AHB总线实现了简单的基于burst的传输,数据总线带宽可配置32-1024bit.可以实现简单的fixed pipeline在address/control phase和 data phase之间. 典型的AHB的slave包括:internal memory device,external memory interfaces,high bandwidth peripheral. AHB必须是对齐传输,word,addr[1:0]为0,half-word,addr[0]为0.包括wrap bu

当我们要操作一批key时,可以通过 redis pipline 再执行完后一次性读取所有结果来较少网络传输的消耗: 很明显,这有个限制条件 => 这批key的执行必须在同一个连接上 当部署的redis为 standalone 或 master-slave 结构的时候还好,可以从 pool 取出来的连接都是一个 master 节点的, 那要是 redis cluster 的时候怎么办? 这批key 可能在同一个 redis node 也可能分散在多个 redis nodes 这样就是多个连接了 r

操作系统AliOS Lite Chaos 12-21 11:03 在 12 月 20 日的云栖大会北京峰会上,阿里宣布即将开源 AliOS Lite,此前面向 IoT 领域的轻量级物联网嵌入式操作系统 AliOS Things 已经于 10 月 20 日宣布开源. 作为面向 IoT 领域的轻量化操作系统,AliOS Lite 支持更多任务处理,支持语音交互.视觉计算等智能处理,适用于 CPU 性能和内存需求较低(最低可支持 256MB)的 IoT 设备,例如智能音箱.智能手表.智能摄像头等. A

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎:MindSpore Lite. MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎,目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座,已为全球1000+应用提供推理引擎服务,日均调用量超过3亿,同时在各类手机.穿戴感知.智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用. MindSpore Lite 1.0.0 已经开源,开源之后,其接口易用性.算子性能与完备度.第三方模型的广泛支持

MindSpore特性支持类 Q:请问MindSpore支持梯度截断吗? A:支持,可以参考梯度截断的定义和使用. Q:如何在训练神经网络过程中对计算损失的超参数进行改变? A:暂时还未有这样的功能.目前只能通过训练–>重新定义优化器–>训练,这样的过程寻找较优的超参数. Q:第一次看到有专门的数据处理框架,能介绍下么? A:MindData提供数据处理异构硬件加速功能,高并发数据处理pipeline同时支持NPU/GPU/CPU,CPU占用降低30%,点击查询优化数据处理. Q:MindSp

转载自http://weipengfei.blog.51cto.com/1511707/1215042 Redis本身是一个cs模式的tcp server, client可以通过一个socket连续发起多个请求命令. 每个请求命令发出后client通常会阻塞并等待redis服务端处理,redis服务端处理完后将结果返回给client. redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有,但redis是支持pipeline的,而且在各个语言版的client中都有相应的实现. 由于网络开销延迟,

DAEMON Tools Lite 是什么?它不仅仅是虚拟光驱.是的,你可以使用它制作.加载光盘映像,但是 DAEMON Tools 产品那么多,Lite版与其他版本究竟有什么不同呢?或者说,是什么让 Lite 版这么流行?DAEMON Tools Lite 开发人员把用户的需求放在开发首位,我们可以看到 DAEMON Tools Lite 有以下功能: 支持创建.保存和加载您的CD.DVD.蓝光光盘映像等: 支持 RMPS.SafeDisc.SecuROM 和 LaserLock,现在你可以轻

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/jabnih/ 1. 基本原理 1.1 为什么会出现Pipeline Redis本身是基于Request/Response协议的,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis应答,Redis在接收到命令,处理后应答.在这种情况下,如果同时需要执行大量的命令,那就是等待上一条命令应答后再执行,这中间不仅仅多了RTT(Round Time Trip),而且还频繁的调用系统IO,发送网络请求.如下图. 为了提升效率,这时候Pipeline

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 织云 Lite & TSW 织云 Lite 是一款轻量型服务管理平台,提供标准化的应用打包操作,可连接持续集成系统,完成线上程序分发,轻松实现进程管理.织云 Lite 的安装部署请参考论坛:http://bbs.coc.tencent.com/forum.php?mod=viewthread&tid=24&page=1#pid27 TSW(Tencent Server Web)是面向 WEB 前端开发者,以提升问题定位效率

一.引言 Jenkins 2.0的到来,pipline进入了视野,jenkins2.0的核心特性. 也是最适合持续交付的feature. 简单的来说,就是把Jenkins1.0版本中,Project中的相关配置信息,如SVN/Git的配置,Parameter的配置等都变成Code,即Pipeline as Code. 随着pipeline交付流水线在团队中的推广,使用pipeline脚本的job也迅速增加. 优势: 通过写代码的形式配置Project,且Jenkins中内置了常用的steps.

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

项目说明 本文将以一个微服务项目的具体pipeline样例进行脚本编写说明.一条完整的pipeline交付流水线通常会包括代码获取.单元测试.静态检查.打包部署.接口层测试.UI层测试.性能专项测试(可能还有安全.APP等专项).人工验收等研发测试环节,还会包括灰度发布.正式发布等发布环节. 补充说明:1.此项目的部署还是使用传统虚拟机服务器的方式,暂未采用docker容器,docker容器与pipeline的结合后面会有其他专题进行说明.2.灰度发布.正式发布等发布环节,由于涉及到线上发布系统

一.引言 jenkins pipeline语法的发展如此之快用日新月异来形容也不为过,而目前国内对jenkins pipeline关注的人还非常少,相关的文章更是稀少,唯一看到w3c有篇相关的估计是直接翻译软件翻的,读下来惨不忍睹.没办法,语法详解这章我干脆把jenkins官网上的语法说明全部翻译了一遍,并更新了陈旧的内容(可怜了我大学四级的英语水平~),英语好的朋友也可以直接到官网阅读. 二.语法简介 Pipeline最基本的部分是“step”.基本上,step告诉Jenkins 要做什么,并

一.引言 Jenkins 2.0的到来,pipline进入了视野,jenkins2.0的核心特性. 也是最适合持续交付的feature. 简单的来说,就是把Jenkins1.0版本中,Project中的相关配置信息,如SVN/Git的配置,Parameter的配置等都变成Code,即Pipeline as Code. 随着pipeline交付流水线在团队中的推广,使用pipeline脚本的job也迅速增加. 优势: 通过写代码的形式配置Project,且Jenkins中内置了常用的steps.

在http1.1中,引入了一种新的特性,即pipeline.那么什么是pipeline呢?pipeline其实就是流水线作业,它可以看作为keepalive的一种升华,因为pipeline也是基于长连接的,目的就是利用一个连接做多次请求.如果客户端要提交多个请求,对于keepalive来说,那么第二个请求,必须要等到第一个请求的响应接收完全后,才能发起,这和TCP的停止等待协议是一样的,得到两个响应的时间至少为2*RTT.而对pipeline来说,客户端不必等到第一个请求处理完后,就可以马上发起

编者注:pipeline是Redis的一个提高吞吐量的机制,适用于多key读写场景,比如同时读取多个key的value,或者更新多个key的value.工作过程中发现挺多小伙伴都对pipeline多少有些了解,但是更深入的理解或者说有哪些坑就不知道了,下面咱们就一起分析下redis pipeline机制,揭开它的神秘面纱. Redis本身是基于Request/Response协议(停等机制)的,正常情况下,客户端发送一个命令,等待Redis返回结果,Redis接收到命令,处理后响应.在这种情况下

1.参数化构建界面 2.交付流水线界面 3.脚本详解 #!groovy pipeline { //在任何可用的代理上执行Pipeline agent any //参数化变量,目前只支持[booleanParam, choice, credentials, file, text, password, run, string]这几种参数类型,其他高级参数化类型还需等待社区支持. parameters { //git代码路径[参数值对外隐藏] string(name:'repoUrl', defaul

一.TensorFlow  Lite TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案.TensorFlow Lite 支持 Android.iOS 甚至树莓派等多种平台. 二.tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式. tflite 存储格式是 flatbuffers. FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式.它类似于Protocol Buffers.Th

Redis的pipeline(管道)功能在命令行中没有,但redis是支持pipeline的,而且在各个语言版的client中都有相应的实现. 由于网络开销延迟,就算redis server端有很强的处理能力,也会由于收到的client消息少,而造成吞吐量小.当client 使用pipelining 发送命令时,redis server必须将部分请求放到队列中(使用内存),执行完毕后一次性发送结果:如果发送的命令很多的话,建议对返回的结果加标签,当然这也会增加使用的内存:   Pipeline在

3.Pipeline 3.1 Pipeline概念 Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程: (1)发送命令 (2)命令排队 (3)命令执行 (4)返回结果 其中(1)和(4)称为Round Trip Time(RTT,往返时间). Redis提供了批量操作命令( 例如mget.mset等) ,可以有效地节约RTT.但大部分命令是不支持批量操作的,例如要执行n次hgetall命令,并没有mhgetall命令存在,需要消耗n次RTT.Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机器上.例如客户