那么，现一个内存池？我们该怎么实现呢？今天，借助这篇文章，我们一起来设计和实现一个内存池(文末附有github地址)。...❝预先在内存中申请一定数量的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存返回，在释放的时候，将内存返回给内存池而不是OS，在下次申请的时候，重新进行分配 ❞ 那么为什么要有内存池呢？...内存池结构图 上图是本文所要设计的结构图，下面在具体的设计之前，我们先讲下本内存池的原理： 创建并初始化头结点MemoryPool 通过MemoryPool进行内存分配，如果发现MemoryPool所指向的第一块...设计 在上图中，我们画出了内存池的结构图，从图中，可以看出，有两个结构变量，分别为MemoryPool和MemoryBlock。 下面我们将从数据结构和接口两个部分出发，详细讲解内存池的设计。...，仅仅是在使用固定大小内存池基础上进行的扩展，具体的方案，需要根据具体情况来具体分析 ❞ 结语 本文主要讲了固定大小内存池的实现方式，因为实现方案的局限性，此内存池设计方案仅适用于每次申请都是特定大小的场景
在实际业务中，Retinanet仅需要检测证件，不涉及过多的类别物体的定位和分类，因此，我认为仅仅更换上述两个骨架网络来优化模型的性能是不够的，需要针对证件检测任务，专门设计一个更加轻量的卷积神经网络来提取...设计原则： 1. 更多的数据 轻量的浅层网络特征提取能力不如深度网络，训练也更需要技巧。假设保证有足够多的训练的数据，轻量网络训练会更加容易。...以上是从此篇论文[2]中转译过来的设计原则，在实操中，这四条原则需要灵活使用。 根据以上几个原则进行网络的设计，可以将模型的参数量、访存量降低很大一部分。 接下来介绍一些自己总结的经验。 6....设计一个新的骨架网络找对参考网络 一个好的骨架网络需要大量的实验来支撑它的验证，因此在工程上，参考一些实时网络结构设计自己的骨架网络，事半功倍。...我在实践中，参考了这篇[4]paper的骨架来设计自己的轻量网络。
题目 给你一个整数 n ，表示下标从 0 开始的内存数组的大小。所有内存单元开始都是空闲的。...请你设计一个具备以下功能的内存分配器： 分配 一块大小为 size 的连续空闲内存单元并赋 id mID 。 释放 给定 id mID 对应的所有内存单元。...你必须释放 mID 对应的所有内存单元，即便这些内存单元被分配在不同的块中。...如果不存在这样的块，返回 -1 。 int free(int mID) 释放 id mID 对应的所有内存单元。返回释放的内存单元数目。...提示： 1 <= n, size, mID <= 1000 最多调用 allocate 和 free 方法 1000 次 解题思路 因为数据量不大，可以直接用数组来做，但这里提供另一种高效一些的实现方式
中最小的内存分配单元，并且提供了非常高效的读写方法。...在内存吃紧的情况下，算法（sort/join等）会高效地将一大批内存块写到磁盘，之后再读回来。因此，OutOfMemoryErrors可以有效地被避免。 节省内存空间。...二进制数据以定义好的格式存储，可以高效地比较与操作。另外，该二进制形式可以把相关的值，以及hash值，键值和指针等相邻地放进内存中。...基于 Flink 优秀的设计，实现堆外内存是很方便的。Flink 将原来的 MemorySegment 变成了抽象类，并生成了两个子类。...从字面意思上也很容易理解，前者是用来分配堆内存的，后者是用来分配堆外内存和堆内存的。是的，你没有看错，后者既可以分配堆外内存又可以分配堆内存。为什么要这样设计呢？
为了使训练高效，其必须可行，最大程度地利用资源的计算能力，在并行情况下，它不能让信息传输成为瓶颈。...研究者根据目的区分了以下方法：首先讨论减少 GPU 内存使用，随后考虑对不适合 GPU 的模型使用并行训练，最后讨论为训练存储在多个设备上的模型而开发的优化器的设计。...单 GPU 情况下减少内存使用 在前向传播期间，神经网络存储执行反向传播所需的激活。在某些情况下，这些激活会消耗大量内存，让模型无法训练。...比如，为了解决高通信成本和异构网络能力的问题，[Zhan and Zhang, 2019] 中的 Pipe-torch 提出了一种更新的动态规划策略，该策略假设计算和通信之间没有重叠。...这种方法对于一些神经网络架构和实验设置得到了不错的结果，代表工作有 Alistarh, D.
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...---- 什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像.../tensorboard/log/', graph=tf.get_default_graph()) 还可以可以使用tf.train.Saver 保存模型，TensorBoard 可以显示每一步的运行时间以及内存使用情况...Step 100 的各节点计算时间（需要使用 tf.train.Saver()）： ? Step 100 的各节点内存消耗（需要使用 tf.train.Saver()）： ?
前言 本篇博文是《从0到1学习 Netty》中源码系列的第二篇博文，主要内容是通过源码层层剖析 Netty 中 HeapBuffer 的创建过程，了解它是如何高效的对内存进行管理，往期系列文章请访问博主的...，它根据请求的内存大小对内存进行分类，然后尝试从内存缓存中分配内存，如果在缓存中没有可用的内存，则需要从内存块中分配内存。...在分配内存时，如果内存块中没有可用的子页面，则需要使用 allocateNormal 方法从内存块中分配内存，最后，根据分配的内存大小更新内存池的状态。...这些步骤都非常重要，因为它们保证了 HeapBuffer 在使用时的高效性、稳定性和安全性。总而言之，HeapBuffer 是一种非常有用的内存管理工具，对于提高程序的性能和效率具有重要的作用。...以上就是 HeapBuffer 创建过程详解：高效可靠的内存管理技巧 的所有内容了，希望本篇博文对大家有所帮助！
前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve included...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像.../tensorboard/log/', graph=tf.get_default_graph()) 还可以可以使用tf.train.Saver 保存模型，TensorBoard 可以显示每一步的运行时间以及内存使用情况...Step 100 的各节点计算时间（需要使用 tf.train.Saver()）： ? Step 100 的各节点内存消耗（需要使用 tf.train.Saver()）： ?
这一分神，思路就被打断了，再想接上刚才的思路又得花好长时间... 但是自从知道了下面这几个 PyCharm 的使用技巧后，效率大幅提升，代码敲的也有感觉了（扶我起来，我还能写代码）。...这几个 PyCharm 的使用技巧都是我亲身体会很常用且很好用的技巧，现在分享给大家。...PEP8 格式是一种 Python 的编码格式标准，Python 官方推荐按照这种标准格式来写代码。...关闭烦人的波浪线：每次写代码都会遇到屏幕上一堆波浪线的情况，就好像我写的代码有 bug 似的，但其实并没有 bug，只是 PyCharm 的自动检查级别太高了。...例如我定义了一个变量 xiaohong，这本没有什么问题，但是 PyCharm 就会检测这个变量不是一个正确的英文单词（我用的中文拼音啊喂），会出现波浪线提示可能有错误，这就导致整个屏幕很乱，看着非常不舒服
tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow...print '\n', x, y if __name__ == "__main__": main() 2017-09-29 10:10:22.714213: I tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...指定变量名打印 模板 print 'my/BatchNorm/beta:0', (sess.run('my/BatchNorm/beta:0')) 实例 # coding=utf-8 import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0
在多线程应用中，选择合适的内存序既能保证数据的安全性，又能避免不必要的同步开销。本文在简要回顾各类内存序特性的基础上，重点介绍其在实际编程中的选择技巧。 1....内存序回顾 C++11的std::memory_order包含六种内存序： Relaxed（松散）：不提供同步，适用于无依赖性的计数操作等。...使用场景 以下介绍每种内存序的使用场景，并针对部分内存序通过代码示例展示如何在多线程编程中的应用。...，进而归纳出不同场景下内存序的选择技巧如下： 无同步需求的操作：memory_order_relaxed适合独立计数器、标志等场景，减少同步开销。...结论 本文回顾了std::memory_order的不同内存序，重点讨论了每种内存序的使用场景，并提出了内存序的选择技巧。
编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/268105631 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 机器学习算法与自然语言处理 报道 神经网络中，设计loss function...有哪些技巧?...一些总结 平衡梯度问题最近一年才刚刚开始吸引并产出部分深入研究的工作，这个方向对于理解 multi-task learning 来说至关重要，也可以引导我们去更加高效且条理化的训练多任务网络。...接下来关于设计损失函数提一些自己的看法： 1、设计损失函数之前应该明确自己的具体任务（分类、回归或者排序等等），因为任务不同，具体的损失定义也会有所区别。...至于对于深度学习其他的技巧，应该还需要考虑深度学习模型独有的一些问题，比如模型相对复杂以至于极易过拟合的风险，以及涉及参数众多需要简化调参等。 ----
☞机器学习、深度学习、python全栈开发干货 来源：深度学习与自然语言处理 神经网络中，设计loss function有哪些技巧? 本文综合了几位大咖的观点而成。...multi-task learning 的网络设计。...一些总结 平衡梯度问题最近一年才刚刚开始吸引并产出部分深入研究的工作，这个方向对于理解 multi-task learning 来说至关重要，也可以引导我们去更加高效且条理化的训练多任务网络。...接下来关于设计损失函数提一些自己的看法： 1、设计损失函数之前应该明确自己的具体任务（分类、回归或者排序等等），因为任务不同，具体的损失定义也会有所区别。...至于对于深度学习其他的技巧，应该还需要考虑深度学习模型独有的一些问题，比如模型相对复杂以至于极易过拟合的风险，以及涉及参数众多需要简化调参等。
众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。...基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。尽管传送算法在实践中表现出了加速优化的潜力，但其背后的确切机制尚不清楚。...相反，如果在相同的假设下省略传送步骤，算法的收敛速度将仅呈现线性收敛。图 2 中的定理展示了传送导致的线性和二次收敛的混合。...为了展示传送与其他标准优化器的良好兼容性，研究者们使用不同的优化器在 MNIST 上训练了一个三层神经网络，并进行了带传送和不带传送的训练。...在两层 LeakyReLU 神经网络上的实验中，他们使用了不同初始化创建的多个梯度下降轨迹上训练元优化器，并在训练中未见过的新初始值上测试收敛速度。
前面 有篇博文讲了多层感知器，也就是一般的前馈神经网络，文章里使用 CIFAR10 数据集得到的测试准确率是 46.98%。...今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...本文代码基于 TensorFlow 的官方文档 做了些许修改，完整代码及结果图片可从 这里 下载。...这篇文章是对本文的一个升级，增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果，包括准确率、损失、计算图、训练时间和内存信息等。 更新 这里我会列出对本文的更新。...，上图是最好的结果的时候，其他结果图的下载链接和上面一样，测试准确率大约为 60%，其实这个准确率并不高，和 TensorFlow 的官方文档 所得到的 86% 还差一段距离，和官方文档的差距在于我并没有对数据进行更多的预处理
关于它的教程有很多，但这里会一些比较冷门但是非常有用的技巧。 read_csv 这是一个大家都应该知道的函数，因为它就是读取 csv 文件的方法。...，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...比如，你想知道c列的每个唯一数值出现的频繁次数和可能的数值，可以如下所示： df['c'].value_counts() 这里还有一些有趣的技巧或者参数： normalize=True：如果想看频率而不是次数...to_csv 最后是一个非常常用的方法，保存为 csv 文件。这里也有两个小技巧： 第一个就是print(df[:5].to_csv())，这段代码可以打印前5行，并且也是会保存到文件的数据。...另一个技巧是处理混合了整数和缺失值的情况。当某一列同时有缺失值和整数，其数据类型是 float 类型而不是 int 类型。
本论文作者赵博是加州大学圣地亚哥分校的三年级在读博士，其导师为 Rose Yu。她的主要研究方向为神经网络参数空间中的对称性，及其对优化、泛化和损失函数地貌的影响。...她曾获 DeepMind 奖学金，并且是高通创新奖学金的决赛入围者。邮箱：bozhao@ucsd.edu 众多神经网络模型中都会有一个有趣的现象：不同的参数值可以得到相同的损失值。...这种现象可以通过参数空间对称性来解释，即某些参数的变换不会影响损失函数的结果。基于这一发现，传送算法（teleportation）被设计出来，它利用这些对称变换来加速寻找最优参数的过程。...为了展示传送与其他标准优化器的良好兼容性，研究者们使用不同的优化器在 MNIST 上训练了一个三层神经网络，并进行了带传送和不带传送的训练。...其他可能的应用包括将传送扩展到不同的架构，如卷积或图神经网络，以及不同的算法，如基于采样的优化。
Android高效内存之让你的图片省内存 在做内存优化的时候，我们发现除了解决内存泄露问题，剩下的就只有想办法减少真实的内存占用。...而在App中，大部分内存可能被我们图片占用了，所以减少图片的内存占用可以带来直接的效果。...磁盘占用空间的大小不是图片占用内存的大小，磁盘占用空间是在磁盘上存储图片需要的一个空间大小，内存大小是加载到内存中占用的内存大小。两个只是单位是一样的，本质不是一个概念。...在Android中，图片的存放目录和手机的屏幕密度影响图片最终加载到内存的实际大小，举个例子：假设我们的图片放到xhdpi目录下，那么我们本文中的图片占用的内存大小如下....二、 让你的图片省内存 2.1 让你的图片最小化 图片的内存占用计算方式为：图片高度 * 图片宽度 * 一个像素占用的内存大小，所以图片的高宽如果都变为原来宽高的2倍，那么内存将变为原来的4倍。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
