最近在学习一些检测方面的网络,使用的是pytorch.模型结构可视化是学习网络的有用的部分,pytorch没有原生支持这个功能,需要找一些其他方式,下面总结几种方法(推荐用4). 1. torch .pt -> netron netron是一个专门可视化模型的工具,支持很多格式,很自然的就是用它直接显示torch保存的模型.但是实际上... 显示成了上图,基本上没什么用. 2. 网上说的比较多的几种方式 a. tensorboardx 画出来的比较丑 b. tensorwatch 支持的torc

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch

前言 SQLite作为嵌入式数据库,通常针对的应用的数据量相对于DBMS的数据量小.所以它的存储模型设计得非常简单,总的来说,SQLite把一个数据文件分成若干大小相等的页面,然后以B树的形式来组织这些页面.而对于大型的数据库管理系统,比如Oracle,或者DM ,存储模型要复杂得多.就拿Oracle来说吧,它对数据文件不仅从物理上进行分块,而且从逻辑上进行分段,盘区和页的一个层次划分DM也一样.不管怎么说,数据库文件要存储大量的数据,为了更好管理,查询和操作数据文件,DBMS不得不从物理上.逻

Bitcask 存储模型 Bitcask 是一个日志型.基于hash表结构的key-value存储模型,以Bitcask为存储模型的K-V系统有 Riak和 beansdb新版本. 日志型数据存储 何谓日志型?就是append only,所有写操作只追加而不修改老的数据,就像我们的各种服务器日志一样.在Bitcask模型中,数据文件以日志型只增不减的写入文件,而文件有一定的大小限制,当文件大小增加到相应的限制时,就会产生一个新的文件,老的文件将只读不写.在任意时间点,只有一个文件是可写的,在Bi

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例. 本文是这个系列的第一篇,在本文中,我们将讨论的Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建.读取.更新和删除)操作的工作原理. Elasticsearch是当今最流行的分布式搜索引擎,GitHub. SalesforceIQ.Netflix等公司将其用于全文检索和分析应用.在Insight,我们用到了Elasticsearch的诸多不同功能,比如: 全文检索 比如找

名词解释 页面: 页面大小: 页表: 页表项: 以上名词解释见: coursera <现代操作系统> -- 第七周 存储模型(1) 页表项大小: 问:以上是怎么计算出来的? 32位指什么? 页缓冲技术 问:为什么置换出去还要保留到内存,置换不就是为了减少内存的消耗吗?而留在内存中还是消耗的. 快表 (TLB) 引入快表的原因 解决办法 加快地址访问速度,以改善系统性能 程序访问的局部性原理1 -> 引入快表 快表是什么 加入 TLB 后的地址转换过程 首先第一件事是先查 快表 TLB,我

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 近期一直在分析OceanBase的源代码,恰巧碰到了OceanBase的核心开发人员的新作<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>.看完样章后决定入手,果然物有所值. 对于准备学习分布式的同学,这是一本不错的书籍,相对系统,全面的介绍了分布式的相关技术和项目,基本都是干货. 另一半是在介绍OceanBase的内容,对我来说,正是踏破铁鞋无觅处.接下来会有几篇专门研究存储引擎的读书笔记哟.废话不多说,转入正题. 1.存

BFM模型介绍及可视化实现(C++) BFM模型基本介绍 Basel Face Model是一个开源的人脸数据库,其基本原理是3DMM,因此其便是在PCA的基础上进行存储的. 目前有两个版本的数据库(2009和2017). 官方网站:2009,2017 数据内容(以2009版本为例) 文件内容 01_MorphableModel.mat(数据主体) BFM模型由53490个顶点构成,其shape/texture的数据长度为160470(53490*3),因为其排列方式如下: shape: x_1

CUDA并行存储模型 CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一

Prometheus是时下最为流行的开源监控解决方案,我们可以很轻松地以Prometheus为核心快速构建一套包含监控指标的抓取,存储,查询以及告警的完整监控系统.单个的Prometheus实例就能实现每秒上百万的采样,同时支持对于采集数据的快速查询,而对于Kubernetes这类抓取对象变更频繁的环境,Prometheus也是最好的选择.显然,这些优秀特性的实现都离不开一个设计优良的时序数据库的支撑.本文就将对Prometheus内置的时序数据库tsdb的设计与实现进行剖析,从架构设计以及代码

在本系列文章第三篇Odoo 12 开发之创建第一个 Odoo 应用中,我们概览了创建 Odoo 应用所需的所有组件.本文及接下来的一篇我们将深入到组成应用的每一层:模型层.视图层和业务逻辑层. 本文中我们将深入学习模型层,以及学习如何使用模型来设计应用所需的数据结构.我们会探索模型和字段的各项作用,包括定义模型关系.添加计算字段.创建数据约束. 本文的主要内容有: 学习项目 – 优化图书馆应用 创建模型 创建字段 模型间的关系 计算字段 模型约束 了解 Odoo的 base 模型 开发准备 本文

每一种数据存储系统,对应有一种存储模型,或者叫存储引擎.我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型,分别是: Hash存储模型 B-Tree存储模型 LSM存储模型 不同存储模型的应用情况 1.Hash存储模型 redis memcache 2.B-Tree存储模型 MySQL(以及大多数的关系型数据库) MongoDB 3.LSM树存储模型 HBase RocksDB 不同存储模型介绍 1.Hash存储模型 Hash存储模型其实就是HashMap(哈希表)的持久化实现.这种模型的特点是与Hash

上一节,我们主要说了Mes系统是什么,以及它的特点和难点,本节,再来讨论一下一个合格的MES系统的模型结构和基本功能. 现代工厂的快速发展,对MES系统提出了更高的要求,其必须满足范围广泛的任务要求,提供高效的数据处理和足够的集成度.因此MES系统可以通过跨部门的数据存储和一个共同的系统框架来实现.一方面集成所有应用,另一方面不依赖每个产品的适用性.一个初步完善的MES系统最少应该具备以下的基本功能: 一.生产过程管理 1丶订单管理:利用在线的实时性检查,采集订单相关信息,利用丰富的图表功能进行

  本文重点介绍下索引的存储模型 二分查找   给定一个1~100的自然数,给你5次机会,你能猜中这个数字吗? 你会从多少开始猜?   为什么一定是50呢?这个就是二分查找的一种思想,也叫折半查找,每一次,我们都把候选数据缩小了一半.如果数据已经排过序的话,这种方式效率比较高.   所以第一个,既然索引是有序的,我们可以考虑用有序数组作为索引的数据结构.   有序数组的等值查询和比较查询效率非常高,但是更新数据的时候会出现一个问题,可能要挪动大量的数据(改变index),所以只适合存储静态的数据

10-5. 在存储模型中使用自定义函数 问题 想在模型中使用自定义函数,而不是存储过程. 解决方案 假设我们数据库里有成员(members)和他们已经发送的信息(messages) 关系数据表,如Figure 10-4 所示: Figure 10-4. A simple database of members and their messages 可能有这种情况,我们不允许入门级的程序员在数据库中创建存储过程,然而,又想封装members和他们发送的messages条数最多的业务逻辑,这个时候我

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和

编号:1004时间:2016年4月12日16:59:17功能:BS模式的模型结构详解 URL:http://blog.csdn.net/icerock2000/article/details/4000613

写在前面:SQLite作为嵌入式数据库,通常针对的应用的数据量相对于通常DBMS的数据量是较小的.所以它的存储模型设计得非常简单,总的来说,SQLite把一个数据文件分成若干大小相等的页面,然后以B树的形式来组织这些页面.而对于大型的数据库管理系统,比如Oracle,或者DM ,存储模型要复杂得多.就拿Oracle来说吧,它对数据文件不仅从物理进行分块,而且从逻辑上进行分段,盘区和页的一个层次划分,DM也一样.不管怎么说,数据库文件要存储大量的数据,为了更好管理,查询和操作数据文件,DBMS不得

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度