一、序言 使用Nginx作为web应用服务时，会代理如下常见文件：js、css、JSON、图片等，本文提供基于Nginx内置的压缩技术，提供网络请求响应速度的解决方案。...1、网络压缩原理 网络压缩的原理是消耗CPU资源，减少文件在公网传输的大小，提高响应速度。...二、网络压缩 此部分所有的压缩内容在浏览器端都会还原，特别需要指出的是图片，图片在网络间是压缩状态传输的，到达浏览器后是会被还原的。...技术实现依托gzip压缩，仅仅在服务器与客户端网络传输时对静态资源进程压缩，文件的大小在压缩前与还原后保持不变。...能够动态实现常见格式图片的压缩与裁剪，动态减小网络传输的文件大小。
用虚拟机软件虚拟出来的硬盘文件会随着使用而变大，因为磁盘碎片的产生，这个文件里也有很多的没用的空闲空间，为了节省空间，可以对虚拟硬盘文件进行压缩。...以下以Virtual Box的vdi格式为例 指导思想 虚拟机: 清理系统，卸载、删除系统垃圾文件 虚拟机: 将磁盘数据靠“前”移动，使用 Free Utility 将剩余磁盘空间写“零” 物理主机...: 清除“零”字节空间，使用 VBoxManage modifyhd 工具压缩 VDI 磁盘镜像文件 Windows 虚拟机 虚拟机: 删除系统垃圾文件，运行磁盘整理程序… 虚拟机: 用 SDelete...VirtualBox的虚拟磁盘文件，vdi的压缩命令为 ======= VBoxManage modifyhd 虚拟硬盘文件地址.vdi -compact # ======= Virtual PC 的虚拟磁盘文件...，vhd的压缩命令为 ======= diskpart select vdisk file=[虚拟磁盘文件地址].vhd compact vdisk
心情大好，给VPS升级了一下系统，然后自己配了LNMP安装脚本，用yum源安装的话更新比较方便点哈 这个过程挺麻烦啊，所以果断要记下来，以防以后要用到 如果...
【磁盘分区】步骤一：在桌面左下角的搜索：创建并格式化硬盘分区 步骤二：选取容量太大的磁盘进行分成两个磁盘 压缩，打个比方，你想把500G的一个磁盘分成2个磁盘，压缩会在你500G磁盘中抽取，想分出一个...300G的容量的一个磁盘的话，要输入压缩量307200MB（300GB(十亿字节)=307200MB(兆字节)） 步骤三：点击压缩卷(H) 输入想要提取的容量(MB) 然后系统会自动分出未分配的容量...【磁盘扩展：就是把电脑未被使用的空间添加到自己的盘符中】（注意！像图片中的7.63GB、990MB\500MB…..这些都是系统空间，千万不要将空间扩展到其他磁盘，不要更改！系统会出问题的。）...好了，C盘清理，磁盘压缩、扩展就讲到这里啦。
MYSQL 的数据库中的表，在使用中因为插入，删除或者UPDATE 等会产生页面的碎片，而碎片多了就会产生页面中不可用的数据空白，空白多了就会导致实际上存储的数据和在文件上生成的数据文件之间的差异，导致磁盘空间浪费的问题...optimize table 对于数据库是有必要操作的，尤其针对业务中对表操作中充斥了大量的insert ,update,delete 等操作，使用这个命令可以让数据库重新的组织数据和重组，并且已经可以被释放的磁盘空间可以在释放给操作系统...另一种对表得数据压缩的方式也可以将表进行处理,直接将表的数据格式转变为 compressed ,通过这样的方式对于一些 varchar, text blob 等字段类型较多的表进行空间方面的缩减。...但 如果表中的字段都是整形或数值型的状态，那么表基本上就不会被压缩。
为什么需要进行神经网络压缩，因为有些服务需要部署，设备内存和计算能力有限，需要进行模型压缩，在设备上运行的好处是低延迟，隐私性。 不考虑硬件问题，只考虑通过软件算法优化。...修剪网络 参数过多或者没有用的参数，可以将其剪掉。...先训练一个最大的网络模型，衡量评估每个参数的重要性， 看权重的绝对值 评估神经元的重要性，可以将其修剪掉 修剪后能力会降低一点，并想办法将性能变好一点，对小模型进行微调 不要一次性剪掉大量参数 动了元气性能不太行...对网络进行修剪，只是改输入输出的dim，在torch里面好实现，gpu也好加速。 先训练大模型，再训练小模型达到相同性能，那为什么不直接训小模型呢？...* 动态计算 期望网络能自己调整计算量，因为模型会跑到不同设备上。电量的多少也会对性能有影响。
---- ---- ---- 今天主要和大家分享的是比较火热的话题——压缩网络！...在这样的情形下，网络模型迷你化、小型化和加速成了亟待解决的问题。 其实早期就有学者提出了一系列CNN模型压缩方法，包括权值剪值（prunning）和矩阵SVD分解等，但压缩率和效率还远不能令人满意。...近年来，关于模型小型化的算法从压缩角度上可以大致分为两类：从模型权重数值角度压缩和从网络架构角度压缩。另一方面，从兼顾计算速度方面，又可以划分为：仅压缩尺寸和压缩尺寸的同时提升速度。...Deep Compression的算法流程包含三步，如下图所示： 深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题 ? 1）网络剪枝 网络剪枝已经被广泛研究于压缩CNN模型。...为了计算压缩率，给出个簇，本文只需要 bits去编码索引，通常对于一个神经网络有个连接且每个连接用 bits表达，限制连接只是用个连接共享权值将会导致一个压缩率： ?
本次演讲的主要内容是深度卷积神经网络压缩。...在演讲中，韩松从三个方面讲解了模型压缩：神经网络的内存带宽、工程师的人力资本、分布式网络训练消耗的带宽。...在第一个方面，韩松首先介绍了模型压缩中的模型剪枝，他将神经网络中绝对值趋近于零的神经元去除，从而将密集的神经网络模型剪枝为稀疏的神经网络模型。...对于第二个方面，模型压缩技术需要为神经网络的各层设计压缩策略（如各层的压缩率），因此手工设计耗时耗力。...除了对模型进行压缩，韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经网络结构。 对于第三个方面，韩松的团队使用深度梯度压缩技术加速分布式网络训练。
另一方面，由于剪枝操作对网络结构的破坏程度极小，这种良好的特性往往被当做网络压缩过程的前端处理。将剪枝与其他后端压缩技术相结合，能够达到网络模型的最大程度压缩。...4 二值网络（p75-77） 二值网络可以被视为量化方法的一种极端情况：所有参数的取值只能是去±1。正是这种极端的设定，使得二值网络能够获得极大的压缩效益。...而这一优点是其余压缩方法所不能比拟的。深度神经网络的一大垢病就在于其巨大的计算代价，如果能够获得高准确度的二值网络，那么便可摆脱对GPU等高性能计算设备的依赖。...为了使得不同卷积核的输出能够拼接成一个完整的输出，需要对3x3的卷积输人配置合适的填充像素； 7 小结 本章从“前端压缩”与“后端压缩”两个角度分别介绍了网络模型压缩技术中的若干算法，这此算法有着各自不同的应用领域与压缩效果...； 低秩近似、剪枝与参数量化作为常用的三种压缩技术，已经具备了较为明朗的应用前景；其他压缩技术，如二值网络、知识蒸馏等尚处于发展阶段。
linux 监控网络IO、磁盘、CPU、内存 CPU：vmstat ，sar –u，top 磁盘IO：iostat –xd，sar –d，top 网络IO：iftop -n，ifstat，dstat –...nt，sar -n DEV 2 3 磁盘容量：df –h 内存使用：free –m，top 1.查看什么进程占用端口： netstat -antp | fgrep 2.查看进程资源：
英特尔的研究者提出新型深度神经网络压缩技术 DeepThin，适合移动端设备，性能优于其他压缩技术。...深度压缩（或深度神经网络权重矩阵压缩）技术为此类场景扩展了应用资源。现有的压缩方法无法高效压缩模型，压缩 1-2% 都比较困难。...在 TFKaldi 上，DeepThin 网络的词错率（WER）在几乎所有测试压缩率情况下优于其他方法，平均优于秩分解 60%，优于剪枝 57%，优于等大小的手动调整网络 23%，优于计算成本高昂的 HashNet...在 DeepSpeech 上，DeepThin 压缩网络比所有其他压缩方法的测试损失都低，优于秩分解 28%，优于剪枝 27%，优于手动调整同样大小网络 20%，优于 HashNet 12%。...整合了流行和常用的 TensorFlow 框架，使用户无缝压缩不同粒度的模型。我们在该库中实现了之前的压缩技术，以对比不同压缩方法的准确率损失。 在同样大小的网络上，比其他压缩方法的准确率更高。
Python 并发网络库 Tornado VS Gevent VS Asyncio Tornado：并发网络库，同时也是一个 web 微框架 Gevent：绿色线程(greenlet)实现并发，猴子补丁修改内置...socket Asyncio：Python3 内置的并发网络库，基于原生协程 Tornado 框架 Tornado 适用于微服务，实现 Restful 接口 底层基于 Linux 多路复用 可以通过协程或者回调实现异步编程...不过生态不完善，相应的异步框架比如 ORM 不完善 Gevnet 高性能的并发网络库 基于轻量级绿色线程(greenlet)实现并发 需要主要 monkey patch, gevent 修改了内置的...socket 改为非阻塞 配合 gunicorn 和 gevent 部署作为 wsgi server Asyncio 基于协程实现的内置并发网络库 Python3 引入到内置库，协程+事件循环 生态不够完善
（socket正是一个这样的例子，它由操作系统实现，让网络通信变的无比简单） 不过个人认为作为保证事物按预期发展的测试人员应该了解更多，高并发到底意味着什么，socket背后的网络行为等等 其实网络数据的并发当然是个十分复杂的东西...，不过前提是网络，我们不能简单的描述为”发送一次请求“，当我们向操作系统申请”发送一次请求“，后面发生了很多事情这些事情我们有必要知道 我们先简单的回忆一下必要的网络知识 ?...以上是TCP/IP的四层模型（TCP/IP不是只包括tcp跟ip这2个东西，是一堆协议的集合），后面2层路由等设备关注可能会比较多，我们现在暂时只关注传输层 那既然是网络并发总是要”发“的吧，提到发那还必须先知道是使用合种协议去发送...以上可以看出来连接的数量一般是不会成为瓶颈（注意连接的建立还是需要少量消耗的，当然这个消耗一般存在于网络上我们现在暂时只关注与对服务器本身的消耗），当然重要的还是发的内容，一般情况下在网络条件允许的情况下...服务器接收到的业务数据绝不是为了简单的显示，它需要做的事情更多，如何用最小的代价完成当前业务成为了制约处理能力（并发量）的关键（当然也许多分布式部署几台服务器或增加些硬件配置会有不错的效果） 若是作为测试人员就必须了解服务的应用场景
，为了能够在移动端部署模型，我们经常要用到神经网络压缩的方法。...按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。...前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、紧凑的模型结构涉及以及滤波器（filter）层面的剪枝等； 后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化以及二值网络等，目标在于尽可能减少模型大小...总结：前端压缩几乎不改变原有网络结构（仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数），后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变，造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。...剪枝操作对网络结构的破坏程度极小，将剪枝与其他后端压缩技术相结合，能够达到网络模型最大程度压缩。 参数量化 相比于剪枝操作，参数量化则是一种常用的后端压缩技术。
InnoDB数据页面压缩（Page Compression）技术可以使数据文件体积变小，降低磁盘开销，2亿行记录，可提高吞吐量（20%-30%），以较小的成本提高了CPU的利用率。...尤其是对只读/读多写少的业务，（例如，查询历史订单表）最为有效，同样的磁盘空间可以存储更多的数据。...行格式压缩的COMPRESSED Row Format工作原理是：当用户获取数据时，如果压缩页不在Innodb_Buffer_Pool缓冲池里，那么就会从磁盘加载进去，并且会在Innodb_Buffer_Pool...缓冲池里开辟一个新的未压缩的16KB的数据页来解压缩，因此在缓冲池里同时存在着压缩和解压缩两个页面。...为了避免多次压缩和解压缩，当有足够的内存空间时，InnoDB 会尝试将压缩和解压缩的页面都保留在Innodb_Buffer_Pool缓冲池中。
为了解决这种限制，本文引入“深度压缩”，一共有三个阶段的流水线：剪枝、量化和霍夫编码，它们一起工作去减少神经网络的存储问题，并在没有影响精确度的情况下压缩了35倍到49倍。...一、网络剪枝 网络剪枝已经被广泛研究于压缩CNN模型。在早期工作中，网络剪枝已经被证明可以有效地降低网络的复杂度和过拟合。...五、总结 本文提出了“深度压缩”，在没有影响精确度的情况下进行神经网络的压缩。本文的方法使用了剪枝、量化网络权值共享和应用霍夫曼编码操作。...本文强调了实验在AlexNet上，没有精确度损失的情况下减少了参数存储，压缩了35倍。相同的结果在VGG-16和LeNET网络中，分别压缩了49倍和39倍。...本文的压缩方法有助于复杂的神经网络应用在移动程序中，解决了应用程序的大小和下载带宽限制。 ----
相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢？...最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？...接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。...模型蒸馏 前三个方法是在一个特定模型结构的基础上，对网络进行压缩和加速，而模型蒸馏则“剑走偏锋”直接设计了一个简单结构的小网络，那小网络的准确率怎么和大网络比呢？...总结 本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法，其中网络裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度，着眼于减少标量乘法和加法个数来实现模型压缩和加速的；而模型量化则是着眼于参数本身，直接减少每个参数的存储空间
EasyDSS平台内有默认的存储磁盘，当默认存储磁盘空间不足时就需要更改存储磁盘的地址或者对磁盘进行扩容。但是在视频直播的时候，如果并发过大，也会带来磁盘读写能力的压力。...在实际使用中，EasyDSS大并发的情况也会发生，但我们对此并不是毫无办法，修改文件就是一个有效减缓磁盘读写压力的方式。...image.png 3.在hls这一段将cleanup_mode:0 将0改为2，将false改为true： image.png 4.保存退出，然后重启服务，hls的流默认使用的是内存进行读写，提高了读写速度，解除了磁盘读写的限制
磁盘IO主要的延时是由（以15000rpm硬盘为例）：机械转动延时（机械磁盘的主要性能瓶颈，平均为2ms） + 寻址延时（2~3ms） + 块传输延时（一般4k每块，40m/s的传输速度，延时一般为0.1ms...（平均为5ms） 网络IO主要延时由：服务器响应延时 + 带宽限制 + 网络延时 + 跳转路由延时 + 本地接收延时 决定。...（一般为几十到几千毫秒，受环境干扰极大） 所以两者一般来说网络IO延时要大于磁盘IO的延时。
1、清理缓存 echo 3>/proc/sys/vm/drop_caches 2、测试写 dd if=/dev/zero of=/var/lib/ceph...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
