Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution 解决问题: 1.bicubic预处理上下采样,计算复杂度高.(LapSRN只使用了对SR下采样特点是训练过程中再通过反卷积上采样恢复到原尺寸) 2.简单的模型,不能很好的学会复杂的映射. 并且L2损失函数不能捕捉HR patches底层多模态分布(重建的HR images对人类视觉感知效果不好) 3.大部分方法重建HR images时使用了上采样步骤,这会

一.实验背景 最近在考虑一个问题:“如果快速地向文件中写入数据”,java提供了多种文件写入的方式,效率上各有异同,基本上可以分为如下三大类:字节流输出.字符流输出.内存文件映射输出.前两种又可以分为带buffer及不带buffer. 二.实验目标 通过实验找出单线程场景下文件写入效率最高的方式,并量化各种文件写入方式在效率上的差距. 三.实验设计 为减少其他环节的影响,示例代码使用循环输出同一字符串多次的方式测试整个输出环节的耗时,通过耗时.服务器资源使用情况(cpu.内存使用)等指标评判各种

Python是运行在解释器中的语言,查找资料知道,python中有一个全局锁(GIL),在使用多进程(Thread)的情况下,不能发挥多核的优势.而使用多进程(Multiprocess),则可以发挥多核的优势真正地提高效率. 对比实验 资料显示,如果多线程的进程是CPU密集型的,那多线程并不能有多少效率上的提升,相反还可能会因为线程的频繁切换,导致效率下降,推荐使用多进程:如果是IO密集型,多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程,提升效率.所以我们根据实验对比不同场景的效率 操作

寻找丢失的微服务-HAProxy热加载问题的发现与分析 原创: 单既喜 一点大数据技术团队 4月8日 在一点资讯的容器计算平台中,我们通过HAProxy进行Marathon服务发现.本文记录HAProxy服务热加载后某微服务50%概率失效的问题.设计3组对比实验,验证了陈旧配置的HAProxy在Reload时没有退出进而导致微服务丢失,并给出了解决方案. Keywords:HAProxy热加载.Marathon.端口重用 01

摘要:本文以aishell为例,通过对比实验为大家介绍transformer和LSTM语言模型. 本文分享自华为云社区<espnet中的transformer和LSTM语言模型对比---以aishell为例>,作者: 可爱又积极 . NLP特征提取器简介 - RNN和Transformer 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果,我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构. 长短期记忆网络(LSTM) 传统RNN的做法是将所有知识全部提取出来,不作任何处理的输入

MySQL 5.7.22启用增强半同步复制 MySQL对该参数值的描述 Semisync can wait for slave ACKs at one of two points, AFTER_SYNC or AFTER_COMMIT. AFTER_SYNC is the default value. AFTER_SYNC means that semisynchronous replication waits just after the binary log file is flushed,

关键词:rt_sched_class.SCHED_FIFO.SCHED_RR.sched_setscheduler().sched_setaffinity().RR_TIMESLICE. 本文主要关注实时进程,及FIFO和RR调度策略的区别. 主要分析rt_sched_class各函数:然后通过可视化,更直观明白的看出两者的区别,也通过RR_TIMESLICE可以看出时隙对调度的影响. 1. 实时进程FIFO和RR区别 Linux进程可以分为两大类:实时进程和普通进程. 实时进程与普通进程的根本

在文章"从微信小程序访问APIM出现200空响应的问题中发现CORS的属性[terminate-unmatched-request]功能"中分析了CORS返回空200的问题后,进一步对APIM的CORS策略进行验证,深入学习<CORS 跨域资源共享>. 首先,我们已经学习到CORS需要浏览器和服务器同时支持.目前,所有浏览器都支持该功能,整个CORS通信过程,都是浏览器自动完成,不需要用户参与.而服务端则不同,它是实现CORS通信的关键.只要服务器实现了CORS接口,就可以

SIFT,SuperPoint都具有提取图片特征点,并且输出特征描述子的特性,本篇文章从特征点的提取数量,特征点的正确匹配数量来探索一下二者的优劣. 视角变化较大的情况下 原图1 原图2 SuperPoint特征点数 SIFT提取到的特征点数 SuperPoint特征点匹配情况 SIFT特征点匹配情况 SuperPoint提取到的特征点数量要少一些,可以理解,我想原因大概是SuperPoint训练使用的是合成数据集,含有很多形状,并且只标出了线段的一些拐点,而sift对图像的像素值变化敏感. S

转自:http://www.redicecn.com/html/Python/20111223/355.html Python发挥不了多核处理器的性能(据说是受限于GIL,被锁住只能用一个CPU核心,关于这个,这里有篇文章),但是可以通过Python的multiprocessing(多进程)模块或者并行运算模块(例如,pprocess)来使用到多核. 测试代码如下,程序先后分别测试了串行运算.并行运算以及多线程和多进程执行同一个函数所花费的时间. #! /usr/local/bin/python

GIL机制导致如下结果: Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 (比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行)python多线程适合io操作密集型的任务(如socket server 网络并发这一类的):python多线程不适合cpu密集操作型的任务,主要使用cpu来计算,如大量的数学计算.那么如果有cpu密集型的任务怎么办,可以通过多进程来操作(不是多线程).假如CPU有8核,每核CPU都可以用1个进程,每个进程可以用1个线程来进行计算. 1.线性模式测试

python的高性能web应用的开发与测试实验 tornado“同步和异步”网络IO模型实验 引言 python语言一直以开发效率高著称,被广泛地应用于自动化领域: 测试自动化 运维自动化 构建发布自动化 但是因为其也具有如下两个特征: 解释型语言 GIL全局解释器锁 前者导致其性能天然就被编译型语言在性能上落后了许多.而后者则在多核并行计算时代,极大的限制了python的应用场景. 但是通过合理的web框架,则可以使用python扬长避短,仍然能够在多核并行时代须保持其高效开发的生产力同时,在

20145308刘昊阳 <Java程序设计>实验三 敏捷开发与XP实践 实验报告 实验名称 敏捷开发与XP实践 实验内容 XP基础 XP核心实践 相关工具 统计的PSP(Personal Software Process)时间 步骤 耗时(min) 百分比 需求分析 20~30 17% 设计 20~30 17% 代码实现 10~20 11% 测试 50~60 33% 分析总结 30~40 22% 实验步骤 (一)敏捷开发与XP 敏捷开发是一种以人为核心.迭代.循序渐进的开发方法 XP极限编程是

1 结论: 全用xrange,除非你需要使用返回的列表 2 实验一:性能对比 实验环境:win7 ,64位系统 python2.7 import time StartTime=time.time() count =0 for i in range (100000000): # 这里的8个零 内存变动峰值2555,000kb ,耗时 129s count=count+1 EndTime=time.time() print "cost time is:",(EndTime-StartTim

网上近日流传一张DL相关库在Github上的受关注度对比(数据应该是2016/03/15左右统计的): 其中tensorflow,caffe,keras和Theano排名比较靠前. 今日组会报告上tj师弟从个人使用经验上做了简单介绍与对比,分享给大家. ===================华丽的分隔线==================== 师弟的原文出处:http://tianjun.me/essays/102/ 本文将从deep learning 相关工具库的使用者角度来介绍下github

原文来自我的独立blog:http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea,想来思去也没想到好点的方法,于是把前段时间下过来的一篇<Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes>和代码拿出来又细读了一番,希望可以从中获得点启发. Iterative Quantization: A Procrustean Appro

接昨天的博客,这篇随笔将会对本人运行Word2Vec算法时在Gensim以及Tensorflow的不同版本下的运行结果对比.在运行中,参数的调节以及迭代的决定本人并没有很好的经验,所以希望在展出运行的参数以及结果的同时大家可以批评指正,多谢大家的支持! 对比背景: 对比实验所运用的corpus全部都是可免费下载的text8.txt.下载点这里.在训练时,word embedding的维度被调节为200,除了word2vec_basic.py版本的step size为600001外,其余均为15个

进程对比实验用得到rootkit: 1.FU rootkit 简单的来说,FU是一个隐藏进程的工具.,FU_Rootkit是开源的,用C语言编写.FU_Rootkit主程序包括2个部分:Fu.exe和Msdirectx.sys. Msdirectx.sys能直接载入核心内存,Fu.exe则是相应的应用程序.该工具只能用在win NT中,后续版本无效. 推荐系统:Windows XP 待补充... 2.NTRootkit 不会隐藏自身 推荐系统:Windows XP 待补充... 3.Hacker

一.实验目的 1.  掌握 OSPFv3(v2) 的配置方法 2.  掌握在帧中继环境下 OSPFv3 (v2)的配置方法 3.  掌握 OSPFv3(v2) NSSA 的配置方法 4.  掌握外部路由汇总的配置 5.  掌握区域间路由的汇总配置 二.OSPFv2实验拓扑图 三.OSPFv2网络地址规划 IPv4地址表 Device Interface IP Address R1 F0/0 10.1.19.1 S1/0 192.168.19.1 R3 S1/0 192.168.19.3 R4 S

激活函数(relu,prelu,elu,+BN)对比on cifar10   可参考上一篇: 激活函数 ReLU.LReLU.PReLU.CReLU.ELU.SELU  的定义和区别   一．理论基础 1.1激活函数 1.2 elu论文(FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS)) 1.2.1 摘要     论文中提到,elu函数可以加速训练并且可以提高分类的准确率.它有以下特征: 1)el

20155207王雪纯 <Java程序设计>实验三 敏捷开发与XP实践 实验报告 实验名称 敏捷开发与XP实践 实验内容 XP基础 XP核心实践 相关工具 统计的PSP(Personal Software Process)时间 步骤 耗时(min) 百分比 需求分析 20~30 17% 设计 20~30 17% 代码实现 10~20 11% 测试 50~60 33% 分析总结 30~40 22% 实验步骤 (一)敏捷开发与XP 敏捷开发是一种以人为核心.迭代.循序渐进的开发方法 XP极限编程是