此外，消息队列带有存储数据缓冲区，能起到消峰填谷的作用，这在互联网应用中非常常见。最后，消息队列可以实现数据的流水线功能，通过将多个消息队列联结在一起，可以实现数据的流水化处理功能。...走近英特尔傲腾持久内存 英特尔傲腾持久内存的出现，在DRAM和SSD两层之间引入了新的层次，能消灭二者之间性能鸿沟，英特尔傲腾持久内存技术是一项革命性的技术，它使用与NAND SSD完全不同的存储介质，...在此主要讨论傲腾持久内存，Persistent Memory，简称PMem，它有如下特点。首先DRAM能够实现数据持久化，在应用或系统崩溃后，Pmem中的数据并不会丢失，这与DRAM不一样。...消息需要进行持久化，数据存储的介质性能对系统性能有很大的影响，早期的Kafka一般使用普通的SSD来存储消息，因此系统的吞吐率较低，延迟比较高，后来随着NVMe SSD的普及，很多用户开始使用NVMe...Pulsar社区与英特尔一起合作，开发了专门针对PMem的存储插件PMemPlugin，这个插件应用了傲腾持久内存，通过内存映射，也就是Mmap的方式直接将数据写入到底层的介质，消除了内核和用户空间的数据的拷贝
在服务器硬件之中，而不是在Hypervisor中，实现这些特性，可以让客户充分使用底层服务器硬件，而不会影响网络性能和其他用户，而且我们不必让客户使用服务器Core来处理这些网络任务。...无论使用Libfabric、MPI还是NCCL，应用程序在与EFA通信时都会绕过操作系统，并且能够以更低的CPU使用率实现更一致的性能。...是否可以讨论一下您能够从计算和网络(或从缓解网络/计算瓶颈的存储)中提取的一些效率吗?在软件、人工智能或机器学习方面，你做了哪些与同行不同的具体工作，从而显著提高了上述方面的资本支出强度?...2)使用Nitro硬件卸载，我们可以运行非常高的网络和存储带宽(和每秒高请求)，而无需预留CPU内核用于内部处理或运行超额订阅。在网络和存储繁忙的时候，客户依然可以获得资源。...硬件卸载使所有Core归客户使用，它不必与基础设施争夺资源。它们不会遭遇TLB资源争用，或者只有在网络或存储不繁忙时才有可用的资源。 3)存储没有负载。
Kong等人使用目标前限制卷积功能映射到显著降低目标的搜索空间Lin等人通过重构标准交叉熵损失来解决类不平衡问题，将训练重点放在稀疏的一组难例上，并将分配给分类良好的例子的损失降权。...类似于SSD,我们使用负挖掘很难减轻极端foreground-background类不平衡,我们选择一些负面锚盒与顶部损失值负样本和正样本之间的比例低于3:1,而不是使用所有负锚或随机选择-锚在训练。...损失函数：RefineDet的损失函数由两部分组成，即ARM的损失和ODM的损失。对于ARM，我们为每个锚分配一个二进制类标签(目标或非目标)，并同时返回其位置和大小，以获得改进的锚。...二分类损失Lb是两个类(目标和非目标)之间的交叉熵/对数损失，多类分类损失Lm是多个类之间信任的软最大损失。与Fast R-CNN相似，我们使用平滑L1损失作为回归损失Lr。...(3) RefineDet与相似类别(Sim)的混淆程度较低，使用两阶段特征描述对象，即ARM的特征主要集中在二进制分类(是否为目标)上，而目标检测模块(ODM)的特征主要集中在多类分类(背景类或目标类
但是一般图像中只有 6 个或更少的目标。所以我们是否应该在所有真实的边界框上惩罚所有预测框？如果我们这样做了那么将迫使每个检测器预测每个真实的边界框。...检测器将尝试预测所有目标，最终预测则变成了它们之间某处的框。 为了避免这种情况，我们必须专门研究如何让我们的检测器一起工作，让他们成为一个团队而不是各自为战。...在这里将真实框与预测框匹配的策略称为匹配策略：我们首先将每个真实边界框与具有最高 jaccard 重叠的默认框匹配，将默认框与任何具有高于阈值的 jaccard 重叠的真实框匹配可以使许多预测框与特定的真实框相关联...使与图像0.1,0.3,0.5,0.7或0.9的最小jaccard重叠，进行patch 随机一个patch 还可以使用光学增强。...在目标检测中，这种增强技术会影响原始图像的亮度和颜色，但不会对图像中物体周围的边框产生影响。我们可以使用许多方法来变换图像以实现这种增强。
SSD的预测模块是直接使用3×3卷积，而DSSD则对比了多种方法，最终选择了下图所示的计算方式，包含了一个残差单元，主路和旁路进行逐元素相加，然后再接到分类与回归的预测模块中。 ?...可以看出，DSSD通过多个上采样反卷积层增强了SSD目标检测框架，以提高特征图的分辨率。在DSSD体系结构中，首先，构造多个下采样卷积层以提取有利于对象分类的高语义特征图。...但是，即使恢复了分辨率，下采样操作丢失的详细信息也无法完全恢复。 为了改进DSSD，本文所提出的SWIPENet网络使用空洞卷积层来获得强语义信息，而不会丢失支持对象定位的详细信息。...样本加权损失L由用于边界框分类的损失Lcls和用于边界框回归的损失Lreg组成，Lcls使用softmax损失函数而Lreg使用L1平滑损失实现。 ?...这是因为含有噪声的数据非常模糊，并且与背景相似，因此容易被忽略或检测为背景。如果我们使用这些嘈杂的数据训练SWIPENet，则性能可能会受到影响， SWIPENet无法将背景与物体区分开来。
通过使用监视工具 和指定适当的写入机制,，确保您的辅助文件保持最新。 不要使用辅助读取来扩展总体读吞吐量。请参阅：是否可以使用更多副本节点进行扩展，以了解读取扩展的概述。...因此，不使用“可用”的非目标或广播查询可以安全地在任何成员上运行，并且不会返回孤立的数据。 "可用"的读取策略可以从辅助成员返回孤立文档，因为它不检查更新的块元数据。...对于 WiredTiger 存储引擎，强烈建议使用XFS，以避免在将 EXT4 与 WiredTiger 一起使用时产生性能问题。...- 确保您的副本集至少包含三个数据承载节点，这些节点与日志记录一起运行，并且为了可用性和持久性，您使用 w:"majority" 写策略发出写操作。 - 配置副本集成员时使用主机名，而不是IP地址。...硬件 - 使用 RAID10 和 SSD 驱动器可获得最佳性能。 - SAN 和虚拟化： 确保每个mongod 已为其 数据库文件存储路径配置了 IOPS，或者具有自己的物理驱动器或 LUN。
如果指定了块文件，我们将验证元数据文件中的校验和是否与块文件匹配。 5.3.2 computeMeta 从块文件计算HDFS元数据。...用户可以选择将其数据存储在SSD或内存中以获得更好的性能。...要在目录上设置存储类型配额，必须在目录上配置存储策略，以便允许根据存储策略将文件存储在不同的存储类型中。 存储类型配额可以与空间配额和名称配额组合，以有效地管理群集存储使用。...将任务与缓存的块副本共置可提高读取性能； 当块由DataNode缓存时，客户端可以使用一个新的，更高效的零拷贝读取API。...安全性：安全性要求可能决定集群内业务被限制在与用于将数据传入和传出集群的网络不同的网络中。 性能：集群内流量可能使用一个或多个高带宽互连，如光纤通道，Infiniband或10GbE。
很多客户希望在不涉及多个组织的情况下利用区块链的防篡改和不可否认属性，区块链表使客户可以在需要高度防篡改的数据管理，而又无需在多个组织中分布分类帐或依靠分散的信任模型时使用Oracle数据库。...您还可以控制是否可以删除区块链表。区块链表可与事务和查询中的（常规）表一起使用。 区块链表用于实施集中式区块链应用程序，其中中央权限是Oracle数据库。...关键字GROUPS强调与分组查询的关系，使用GROUPS关键字，我们可以回答诸如，每个交易帐号执行“购买”的最后五个交易日中，花费的金额和 以及 购买的不同股票代码的数量等。...对于空间数据，Oracle 在内存中为空间列增加空间摘要信息（仅限于内存中，无需外部存储），通过 SIMD 矢量快速过滤、替换 R-Tree 索引等手段，以加速空间数据查询检索，可以将查询速度提升10倍...通过结合关系数据和文本的混合查询，全文检索可以获得 3倍以上的性能提升。
目标 充分利用现代存储 SSD 的性能，在提供同样 API 的情况下，显著降低 LSMTree 的读写放大，以提高其性能。...如今，SSD 价格愈发降低，使用规模愈发变大，而 SSD 的并行随机读性能是很不错的，和顺序读已经差不了那么多。当然，随机写还是尽量要避免，因为它既没随机读那么均匀的快，且会降低 SSD 寿命。...对于无序的值数据，利用 SSD 并行随机读以加速读取速度。 使用独特的崩溃一致性和垃圾回收策略以高效的管理 Value 日志文件。 去除 WAL 并且不影响一致性，提升小数据流量的写入性能。...设计细节 键值分开 仍然将 Key 存储于 LSM-tree 结构中，由于 Key 所占空间通常远小于 Value 的空间，WiscKey 中 LSM-tree 的层数会很少，不会有太多读写放大。...但是如图三所示，我们可以利用多线程并行随机查询以打满 SSD 带宽，大大提升查询速度。
而分界线以下都是可持久化的存储设备，通过向I/O控制器发送命令，以block的粒度将数据换入换出到DRAM中，然后才能直接被CPU访问。...AppDirect下即可以将AEP当作易失性的内存使用也可以当作持久化的内存使用。当作易失性内存使用时，仅仅是我们不关注重启后AEP上的数据内容而已，并不是指掉电后AEP上的内容真的丢失了。...但是这种使用方式软件栈上的开销所占的比例相当大，并不能发挥出很好发挥出AEP的极致性能，基本不用考虑这种用法，除非是已有代码确实不能改动但又想获得低延迟访问的情况。...其中clflush是串行flush, 而clflushopt可以并行flush, clwb与clflush类似，只是并不一定会立即失效cache line，提升后续读性能。 ?...所以把AEP当作持久化内存与易失性内存来使用时性能肯定是一定的差异的。 一旦考虑把AEP当作持久化的内存来使用时，所写下的每一行代码都考虑怎么处理数据一致性的问题，这并不是一件容易的事情。
因此，它的物理外形规格与 RAM 相同，以 DIMM 的形式提供。这些内存称为 NVDIMM：非易失性双列直插式内存模块。 不过与 RAM 不同，持久内存在多个方面类似于基于闪存的 SSD。...最后，与 SSD 一样，如果在特定的应用方案中更适合对持久内存进行扇区级别的访问，则也可以这样做。...将 PMEM 与 BTT 搭配使用 与在传统的磁盘驱动器中一样，将按扇区访问配置为以 BTT 模式运行的 PMEM 名称空间，而不是像在 RAM 中一样采用按字节寻址的模式。...这样，便可以将新的 PMEM 名称空间与 O_DIRECT I/O 和 RDMA 等功能搭配使用。...使用/dev/pmem设备创建并装载文件系统，然后验证是否为装入点设置了dax标志，以确认启用了dax功能。下面展示了如何创建和挂载EXT4或XFS文件系统。
这个在用户应用程序与各种底层存储之间的快速数据层带来的是显著提高的I / O性能。 Alluxio存储主要用于存储热数据，暂态数据，而不是长期持久数据存储。...如果Alluxio使用 基于内存的存储，加载后用户可能会看到I/O性能的提高。 persist:持久数据是指将Alluxio存储中可能被修改过或未被修改过的数据写回UFS。...这只会将文件加载到Alluxio存储中，而不会将数据持久保存到UFS中。...`ALWAYS`配置意味者总会检查UFS中是否有新文件，`ONCE`将使用默认值 仅扫描每个目录一次，而`NEVER`配置下Alluxio根本不会 扫描新文件。...系统保证如果目录”静默”或长时间未同步(超过最大期限)，我们将开始同步该目录。
,利用区块链的防篡改和不可否认属性，区块链表使客户可以在需要高度防篡改的数据管理，而又无需在多个组织中分布分类帐或依靠分散的信任模型时使用Oracle数据库。...您可以通过建表时的选项控制是否以及何时从区块链表中删除行。您还可以控制是否可以删除区块链表。区块链表可与事务和查询中的（常规）表一起使用。...持久化内存存储支持 - Persistent Memory Store 自 Oracle 19c 开始，Oracle就已经开始修改程序以更好的配合持久化内存，提升数据库性能。...对于空间数据，Oracle 在内存中为空间列增加空间摘要信息（仅限于内存中，无需外部存储），通过 SIMD 矢量快速过滤、替换 R-Tree 索引等手段，以加速空间数据查询检索，可以将查询速度提升10倍...通过结合关系数据和文本的混合查询，全文检索可以获得 3倍以上的性能提升。
一、RocksDB的核心特性 高性能：RocksDB针对高速存储设备进行了优化，它利用了一系列的技术手段，如多线程紧凑写、数据压缩和延迟删除等，以实现高性能的读写操作。...持久化存储：作为一个键值存储系统，RocksDB提供了数据持久化的保证。即使在系统崩溃或重启后，存储在RocksDB中的数据依然能够安全地恢复。...Bloom Filter：为了提高读取性能，RocksDB使用了Bloom Filter来快速判断一个键是否可能存在于某个SSTable中。这可以避免不必要的磁盘IO操作。...这些压缩算法可以减少磁盘空间的使用，并提高读取性能，因为更少的数据需要从磁盘加载到内存中。...随着硬件技术的不断发展和数据规模的持续增长，我们期待RocksDB在未来能够继续演进，为更多的应用提供强大而可靠的存储支持。 术因分享而日新，每获新知，喜溢心扉。
获得最好的MySQL性能表现）。...此外，您还可以在同一块SSD硬盘上同时运行更多的请求，这只会使I/O操作的总量有所增加却不会影响到性能，而单个机械磁盘则不得不在多个请求之间共享其全部可用的250个I/O操作。...基本上您可能会在MySQL或服务器崩溃时造成1秒的数据写入损失。而很多网站都是这样运行的（很多网站甚至仍然运行在MyISAM数据库引擎上! ! !），我敢肯定这不是Zabbix安装配置的问题。...如果这听起来很有趣，但您不确定从哪里开始，那么请随时与我们联系，我们将与您一起协作并使之生效。 MySQL高可用性 有很多方法可以实现MySQL的高可用，即使很多人相信不是这样的。...所有的Percona软件都是完全免费的。您可以随时从我们的网站上或资料库中免费下载它们并随意使用。
UDA方法可以在无需标注新训练样本的情况下，显著提升模型在新环境、不熟悉环境或变化环境中的性能。...作者的方法采用了基于类别的域判别器与梯度反转层（GRL）的对抗性适应，以促进学习域不变表示。域判别器被训练以最大化其区分目标域与源域的能力，而模型则被训练以最小化这种能力，从而实现域不变特征学习。...作者采用了下采样这种方法，这是一种常用的增强手段，因为通过将源数据的激光雷达层减少到16或32，可以在一定程度上弥补领域差距，以更好地匹配目标领域激光雷达数据，这一点在[53, 6]中有所强调。...的性能永远不会低于仅源数据模型。...Centerpoint在使用一个判别器时比IA-SSD获得了更好的性能，这很可能是由于BEV特征相比于点特征的更容易转移性。
与NAND SSD相比，傲腾还支持字节寻址，可以每次只访问部分字节，而不是像硬盘需要访问512字节或者4KB那么多，有效减少了写放大，同时，傲腾支持的就地写入，从而省去了垃圾回收机制，最后，配合低延迟的特性...在optane上加快系统性能，例如与TOC解决方案相比，可将延迟降低70％。 ? 用作加速时，傲腾SSD上存放大量元数据（Metadata），与单纯使用TLC相比，能降低70%的延迟。...以中国用户更熟悉的燕京啤酒为例，燕京啤酒使用了傲腾持久内存和傲腾SSD两种方案，在傲腾持久内存的帮助下，超融合方案可以支撑更多的虚拟机，在傲腾SSD帮助下，提高了存储的性能并降低了延迟。...为了更好了解新冠病毒的传播方式和对患者的影响，美国医疗机构Mercy使用了基于SAP HANA、英特尔至强可扩展器和傲腾持久内存的数据分析系统，使用自然语言处理和人工智能技术从临床数据中获得了很多重要信息...傲腾持久内存通过内存总线直接连接到处理器，在基于App Direct（简称AD）模式下，应用程序可以完全绕过操作系统，不需要设备驱动程序、系统调用、中断和上下文切换，就可以从用户空间直接访问持久内存上的数据
与此同时，国内业务部门存在降低基础建设成本的客观需要，有些业务方期望提供一种非传统关系数据库来解决某些高性能海量空间的业务需求，并在此基础上支持特殊定制化以面对后疫情时代的挑战。...是否可以二次开发，独立演进 对于携程这样体量或相似体量的公司来说，持久化KV的数据库大多有自研的或基于开源二次开发的数据库，比如美团的Cellar，饿了么的Tidis，360的pika等，我们同样需要选择一种易于二次开发或方便扩展的数据库...Redis中间件和运维治理的能力，在携程与Redis几乎无差异的部署/使用方式，当下无疑是最适合的一种持久化KV数据库。...6.3 使用NVME SSD 目前携程的大量TRocks还是跑在SATA接口的SSD上，而据我们的测试下来两块SATA raid0的带宽大约为800MB/S，导致硬盘非常容易跑满，相比之下，NVME SSD...因此我们已经计划将SATA SSD全换成NVME SSD，进一步提升TRocks的性能。
但它声称，整体上仍然可以获得性能提升，因为： 你可以更轻松地访问大量数据，节省数据传输时间，并且 你可以分配计算，使用不同的 DRAM 芯片并行处理不同的任务。...UPMEM 的方法将处理器与 DRAM 放在同一芯片上。 这种方法尚未证明成功，最主要的挑战是，程序必须以不同的方式编写程序才能利用这一点。...第二个问题是，在这颗芯片上需要为处理器留出空间，所以这些格外空间导致的内存密度损失真的值得获得的额外计算能力么？ 所以，近存计算中将处理能力靠近内存似乎不是很有价值。...在这种情况下，我们谈论的是存储storage，因此它离处理更远，并且可以通过类似驱动器的接口或总线协议（例如 PCIe 和 NVMe）访问。它实际上是一个具有额外处理能力的固态硬盘 （SSD）。...这些可以是各种卸载功能，例如重复数据消除、加密、解密、压缩或其他类似的明确定义的任务。 鉴于这些任务定义比较明确，处理可以在硬件逻辑中实现，而不是在软件中实现，所以这些是内置处理服务的SSD。
论文的思想值得仔细推敲，我们下面来一起看看。论文源码和一作开源的代码链接见附录。...ARM模块旨在（1）过滤掉negative anchors，以减少分类器的搜索空间，（2）粗略调整anchors的位置和大小，为后续的回归提供更好的初始化。...我们知道在原始的SSD中特征图是直接拿来做预测的，并没有特征图信息融合的过程，这是一个非常重要的差别，这种差别就导致了RefineDet对小目标检测的性能更好。...目标检测未来 论文提出了两个点，即计划使用RefineDet来检测一些其他特定类型的物体，例如行人，车辆和人脸，并在RefineDet中引入注意机制以进一步改善性能。...个人额外思考 TridenetNet+SSD？因为CVPR 2019的三叉戟网络提到FPN结构的精度是不如图像金字塔的，所以我们是否可以考虑将三叉戟网络的三个检测头放到SSD做一个更高精度的网络？
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