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CNN的几个模型 大小分析
2024-10-28
经典CNN模型计算量与内存需求分析
表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度) 34848个 C2:25
python 全栈开发,Day44(IO模型介绍,阻塞IO,非阻塞IO,多路复用IO,异步IO,IO模型比较分析,selectors模块,垃圾回收机制)
昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati
{python之IO多路复用} IO模型介绍 阻塞IO(blocking IO) 非阻塞IO(non-blocking IO) 多路复用IO(IO multiplexing) 异步IO(Asynchronous I/O) IO模型比较分析 selectors模块
python之IO多路复用 阅读目录 一 IO模型介绍 二 阻塞IO(blocking IO) 三 非阻塞IO(non-blocking IO) 四 多路复用IO(IO multiplexing) 五 异步IO(Asynchronous I/O) 六 IO模型比较分析 七 selectors模块 一 IO模型介绍 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题
Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析
Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18140847 重叠I/O模型的另外几个优点在于,微软针对重叠I/O模型提供了一些特有的扩展函数.当使用重叠I/O模型时,可以选择使用不同的完成通知方式. 采用事件对象通知的重叠I/O模型是不可伸缩的,因为针对发出WSAWa
(IO模型介绍,阻塞IO,非阻塞IO,多路复用IO,异步IO,IO模型比较分析,selectors模块,垃圾回收机制)
参考博客: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9056511.html 内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: ? 1 2 3 4 5 import gevent def func(): print('eating') gevent.sp
电商系统中的商品模型的分析与设计—续
前言 在<电商系统中的商品模型的分析与设计>中,对电商系统商品模型有一个粗浅的描述,后来有博友对货品和商品的区别以及属性有一些疑问.我也对此做一些研究,再次简单的对商品模型做一个介绍. 从SPU.SKU开始 首先我们需要澄清上篇中的这两个概念,在上篇文章中"货品"是指一种概念物品,这种物品并不是一个具体的实物,当它具备具体的属性.价格时,才是一种实物,也就是商品."商品"就是库存中一个具体的实物.例如:iphone6,就是一种货品,但用户
Xamarin生成的APK大小分析
原文:Xamarin生成的APK大小分析 刚接触Xamarin都会被Xamarin的售价吓一跳,另外就是它生成的APK大小,官方也有相关的说明,这里加上自己的理解同意讲解下: 以下是针对Android平台而言(Xamarin.Android和Xamarin.Forms).Xamarin Studio(VS也差不多) 1.Xamarin生成的APK是不是比原生的打? 答案是肯定的,Xamarin.Android的运行是依靠.net平台,而不是java虚拟机,apk里面必须将相关的运行库打包进去.
winsock I/O模型的分析
几种winsock I/O模型的分析 套接字是通信的基础,是支持网络协议数据通信的基本接口.Winsocket 提供了一些有趣的I/O模型,有助于应用程序通过一种“异步”方式,一次对一个或者多个套接字上进行的通信加以管理.这些模型包括select(选择).WSAAsynSelect(异步选择).WSAEventSelect(事件选择).Overlapped I/O(重叠 I/O)以及Completion port(完成端口). ① select 模型: select模型是WinSock中应用最广
Holt-Winters模型原理分析
Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 引言 最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量,于是乎,本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心,我就屁颠屁颠地去找资料,然后发现了Holt-Winters模型 , 感觉这个模型可以有,于是就去研究一番,并总结成这篇博客了. 原理分析 移动平均(The simple moving average
IO模型《六》IO模型比较分析
IO模型比较分析 到目前为止,已经将四个IO Model都介绍完了.现在回过头来回答最初的那几个问题:blocking和non-blocking的区别在哪,synchronous IO和asynchronous IO的区别在哪.先回答最简单的这个:blocking vs non-blocking.前面的介绍中其实已经很明确的说明了这两者的区别.调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成,而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回. 再说明s
盒模型大小取决于它的padding,margin,border数值
盒模型规定了元素框处理元素内容width与height值.内边距padding.边框border 和 外边距margin 的数值大小.边框内的空白是内边距padding,边框外的空白是外边距margin,如下所示,这个盒模型元素框的宽度值=内容区域的宽度+2(内边距+外边距+边框),也就是该示例中的元素宽度为170px,需要注意的是在 css 中,width 和 height 指的是内容区域的宽度和高度.增加内边距.边框和外边距不会影响内容区域的尺寸,但是会增加元素框的总尺寸.(浏览器查看的时候
RabbitMQ,RocketMQ,Kafka 消息模型对比分析
消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关
Linux五种IO模型性能分析
1. 概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步: 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(同步):提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事 异步: 异步的概念和同步相对.当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果.实际处理
用主题模型可视化分析911新闻(Python版)
本文由 伯乐在线 - 东狗 翻译,toolate 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:blog.dominodatalab.com.欢迎加入翻译小组. 本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目.我将介绍我的出发点,实现的技术细节和我对一些结果的思考. 简介 近代美国历史上再没有比911袭击影响更深远的事件了,它的影响在未来还会持续.从事件发生到现在,成千上万主题各异的文章付梓.我们怎样能利用数据科学的工具来探索这些主题,并且追踪它们随着时间的变化呢? 灵感 首先提出这个问
OpenCV两种畸变校正模型源代码分析以及CUDA实现
图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型
Linux五种I/O模型性能分析
转载自:http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217/ socket阻塞与非阻塞,同步与异步 作者:huangguisu 1. 概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步: 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事. 例如普通B/S模式(
HBase MemStore与HStoreFile 的大小分析
Sumary: MemStore结构 KeyValue构成细节 HFile分析 Maven 项目例子使用了Maven来管理Dependency,要运行例子,需要有maven环境,后面提到的HFile,StoreFile,HStoreFile指的是同一样东西,也就是HBase中Region每个CF对应的数据文件. HBase一直有一个问题,困扰着我一段时间了.时而思考一下,终不得解. 问题发生于5月某天,在做大量Put测试去观察MemStore的flush, HStoreFile的Sp
云计算之路-阿里云上:基于Xen的IO模型进一步分析“黑色0.1秒”问题
在发现云服务器读取OCS缓存的“黑色0.1秒”是发生在socket读取数据时,而且是发生在读取开始的字节,甚至在socket写数据时(比如写入缓存key)也会出现超过50ms的情况,我们的好奇心被激发到一个新的高度. 根据我们的实测,在云服务器上创建一个新的TCP连接通常也不过3ms左右.在黑色0.1秒期间,TCP包已经到达网卡,从网卡读到内存中竟然超过100ms,这太不可思议了!后来想想,如果.Net或Windows存在这样的问题,那微软就不是全球第一大软件公司,而是全球第一大忽悠公司,这个可
对tensorflow 中的attention encoder-decoder模型调试分析
#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" import random, time, os, decoder from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import pdb import decoder import random ''' 在汉字ocr项目中,利用基于attention的enco
CNN中下一层Feature map大小计算
符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S.当然K=S仅仅是一种特殊情况而已. 正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事. 因此最后的公式就是
Java内存模型之分析volatile
前篇博客[死磕Java并发]—–深入分析volatile的实现原理 中已经阐述了volatile的特性了: volatile可见性:对一个volatile的读,总可以看到对这个变量最终的写: volatile原子性:volatile对单个读/写具有原子性(32位Long.Double),但是复合操作除外,例如i++; JVM底层采用“内存屏障”来实现volatile语义 下面LZ就通过happens-before原则和volatile的内存语义两个方向介绍volatile. volatile与h
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struts2 interceptors传值
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vm和centos区别
非常量静态成员类内初始化