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  • 模型压缩部署概述【转载】

    一、模型在线部署深度学习和计算机视觉方向除了算法训练/研究,还有两个重要方向: 模型压缩(模型优化、量化)、模型部署(模型转换、后端功能SDK开发)。所谓模型部署,即将算法研究员训练出模型部署到具体端边云芯片平台上,并完成特定业务视频结构化应用开发。现阶段平台主要分为云平台(如英伟达

    作者: 浩泽学编程
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  • 一键配置OS core工具

    os core工具,如需配置整个集群core需在每个配置配置节点执行。使用方法:1.上传文件(所有配置节点都要执行)使用root用户登录需要配置节点,并上传config_sys_core.py文件。config_sys_core.py文件见文档结尾附件,下载后重命名为config_sys_core

    作者: 七个菠挪
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  • ModelArts训练管理模块预置算法生成.pbtxt库文件,如何在Unity工具调用该库文件?

    大家好,本人使用ModelArts训练管理->训练作业->预置算法生成库文件,文件格式为:.pbtxt,我想在Unity工具里面调用这个库文件,请问具体应如何操作?谢谢!

    作者: rockforxm
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  • 分享论文——一种基于固定深度树结构在线日志解析方法

    一些剪枝方法2、 作者提出方法十分直观,并且灵活,与其说是一种日志分析算法,更多是一种基于树结构日志分析思路,一些其他基于树结构日志处理方法亦可以很方便整合到作者模型中。

    作者: 初学者7000
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  • 配置信息管理

    配置信息管理 场景概述 配置命令简介 操作步骤 父主题: 使用场景

  • 【精通底层】从硬件到代码优化程序性能

    gt;程序,针对不同目标硬件平台还可能进行特定优化等等,优化难点在于你需要对系统有充分理解,那么如何优化是本章讨论重点。影响程序性能四个方面: GCC(编译器编译)实现时候做了两层中间码,分别是GIMPLE中间码,RTL中间码。代码生成阶段要考虑对应指令集架构的寄存器使用,以及考虑流水线的调度。

    作者: 小明的混沌之路
    发表时间: 2022-07-31 05:34:38
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  • 机器学习(零)导学和sklearn库

    库 • 开源、可复用 四.课程目标 • 了解基本机器学习原理及算法学习利用机器学习算法解决应用问题能力 • 掌握sklearn库中常用机器学习算法基本调用方法,避免重复造车 五.资料推荐 《机器学习》-周志华 《PRML》-Bishop 《Machine

    作者: 野猪佩奇996
    发表时间: 2022-01-22 17:25:16
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  • 强化学习 使用范围

    一  尽管我们在机器学习社区中广泛使用强化学习,但强化学习不仅仅是一个人工智能术语,它是许多领域中一个中心思想,如下图(强化学习多个方面,Many Faces of Reinforcement Learning)所示。二  事实上,许多这些领域面临着与机器学习相同问题:如何优化决策以实现最佳结果,这就是决策科学

    作者: 我就是豆豆
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  • Linux内核配置系统

    config里面的配置生成图形界面,用户操作图形界面修改配置, 保存配置时系统会自动更新autoconf.h。 修改默认配置方法: 依据内核配置系统工作流程,考虑各个步骤修改难度, 最后发现最简单而且有效方法是进行配置文件替换, 在sh脚本中写文件替换操作,用配置同名文件替换掉已存在的

    作者: 用户已注销
    发表时间: 2021-11-18 19:57:04
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  • Ansible — ansible.cfg 配置文件解析

    文章目录 目录 配置类型 ansible.cfg 配置文件 [defaults] Section [ssh_connection] Section 配置类型 Ansible 支持以下配置类型,读取顺序如下: 环境变量 ANSIBLE_CONFIG

    作者: 云物互联
    发表时间: 2021-08-05 15:55:00
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  • 计算机视觉算法视频摘要(Video Summarization)

    以上代码使用OpenCV库读取视频文件,并以指定关键帧间隔提取关键帧。然后,将关键帧写入输出视频文件。请注意,此示例仅演示了基于关键帧视频摘要方法一部分,实际应用中可能需要更复杂算法和处理过程。 视频摘要算法方法 视频摘要算法方法主要包括以下几种: 基于关键帧方法:通过选择具有代表性关键帧来生成视

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-09-18 09:53:13
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  • C#桶排序算法

    合并桶:将所有桶内的数据按照顺序合并成一个有序数组。 桶排序算法步骤 确定桶数量:根据数据分布和范围,确定桶数量。桶数量过多或过少都会影响排序效率。 初始化桶:创建一个数组,每个元素是一个空列表或队列,用于存储对应桶内数据。 分配数据到桶:遍历待排序数组,根据每个数据值将其分配到对应桶中。 桶

    作者: Rolle
    发表时间: 2024-10-31 00:02:20
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  • 共享中心连接配置(作为共享中心ROMA Exchange配置) - ROMA资产中心 ROMA Exchange

    共享中心连接配置(作为共享中心ROMA Exchange配置) 前提条件 中文版本和英文版本之间不能进行级联共享,请配置共享连接租户和当前租户版本一致。 确定好作为共享中心ROMA Exchange。 提前创建好管理员,共享中心运营管理台,需要三类管理员: 租户管理员A:部署作为共享中心的ROMA

  • 有个新算法居然把AI电耗降了95%,靠竟然还不是黑科技!

    AI工程师们绝妙之处就在于,他们发现,在AI很多应用场景下,并不需要那么高精度。于是,他们开发了一个算法,把那些原本用浮点运算解决问题,换成了用整数加法来处理。这就像是把一辆费油跑车换成了一辆省油小轿车,照样能开,而且还更环保。 新算法实际效果如何?95%省电是吹牛吗?

    作者: 老码小张
    发表时间: 2024-11-05 18:42:53
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  • mySQL 配置Undo表空间

    义undo表空间数量。该设置在MySQL实例生命周期内是固定,因此如果您不确定最佳值,请估计较高值。 4.使用您选择选项值创建一个新MySQL测试实例 5.在数据量类似于生产服务器测试实例上使用现实工作负载来测试配置 6.对I/O密集型工作负载性能进行基准测试 7

    作者: eric0435
    发表时间: 2022-12-05 02:03:08
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  • MybatisPlus多数据源配置

    源,没有标注会使用默认配置数据源,标注名字则会使用已存在配置这个名字数据源,简单便捷~ 2.mybatisPlus多数据源操作 官网文档 2.1 首先是导入多数据源依赖 注意一点是次数导入依赖版本号需要与项目其他相关使用mybatisPlus版本号保持一致

    作者: 多米诺的古牌
    发表时间: 2022-01-20 09:12:10
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  • PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移

    组合,通过最优化方式生成新图像,使新图像同时具有一幅图像风格和另一幅图像内容。 图4对风格迁移内部过程进行了可视化。上面的一行中,作者将VGG网络不同层输出构建风格表示,再反过来进行可视化,得到重构风格图片;下面的一行中,作者将VGG网络不同层输出构建内容表示,

    作者: TiAmoZhang
    发表时间: 2023-03-17 01:33:55
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  • k8s使用私有镜像仓库访问凭据配置

     k8s创建私有仓库凭据有两种方式  1.使用kubectl命令创建secret 2.使用docker凭证作为k8s凭据。  1.使用kubectl命令创建secret kubectl create secret docker-registry <name> --docker-

    作者: 清雨小竹
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  • ServiceStage组件回滚 - 部署 CodeArts Deploy

    ServiceStage部署区域(region)。 部署系统 支持云容器引擎、弹性云服务器、弹性伸缩组等多种部署系统。 应用名称 选择在ServiceStage中创建应用。 组件名称 选择需要部署组件。 环境名称 选择需要部署环境。 组件实例 选择需要部署组件实例。 实例快照

  • 云硬盘三副本技术 - 云硬盘 EVS

    存储系统自动确保3个数据副本分布在不同机柜不同服务器不同物理磁盘上,单个硬件设备故障不会影响业务。 存储系统确保3个数据副本之间数据强一致性。 例如,对于服务器A物理磁盘A上数据块P1,系统将它数据备份为服务器B物理磁盘B上P1''和服务器C物理磁盘C上P1',P1、P1'和P