖音视频到本地,通过格式工厂转换为MP3音频文件 2.通过WIDI把M…

9月16日,老子云AMRT全新三维格式正式上线,其性能远超现有的三维数据格式.目前已有含国家超算长沙中心.中科院空间所.中车集团等上百家政企事业单位的项目中使用了AMRT格式,大大提升了可视化项目的开发时效,且支持全网多端流畅展示. ★ AMRT新格式 ★ 更快更小 当开发者需要在一个大型场景中渲染多个模型时,掉帧.卡顿非常常见,对效果呈现和用户体验来说,更是致命打击. 导入400MFBX模型后软件崩溃画面 而想要打破加载速度和加载内存峰值的瓶颈,必须从模型文件本身入手.但现阶段很多国内企业使用…

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时…

  一.实验目的 比较共享式以太网和交换式以太网在不同网络规模下的性能. 二.实验方法 使用opnet来创建和模拟网络拓扑,并运行分析其性能. 三.实验内容 3.1   实验设置(网络拓扑.参数设置.要观察的数据等) 步骤1:下载IT Guru,创建一个新的项目,将其命名为hub_switch_project. 步骤2:创建一个场景——hub_scenario.稍后我们将添加另一个场景——switch_scenario到相同的项目. 步骤3:选择默认模型库和默认的场景维度. 步骤4:拖拽5个以太…

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.…

索引,索引!!!为经常查询的字段建索引!! 但也不能过多地建索引.insert和delete等改变表记录的操作会导致索引重排,增加数据库负担. 优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段. 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by,…

测试时间可能会比较长,请耐心等待.最后UnixBench会详细列出各个测试项目的得分情况,以及VPS性能的综合跑分结果 UinxBench 的使用 使用方法如下: Run [ -q | -v ] [-i <n> ] [-c <n> [-c <n> ...]] [test ...] The option flags are: -q Run in quiet mode. -v Run in verbose mode. -i <count> Run <cou…