前言 今天分享主题主要分成三个部分: 第一部分,Jenkins跟持续交付; 第二部分,Jenkins轻量化思路; 第三部分,Jenkins高可用实践。...二、Jenkins轻量化思路 2.1、使用jenkins的常见问题 接下来就是我今天所要谈的重点,刚才解释了为什么Jenkins所代表的CI/CD如此之重要,但现实里Jenkins还是会出现这样那样的问题...我们不希望Jenkins承载更多的东西,这也是为什么我提出轻量化Jenkins的概念,初衷在于给Jenkins减负。 ? 接下来我们看一看Jenkins的系统架构。...2.6、轻量化解决之道 那么轻量化的概念到底是什么意思呢?...最早我们在使用Jenkins的时候,通常是通过手动或者定时的方式触发任务,因为Jenkins的定时任务采用了linux通用的cron语法,所以大家写起来没有任何压力。
(代码仓库 https://github.com/soulteary/linux-scripts): curl -o- https://raw.githubusercontent.com/soulteary.../linux-scripts/main/docker-with-mirror.sh | bash curl -o- https://raw.githubusercontent.com/soulteary.../linux-scripts/main/docker-compose.sh | bash 在优化之前,我们先来看看应用在默认配置启动后的表现如何。
Emlog的运行基于PHP和MySQL,采用轻量化模式设计,能够以各种插件和模板的应用,为emolog带来更多功能和外观,让使用者能有更灵活的选择。...在Emlog的官网可以看到,Emlog支持多个版本的php,同时需要数据库软件的支持,因此我们需要先在宝塔面板上安装Apache、MySQL、PHP(即所谓的LAMP,如果是在Linux下安装Nginx
人体姿态估计(HPE)是计算机视觉中的一项经典任务,它主要通过识别人的关节的位置来表示人的方向。HPE可以用来理解和分析人类的几何和运动相关信息。Newell等...
但其使用深度可分离卷积层替换之前的全卷积层,以达到压缩参数数量并轻量化网络这一目标。 MobileNet除了第一层为全卷积层,其余层均为深度可分离卷积。...不同于Deep Compression,因为网络在定义时结构简单,因此我们可以简单地搜索网络的拓扑结构,从头直接训练出一个效果很好的轻量化网络。
目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向: (1)人工设计轻量化神经网络模型; (2)基于神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)的自动化设计神经网络...1、基本卷积运算 手工设计轻量化模型主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”(主要针对卷积方式),从而使网络参数减少,并且不损失网络性能。...2.2 ShuffleNet V1 ShuffleNet是Face++提出的一种轻量化网络结构,主要思路是使用Group convolution和Channel shuffle改进ResNet,可以看作是...很多轻量化模型重复 block 架构,只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。...工业界不仅在设计轻量化模型(MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2系列),也在不断实践如何进一步压缩模型,在便携式终端设备实现准确率、计算速率、设备功耗、内存占用的小型化。
设计具有小参数和Flops的轻量化CNN模型是一个突出的研究问题。...占了参数和Flops的很大比例,但缺乏使其轻量化的有效方法。...为了解决这些问题,本文将轻量化CNNs的4个重要组成部分从粗到细分解并重新设计: 设计了一个称为LightNet的轻量化整体架构,该架构通过简单地实现其他轻量化CNN的BasicBlock来获得更好的性能...基于以上4个重要组成部分,作者提出了一个新的轻量化CNN模型FalconNet。实验结果表明,与现有的轻量化神经网络相比,FalconNet可以以更低的参数和浮点数实现更高的精度。...(轻量化ConvNet的因子分解)。
目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向:(1)人工设计轻量化神经网络模型、(2)基于神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)的自动化设计神经网络;...1基本卷积运算 手工设计轻量化模型主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”(主要针对卷积方式),从而使网络参数减少,并且不损失网络性能。...对比MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2模型(图 17),手工设计轻量化模型主要得益于depth-wise convolution减少计算量,而解决信息不流畅的问题,MobileNet...很多轻量化模型重复 block 架构,只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。...工业界不仅在设计轻量化模型(MobileNet V1&V2,ShuffleNet V1&V2系列),也在不断实践如何进一步压缩模型,在便携式终端设备实现准确率、计算速率、设备功耗、内存占用的小型化。
为此,研究人员提出了一个叫做 Lite-Web(轻量化网页)的解决方案,可使网页在低端手机上加载速度更快,处理起来更容易。
由于本次调研的范围和时间有限,所以我认为较好用的轻量化灰度发布方案就暂时罗列这两类,当然方案有千千万,选择自己合适的就好。
基于注意力的Transformer网络被广泛用于序列建模任务,包括语言建模和机器翻译。为了提高性能,模型通常通过增加隐藏层的维度来扩展,或者通过堆叠更多的Tra...
最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用Channel Shuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下,原理相当简单。它只是为了解...
轻量化改造的意义 轻量级Flutter渲染引擎的核心是将Flutter作为一个「渲染器」,它的唯一功能就是将Native端传来的数据绘制成相应的界面,其它所有交互操作,都通过Channel桥接到Native...所以,Flutter轻量化改造重要原因,就是需要「尽可能多的复用原生已有的逻辑」,例如图片框架、网络、埋点,而不是在Flutter中去全部再实现一遍。...同时,Flutter轻量化改造也是对EngineGroup架构的最佳实践,在EngineGroup架构下,我们需要将数据源放到原生侧,从而保证多Engine的数据共享。...轻量化改造实践 首先,我们通过Pigeon生成接口协议和调用代码,原生侧分别基于当前协议来进行开发。 不过,我们需要解决Pigeon CLI脚本只能有一个协议文件的问题。...所以,我们需要对轻量化Flutter框架做进一步改造。
SqueezeNet是轻量化网络的代表结构之一,不太严格的说,在轻量化模型这个范畴中,Squeezenet是最早的一个,其针对ImageNet数据集分类任务的模型大小只有4.8M,这还包括了最后512*
Sealos+tkeauth 轻量化安装TKEStackSealos安装k8s参考文档:https://www.sealos.io/zh-Hans/docs/Intro安装sealoswget http...://hub.fastgit.org/labring/sealos/releases/download/v4.0.0/sealos_4.0.0_linux_amd64.tar.gz \&& tar zxvf...sealos_4.0.0_linux_amd64.tar.gz sealos \&& chmod +x sealos && mv sealos /usr/bin创建Clusterfile文件如果已经启动了...96m v1.24.0 app.kubernetes.io/managed-by=Helm,beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux...,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=vm-195-138-centos,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io
GitLab 低版本使用 - 轻量化使用 前篇聊罢 GitLab 的 CI/CD 发展历程,提到了对于只希望使用基础代码存储功能的团队觉得当前版本 GitLab 比较重的问题,本篇文章来聊聊如何使用老版本的
文章来源:https://blog.zhangchi.fun/posts/lightweightabp/
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