问题 为什么这个代码 const float x[16] = { 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8,...[i] /= z[i]; y[i] = y[i] + 0; // <-- y[i] = y[i] - 0; // <-- } } 回答 这是由非规格化浮点数造成的。...处理器对非规格化浮点数的处理效率比规格化浮点数要慢 10-100 倍。...下面是针对上面的代码所做的测试， 第一次 第二次 第三次 0.1f 0.771s 0.683s 0.663s 0 12.157s 12.226s 12.496s 0.0f 12.108s 12.171s
我们看上面这个场景，如果快递员不熟悉你的小区，是不是会慢点，他的时间主要花费在了查找百度地图，询问物业管理。...有些人一听到慢，就非常着急的下结论，反射怎样怎样不行，怎样怎样不能用。但是，同学，反射到底比直接调用慢多少，你造吗，能给我个实际的数据吗？很多人其实对性能只有个模糊的概念，而没有数值支撑。...把一个函数执行一百万遍或者一千万遍，你才能真正了解一个函数的性能。也就是，你如果想判断性能，你就不能还停留在秒级，毫秒级的概念，你必须用另外一个概念替代，才能知道真正的性能。...大多时候，我们会把程序的性能归结于编程语言，或者使用了反射等技术，而甚少去关心自己的代码，这种心态会导致你技术的发展越来越缓慢，因为你已经失去了求知的欲望，以及一颗追求技术进步的心。...你的编程的思想才是限制你程序性能的最主要的因素
此时，你给自己刨了个可以把自己埋住的大坑。 因为面试官可能会追问你：“为什么减少DOM操作可以提高性能？” 为什么呢？ _______ 1、dom是什么？ES和 DOM是什么关系？...官方定义：DOM是一个独立于语言的、用于操作XML和HTML文档的程序接口(API)。在浏览器中主要用于与HTML文档打交道，并且使用DOM API用来访问文档中的数据。...7、打断浏览器的优化步骤 现代浏览器是相当完善的了，因为多次操作DOM会触发重排重绘、消耗性能。...（想到一个验证只发生重绘的情况，那就是后边也加点元素，如果重排了，后边的元素在控制台的检测下也会闪绿光。） 9、为什么不提倡重排和重绘？ 既然知道了这个dom操作会触发重排、重绘。...10、总结： 为什么操作DOM非常昂贵？
分析到这里，我们已经知道事情的前因后果了，解决也很容易，找到那个会话的信息，然后定位到哪个同事，让其提交即可解决。但是，为什么没有提交与提交过后的差距那么大呢？是什么原因呢？...相关理论与概念如下： 为什么要一致性读,为了保持数据的一致性。...如果一个事务需要修改数据块中数据，会先在回滚段中保存一份修改前数据和SCN的数据块，然后再更新Buffer Cache中的数据块的数据及其SCN，并标识其为“脏”数据。...当其他进程读取数据块时，会先比较数据块上的SCN和进程自己的SCN。...如果数据块上的SCN小于等于进程本身的SCN，则直接读取数据块上的数据； 如果数据块上的SCN大于进程本身的SCN，则会从回滚段中找出修改前的数据块读取数据。通常，普通查询都是一致性读。
文章目录 数据增强的原理 常用的数据增强技术 图像数据增强 文本数据增强 音频数据增强 数据增强的代码示例 拓展应用与挑战 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~数据增强：提高机器学习性能的有效技巧...❤️ 随着机器学习应用的广泛发展，越来越多的任务需要大量高质量的数据来训练模型。然而，获取足够多的真实数据并不总是容易的，而且可能会导致过拟合问题。...在这种情况下，数据增强技术应运而生，它通过对已有数据进行变换和扩充，以提高模型的泛化能力和性能。本文将介绍数据增强的原理、常用技术以及代码示例，帮助读者理解如何有效地利用数据增强提高机器学习性能。...然而，数据增强也面临一些挑战，例如如何选择合适的增强方式、如何平衡增强后的数据分布等问题。 结论 数据增强作为提高机器学习性能的有效技巧，在各个领域都有广泛的应用。...随着技术的不断发展，数据增强将在未来继续发挥重要作用，助力机器学习模型取得更好的性能。 结尾
添加第 1 个元素的时候，会分配一个大小为 1 的数组来存储该元素 添加第 2 个元素的时候，因为底层的数组已经没有空间了，所以 Go 会重新分配一个空间大小为 2 的新数组（原来数组的 2 倍），然后将原来的数组中的元素拷贝到新数组中上来...如果编译器对 slice 进行逃逸分析到堆栈上，还会影响 GC 的性能。 就性能而言，我们要帮助编译器进行改进。...在 Go 内部，会预分配一个能容纳 n 个元素的数组。因此，当添加 n 个元素后，底层的数组仍然是原来的那个数组。也就是说减少了内存分配的次数。...append 来添加元素 ③ 第三种使用给定长度进行初始化并使用 bars[i] 来进行更新元素值 第一种方案对性能影响最大。...当使用给定长度的参数进行初始化时，通过给 slice 的索引赋值来更新对应的元素，如果是使用特定容量的初始化方式，则使用 append 来添加元素。这两种方式相比，前者会更快一些。
这篇文章从“为什么数据库会慢”这个问题入手，把作者在这个方向多年的思考汇聚到了这篇文章里面，提出了八大解决方案。...下文是我工作多年以来，曾经使用过的八大方案，结合了平常自己学习收集的一些资料，以系统、全面的方式整理成了这篇博文，也希望能让一些有需要的同行在工作上、成长上提供一定的帮助。 为什么数据库会慢？...，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）、耗时也会越来越高。...以最底层的具体实现为例，那么索引的优化的成本应该是最小的，可以说加了索引后无论是 CPU 消耗还是响应时间都是立竿见影降低。...就如上面所说的，无论是哪种存储，数据量越少，自然查询性能就越高，随着数据量增多，资源的消耗（CPU、磁盘读写繁忙）、耗时也会越来越高。
当涉及到自然语言处理（NLP）数据增强时，各种技术和方法可用于生成更多的训练样本以改善模型性能。...以下是对每种方法的详细解释，以及附带的Python代码示例： 同义词增强（Synonym Augmentation）: 同义词增强是一种数据增强技巧，旨在通过将文本中的某些词汇替换为其同义词来生成更多的训练样本...可以根据具体任务和需求，将这些方法集成到你的NLP项目中，以生成更多的训练数据，提高模型的性能和泛化能力。通过这些方法，你可以更好地训练和部署NLP模型，以应对多样化的自然语言文本。...在NLP中，数据增强是一个重要的技术，可以帮助模型更好地处理多样性的文本数据，提高泛化能力，并降低过拟合的风险。...通过使用这些数据增强方法，研究人员和从业者可以更好地训练和部署NLP模型，以应对多样化的自然语言文本。这些方法的选择应该基于特定任务的需求和可用资源，以提高NLP任务的性能。
物联网本质上就是更多采集数据的入口和节点；云计算培养了服务的商业模式和集中建设降低单位计算和存储成本。...奇妙的关联度：但随着计算和存储成本的降低，发现可以处理全量数据，全量数据堆积在一起发生了非常多奇妙的现象。...3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维 首先就是我一直提的数据思维，所谓的数据思维，要重视数据的全面性，而非随机的抽样性。...4 、接下来发生怎样的事情泛互联网化 软件、硬件会免费，成为收集数据的入口行业垂直整合：一开始是软件做硬件、互联网公司做硬件和软件，接下来就是电商做金融、金融做电商、软件公司提供增值服务。为什么？...，这是以前证券公司所没核心的东西，为什么证券公司在产业里面话语权不重。
当图像经过神经网络的各个层时，特征的复杂度增加，同时图像的空间分辨率降低。因此，像素级mask无法通过高层次的特征准确的识别。...YOLOv3中使用的FPN使用自顶向下的路径来提取语义丰富的特征并将其与精确的定位信息结合起来。但对于为大目标生成mask，这种方法可能会导致路径过于冗长，因为空间信息可能需要传播到数百个层。...性能分析 使用ResNet-50骨干，使用多尺度图像进行训练，PANet超过了Mask-RCNN和2016年冠军，并且在2017年COCO实例分割挑战中也获得了冠军，在不需要大batch训练的目标检测任务中排名第二...在Cityscapes数据集上，它的表现也一直优于Mask-RCNN。经过COCO的预训练，该模型能够比Mask-RCNN高出4.4个百分点。 ?...它对所有level的特征进行池化，缩短了最低层和顶层之间的距离。并且使用增强路径来丰富每个级别的特征。
从底到上的路径增强 当图像经过神经网络的各个层时，特征的复杂度增加，同时图像的空间分辨率降低。因此，像素级mask无法通过高层次的特征准确的识别。...YOLOv3中使用的FPN使用自顶向下的路径来提取语义丰富的特征并将其与精确的定位信息结合起来。但对于为大目标生成mask，这种方法可能会导致路径过于冗长，因为空间信息可能需要传播到数百个层。...性能分析 使用ResNet-50骨干，使用多尺度图像进行训练，PANet超过了Mask-RCNN和2016年冠军，并且在2017年COCO实例分割挑战中也获得了冠军，在不需要大batch训练的目标检测任务中排名第二...在Cityscapes数据集上，它的表现也一直优于Mask-RCNN。经过COCO的预训练，该模型能够比Mask-RCNN高出4.4个百分点。...它对所有level的特征进行池化，缩短了最低层和顶层之间的距离。并且使用增强路径来丰富每个级别的特征。
尽管有这些改进，但在检测小物体和大物体之间的性能仍然存在显著差距。我们在具有挑战性的数据集MS COCO上分析当前最先进的模型Mask-RCNN。...正文 背景 先看一下表1了解一下为什么要针对小目标进行优化。...表1 是MS COCO实例分割挑战赛的排名情况，可见旷视科技排名No.1，排名第二的是...这不是重点，重点是红色标注的AP Small数据。...论文主要对COCO 数据集进行了分析： 在MS COCO中，训练集中出现的所有目标中有41.43％是小的，而只有34.4％和24.2％分别是中型和大型目标。...在第二个设置中，我们复制这些增强图像以模拟过采样。在最终设置中，我们保留原始图像和增强图像，这相当于用小目标对图像进行过度采样两倍，同时用更小的目标扩充复制的副本。 3.
数据泄漏常常导致模型性能膨胀，从而降低了再现性。在另一篇针对预测性神经影像学的综述中，57项研究中有10项可能通过在分离训练/测试之前对整个数据集进行降维而泄露了信息。...图4 协变量相关的泄露形式(包括泄露部位校正和泄露协变量回归)在HCPD中的预测性能。1.4 个体水平泄露由于在神经影像数据集中经常存在家族性的过度采样，通过家族结构的泄漏可能会影响预测模型。...泄露协变量回归证实了HCPD的结果，这是唯一一种持续降低性能的泄露形式。家族泄露和泄露部位校正效果甚微或没有影响。图7总结了在所有4个数据集和3种表型中，每个管道相对于金标准的性能变化。...然而，当对给定子样本进行多次k次分割的中位数性能时，除特征和受试者泄漏外，大多数泄漏类型的影响都降低了(补充图9)。...我们通常将泄漏与膨胀的预测性能联系在一起。然而，泄漏协变量回归降低了预测性能。我们的结果证实了之前的工作，表明协变量回归必须在交叉验证循环中进行，以避免效应量的错误紧缩。
/I57M1Y https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/596 为什么数据库的慢SQL会导致CPU的IO WAIT升高呢 我们先看一下计算机是怎么管理磁盘IO...当应用进程或线程发生IO等待时，CPU会及时释放相应的时间片资源并把时间片分配给其他进程或线程使用，从而使CPU资源得到充分利用。...理论与实际结合 那么反应到我们遇到的这个场景就是：iowait是cpu处于空闲状态，因为服务端要做事情之前一般要查一下库如用户权限之类会查用户权限表，现在mysql那里索引出问题了，io资源全被阻塞住了...简单类型，尽量避免复杂类型，降低由于复杂类型带来的附加运算。...请求量 适当缓存，降低缓存数据粒度，对静态并被频繁请求的数据进行适当的缓存 如用户信息，商品信息等 优化实现，尽量去除不必要的重复请求 如禁止同一页面多次重复请求相同数据的问题，通过跨页面参数传递减少访问等
NameNode 里有个叫 Namespace 的，它是维护整个 HDFS 文件系统的目录树结构及目录树上的状态变化的，比如一个目录树长这样...NameNode 里有还有个叫 BlockManager的，它是用来维护整个文件系统中与数据块相关的信息及数据块的状态变化的，比如，/user/bbb.avi 这个视频文件很大，它会被切分后存放在不同的地方...当 HDFS 里的目录和文件变多，Namespace 要维护的目录树就会变大；同时，文件数量增加，BlockManager 要记录的文件被切分后的 Block 信息就多了。...这两样东西都是维护在 NameNode 的内存里的，所以呢，慢慢地 NameNode 占用的内存就跟着变大了。...—————END————— 喜欢本文的朋友们，欢迎关注公众号DataChat，收看更多精彩内容~ 文中「澜妹、澜宝」使用了数澜的吉祥物，数澜科技：让数据用起来！
Encodings） ，可以在分类和下游任务上可以直接获得大幅的性能提升，尤其是在稠密任务上，由于条件位置编码 CPE 支持输入可变长度，使得视觉 Transformer 能够灵活处理来自不同空间尺度的特征...该架构说明 PVT 在仅仅通过 CPVT 的条件位置编码增强后就可以媲美或超越 Swin 的性能，这个发现证实 PVT 性能不及 Swin 的原因是使用了不适合的位置编码。...Twins 提出的空间可分离自注意力机制 （SSSA） 空间可分离自注意力使用局部-全局注意力交替（LSA-GSA）的机制，可以大幅降低计算成本，复杂度从输入的平方 O(H2W2d) 降为线性 O(mnHWd...COCO 目标检测（Retina 框架） 在经典的 COCO 目标检测任务中，使用 Retina 框架，Twins 模型大幅超过了 PVT，且证明 PVT 在通过 CPVT 的编码方式增强之后，可以超过或媲美...COCO 目标检测（Mask-RCNN 框架） 在 Mask-RCNN 框架下，Twins 模型在 COCO 上有较好的性能优势。 ?
现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。...**持续学习和优化：**根据模型在实际应用中的表现，收集反馈数据，持续优化和训练模型，提高其在复杂场景下的性能。...**持续学习和优化：**根据模型在实际应用中的表现，收集反馈数据，持续优化和训练模型，提高其在复杂场景下的性能。...通过在大量的无标签数据上进行预训练，大模型可以学习到大量视觉特征和语言特征，将极大地提升模型在下游任务上的性能。...同时，也需要研究如何在保证性能的同时，降低模型的计算资源消耗，使得这些模型能够在更广泛的设备和场景中得到应用。
数据增强（DA）被广泛用于提高深度模型的泛化性能。然而，大多数现有的DA方法在整个训练过程中使用具有随机大小的增强操作。...因此，与现有的DA方法相比，AdaAugment在训练过程中估计了欠拟合和过拟合风险，并在线训练中自适应地调整增强幅度以降低这两种风险。...当 m=0 时，不应用增强；而当 m=1 时，表示相应增强操作的最大幅度。这样，接近0的幅度会产生与原始样本更相似的样本，而接近1的幅度会产生更多样化的数据。...可以观察到，与现有的SOTA数据增强方法相比，AdaAugment在提高这些网络的准确性方面一致表现出优越性能。值得注意的是，作者的方法对两个数据集都显示了显著的改进。...具体来说，作者使用不同的增强技术在CIFAR-100数据集上预训练ResNet-50模型，然后在这些模型上对CIFAR-10数据集进行微调。因此，更优秀的DA技术会导致更高的迁移测试准确度。
同样基于Mask-RCNN检测框架，我们对比了不同骨干网络在COCO数据集上的效果，不难发现，ViT-CoMer在不同参数规模、不同训练配置下效果均领先于其他先进的骨干网络。...1.2.性能 训推性能均强悍（Rebuttle内容，后续补充至github） 相同的效果下，ViT-CoMer在训练、推理性能（耗时更短）上都更优。...基于Mask-RCNN检测框架，对比分析了ViT-Large、ViT-Adapter-Large和ViT-CoMer-Base-light三种方案的性能，可以看出ViT-CoMer-Base-light...我们在Imagenet数据集上对比了ViT和ViT-CoMer的结果，实验显示我们的算法依旧有很强的竞争力。...同时对相加后的特征进行了多尺度自注意力操作，这样不同尺度的特征之间也进行了借鉴和增强。
往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 为什么我建议线上高并发量的日志输出的时候不能带有代码位置 一般现在对于业务要查询的数据量以及要保持的并发量高于一定配置的单实例...BY id DESC LIMIT 20 这个表的分片键就是 user_id 一方面，正如我在“为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index”中说的，数据量可能有些超出我们的预期...但是相对的，如果 Delete 就相当于完全浪费了存储空间了。 一般情况下这种不会造成太大的性能损耗，因为删除一般是删的老的数据，更新一般集中在最近的数据。...久而久之，你的数据可能会变成这样： 这样导致，原来你需要扫描很少页的数据，随着时间的推移，碎片越来越多，要扫描的页越来越多，这样 SQL 执行会越来越慢。...虽然 MySQL InnoDB 对于这个有做预留空间的优化，但是日积月累，随着归档删除数据的增多，会有很多内存碎片降低扫描效率。
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