通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...那具体应该怎么设置大小呢？ 假设这个应用是两者混合型的，其中任务即有 CPU 密集，也有 IO 密集型的，那么我们改怎么设置呢？是不是只能抛硬盘来决定呢？ 那么我们到底该怎么设置线程池大小呢？...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。 如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C) CPU数量是确定的，CPU使用率是目标值也是确定的，W/C也是可以通过基准程序测试得出的。...这个经验公式的原理很简单，T个线程，每个线程占用P的CPU时间，如果刚好占满C个CPU,那么必有 T * P = C。 如果一个web程序有CPU操作，也有IO操作，那该如何设置呢？...article/details/78990156 《java虚拟机并发编程》 腾讯面试官：线程池要设置多大： http://www.zyiz.net/tech/detail-121726.html 如何合理地估算线程池大小
问题 C 语言中如何确定数组的元素个数？ 回答 int a[17]; size_t n = sizeof(a) / sizeof(int); 但上面的写法还有点不足。...如果以后数组 a 的类型变为其它类型，那么 sizeof(int) 这种写法就会出现兼容问题，所以建议下面的写法， size_t n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); 如果你的程序需要大量使用这种语句
调整锚点大小：RetinaNet 的默认锚点大小为 32、64、128、256、512。这些锚点大小适用于大多数目标，但由于我们处理的是航空图像，某些目标可能小于 32。...这个代码工程里提供了一个方便的工具，用于检查现有锚点是否有效。在下图中，绿色标注被锚点中的标注覆盖，红色标注将被忽略。可以看出，相当一部分标注对于最小的锚点大小来说也太小。...RetinaNet默认锚点大小结果 因此，我调整了锚点，丢弃512中最大的锚点，而是添加一个大小为16的小锚点。这显著改善了结果，如下所示： 增加一个小锚点 有了这一切，我们准备开始训练。...用于训练和验证的标注是输入数据， config.ini 具有更新的锚点大小。所有的文件都在我的Github中。 到这里，就完成了！ 这个模型训练速度很慢，我训练一晚上。...我大概花了一晚上的时间训练 RetinaNet，而训练出的模型性能还不错。接下来我准备探索如何进一步调整RetinaNet 架构，在航拍物体检测中能够获得足够高的精度。
我们之所以延续使用锚框，是因为这一方法的思想存在已久——历史上第一个目标检测器就是借鉴了经典计算机视觉早期检测模型中滑动窗口(sliding window)的概念。...首先，让我们看看这种方法是如何工作的: 设 Fᵢ为总步长为s的 CNN 的第一层Fᵢ⁰ 特征图。...相反，被确定为正样本的每个点（位于边界框内并具有正确的类标签）都是边界框尺寸参数回归的一部分。而这可能是即使使用的超参数更少，但FCOS比基于锚框的检测器工作得更好的原因之一。...对于特征图中的每个点，我们计算其分类得分，而对于被确定为正样本的每个点，我们进行回归。因此，总损失函数变成： ? 其中，λ=1。...对于这两种模型，在nms阈值等参数设置相同的情况下，采用多级预测策略和centre-ness策略的FCOS算法表现都优于RetinaNet。
上周写过一个什么是大小端的答疑解惑，今天接着说如何使用C语言来确定当前系统的大小端，下面介绍两种有效的方法。...方法1：利用union类型 —— 可以利用union类型数据的特点：所有成员的起始地址一致。
当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网，同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射，超过现有的COCO单单阶段检测器。...3、无锚特征选择模块在本节中，我们通过演示如何将我们的功能选择无锚(FSAF)模块应用到具有特征金字塔的单镜头探测器(如SSD、DSSD和RetinaNet)来实例化它。...在不失一般性的前提下，我们将FSAF模块应用到目前最先进的RetinaNet中，并从以下几个方面展示了我们的设计:1)如何在网络中创建无锚分支(3.1);2)如何生成无锚支路的监控信号(3.2);3)如何为每个实例动态选择...我们最后的模型是带有FSAF模块的RetinaNet，即基于锚的分支加上FSAF模块。...插入ResNeXt-101-64x4d后，AP进一步提高到44.6%，大大超过了之前最先进的单阶段检测器。5、结论该工作将启发式特征选择确定为基于锚点的单点特征金字塔检测器的主要限制。
image.png 窗口大小 image.png ?...OpenCV中标准差与窗口大小的换算 在OpenCV函数createGaussianFilter中，若未指定窗口大小，通过\(\sigma\)推算窗口大小方式如下，半径为\(\sigma\)的3或4倍：...image.png 具体地，在函数getGaussianKernel中，当ksize不大于7时，直接从内部的\(small_gaussian_tab\)取对应大小的高斯核，若大于7，则使用上式计算出\(...window size of a Gaussian filter Optimal Gaussian filter radius Fast Almost-Gaussian Filtering 本文出自本人博客：如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小
因此在面对神经网络这种容量很大的model前，是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。 贴心的小夕还是先带领大家简单回顾一下神经网络的一次迭代过程： ?...由此，最直观的超参数就是batch的大小——我们可以一次性将整个数据集喂给神经网络，让神经网络利用全部样本来计算迭代时的梯度（即传统的梯度下降法），也可以一次只喂一个样本（即严格意义上的随机梯度下降法，...插播一下，鞍点就是loss曲面中像马鞍一样形状的地方的中心点，如下图： ?...（图片来自《Deep Learning》） 想象一下，在鞍点处，横着看的话，鞍点就是个极小值点，但是竖着看的话，鞍点就是极大值点（线性代数和最优化算法过关的同学应该能反应过来，鞍点处的Hessian矩阵的特征值有正有负...最开始的时候好像在说标准差来着，反正方差与标准差就差个根号，没影响的哈~），对梯度的估计要准确和稳定的多，因此反而在差劲的局部最优点和鞍点时反而容易自信的呆着不走了，从而导致神经网络收敛到很差的点上，跟出了
一种方法是首先定位几个预定义或自学习的关键点，然后限定对象的空间范围。我们称这种类型的无锚检测器为基于关键点的方法。...在剩下的部分中，首先介绍实验设置，然后排除了所有实现上的不一致，最后指出了基于锚和无锚检测器之间的本质区别。经过实验分析，可以看出来FCOS比RetinaNet实际AP值只高了0.8个点。...这些结果表明，正样本和负样本的定义是锚定检测器和无锚检测器的本质区别。 ? 回归 在确定正样本和负样本之后，对象的位置从正样本回归，如下图（a）所示。 ?...分析 只有一个超参数k，其实在金字塔的每一层确定的锚框的数目，经过试验证明这个参数是不敏感的，因而这种方法可以看做是一种非超参数的方法。而且试验发现anchor size也是不敏感的。...单模型单尺度测试的最佳结果为47.7%，大大优于所有的先验检测器。最后，采用多尺度测试策略，提出的新方法的最佳模型达到了50.7%的AP。
在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。...不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的， 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠的数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头的维度 B = batch_size = 批大小 S...： M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系
这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。...不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的， 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。...所以最后内存就变为： memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需的内存，因为这大部分是静态的，不依赖于批大小...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠的数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头的维度 B = batch_size = 批大小 S = sequence_length...M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大的序列，M与输入序列长度的平方成正比，与批大小成线性比例，这也就证明了序列长度和内存占用有很大的关系
在以前的工作中，他们经常使用锚盒和地面真值盒之间的交集(IOU)来确定锚盒的标签(例如，如果锚盒的IOU在[0:5;1])。这些超参数对最终精度有很大影响，需要进行启发式调优。...接下来，我们展示了如何利用多级预测来提高召回率并解决由于重叠边界框而产生的歧义。最后，我们提出了我们的“中心”分支，它有助于抑制低质量的检测边界框，并大大提高了整体性能。...结果表明，与基于锚点的检测器相比，基于模糊神经网络的检测器具有更好的性能。在FPN之后，我们在不同层次的feature map上检测不同大小的对象。...与基于锚点的检测器将不同大小的锚点盒分配到不同的特征层不同，我们直接限制每个层的边界盒回归范围。更具体地说，我们首先计算出各个位置在所有特性级别上的回归目标 。...请注意，基于锚点的RetinaNet使用两个IoU阈值将锚点盒标记为阳性/阴性样本，这也有助于抑制低质量的预测。提出的中心度可以消除两个超参数。
（2）RetinaNet使用了类似于Anchor的预选框，在每一个金字塔层，使用了9个大小不同的预选框。...RetinaNet完全依靠统一的iou来决定哪一层哪一个位置anchor负责预测，而FCOS显式的分为两步：先利用scale ratio来确定gt分配到哪一层，然后利用center sampling策略来确定哪些位置是正样本...首先将groundtruth框内的anchor point视为候选正样本，然后根据为每个金字塔等级定义的比例范围从候选样本中选择最终的正样本，最后那些未选择的锚点为负样本。 ?...对于1和2两个输出预测层，retinanet采用统一阈值iou，可以确定上图蓝色1位置是正样本，而对于fcos来说，有2个蓝色1，表明fcos的定义方式会产生更多的正样本区域。...个正样本，与其大小和长宽比无关，而RetinaNet和FCOS则是偏向大目标有更多的正样本，导致针对不同的物体训练不公平。
前言 锚点目录定位功能在长页面和文档类网站中非常常见,它可以让用户快速定位到页面中的某个章节 如何在React中实现锚点定位和平滑滚动 目录自动高亮的实现思路 处理顶部导航遮挡锚点的解决方案 服务端渲染下的实现方案...对于锚点定位来说,主要涉及这两个部分: 设置锚点,为页面中的某个组件添加id属性 点击链接,跳转到指定锚点处 例如: // 锚点组件 function AnchorComponent() {...问题解析 遮挡问题 有时锚点会被固定的Header遮挡,此时滚动会定位到元素上方,用户看不到锚点对应的内容。...常见的解决方案是: 设置锚点元素margin-top #anchor { margin-top: 80px; /* header高度 */ } 直接设置一个和Header高度相同的margin,来防止遮挡...但是在Next.js的SSR环境下就会有问题: 点击目录链接时,页面不会滚动。 这是因为在服务端,我们无法获取组件的ref,所以锚点元素不存在,自然无法定位。 滚动页面时,目录高亮也失效。
通过将每个物体分配给单个或多个锚框，可以确定特征并进行物体分类和定位。有锚框的物体检测器利用空间关系，即物体和锚框的交并比（IoU），作为锚框划分的唯一标准。...亟待解决的问题是如何将锚框/特征与物体完美匹配。 本研究提出了一种学习匹配锚框的物体检测方法，目标是丢弃手工设计的锚框划分，同时优化以下三个视觉物体检测学习目标。...第三，锚框的预测应该与非极大抑制（NMS）程序兼容，即分类得分越高，定位越准确。否则，在使用NMS过程时，可能抑制具有精确定位但是低分类分数的锚框预测。...模型效果 1. 学习锚框匹配：所提出的学习匹配方法可以选择适当的锚框来表示感兴趣的物体，如图3所示： 图 3 为“笔记本电脑”学习匹配锚框（左）与手工设计锚框分配的比较（右），红点表示锚中心。...较红的点表示较高的置信度。为清楚起见，我们从所有50个锚框中选择了16个长宽比为1：1的锚框。 手工设计的锚框分配在两种情况下失败：物体特征偏心和拥挤场景。FreeAnchor有效地缓解了这两个问题。
如图2(a)所示，相当比例(26%)的阳性锚点回归后与GT对齐不良，说明阳性锚点不能保证准确定位。...首先，设计了一种简单有效的标准命名匹配度来评估锚点的定位潜力，综合考虑了空间对齐的先验信息、定位能力和回归不确定性。...3、我们的方法3.1、旋转的RetinaNet在许多情况下，实时推理对于面向任意目标的检测是必不可少的。因此，我们使用单级检测器RetinaNet作为基线模型。...例如，AP75比带有不确定性抑制的变量高9.9%，这说明匹配度引导丢失有效地区分了具有差异定位能力的锚点，并且更加注重匹配度高的锚点，以提高高质量的检测结果。...输入图像大小调整为416×416，我们的模型在RTX 2080 Ti GPU上达到34fps。
对于基于锚点的检测器，通过降低正锚盒的IOU分数要求，可以在一定程度上补偿由于大跨度导致的召回率低。...由于锚盒和GT盒是通过它们的IoU分数相关联的，这使得不同的FPN特征级别能够处理不同比例的对象。但是，这将锚框的大小和每个FPN级别的目标对象的大小结合在一起，这是有问题的。...锚框的大小应该是特定于数据的，可能会从一个数据集更改到另一个数据集。每个FPN级别的目标对象大小取决于FPN级别的感受野，感受野取决于网络架构。...FCOS消除了耦合，因为我们只需要关注每个FPN级别的目标对象大小，而不需要设计一个anchor盒大小。 与基于锚点的检测器不同，在FCOS中，我们直接限制了每一层的边界盒回归的范围。...我们认为，限定最大距离是确定各特征层目标对象范围的较好方法，因为这样可以确保完整对象始终处于各特征层的接受域内。
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