由于asp.net 处理进程在machine.config配置文件中的配置为，这意味着你的asp.net 应用程序使用的性能参数依赖于...应用程序时”： 进行从 ASP.NET 应用程序, 调用 XMLWeb 服务时可能会遇到争用、 性能下降和死锁。...可能会进行对 HttpWebRequest.GetResponse 方法调用时还收到以下异常错误信息： ôSystem.InvalidOperationException 有是没有足够的空闲线程 ThreadPool...原因 因为 ASP.NET 的辅助线程和完成端口线程， 调用可用于执行请求数限制可能发生此问题。...根据您选择的 IP 地址和 AppDomains 使用数。 注意 ： 建议来限制每 CPU 12 ASP.NET 请求的数量是有点任意。 但是, 此限制已证明能够适合大多数应用程序。
从 .NET 5 开始，一些新标记为已过时的 API 使用 ObsoleteAttribute 上的两个新属性。...对于 .NET 5+ 过时，自定义诊断 ID 的格式为 SYSLIB0XXX。...SYSLIB0024 警告 不支持创建和卸载 AppDomains，并引发异常。 SYSLIB0025 警告 SuppressIldasmAttribute 在 .NET 6+ 中不起作用。...如果必须使用过时 API，并且 SYSLIB0XXX 诊断没有显示为错误，则可以在代码或项目文件中取消该警告。...> net5.0 <!
这是为什么呢？ 现如今，CPU都是多核处理器，一般为2核或者4核，当我们程序运行时，启动了多个线程。...在程序中VolatileLong对象，正好满足64字节，为什么这么说？...为什么其中1个核心缓存行的数据被修改了，其余核心中的缓存行就失效了？是什么机制产生了这样的情况？...(2)I--本地读请求：CPU读取变量x，如果其他核中的缓存没有变量x，则本核心从内存中读取变量x，存入本核心的缓存行当中，该缓存行状态变成E； (3)I--本地写请求：CPU读取写入变量x，如果其他核中没有此变量...那么，有没有比较轻的锁呢，答案是有的！与之相对应的是乐观锁！
我们先说一下为什么人们很喜欢叫转置卷积为反卷积或逆卷积。首先举一个例子，将一个4×4的输入通过3×3的卷积核在进行普通卷积（无padding, stride=1），将得到一个2×2的输出。...但事实上两者并没有什么关系，操作的过程也不是可逆的。下面我们将一点一点的抽丝剥茧来深刻的理解转置卷积的思想。...希望以后在使用转置卷积的过程中可以做到心中有数，有画面。有关其他不同参数的转置卷积还有很多，比如当stride不为1时怎么办，padding不为0时怎么办。...iksinc.online/tag/transposed-convolution/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100 https://blog.csdn.net.../silence2015/article/details/78649734 https://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60574260 发布者：
目前DPU是没有一个明确的定义的，虽然大家都强调以数据处理为主，但实际上做的都是Smart NIC的事情。...本文主要聊聊DPU为什么会出现。 1.冯诺依曼的缺陷 没有完美的架构。...Linux内核在TCP/IP网络的海量数据处理时已经成为瓶颈，一个完整的TCP连接，中断发生在一个CPU核上，但应用数据处理可能会在另外一个核上，不同CPU核心处理，带来了锁竞争和cache miss。...根据Fungible和AWS的统计，在大型数据中心中，流量处理占到了计算的30%左右，即数据中心中30%的计算是在作流量处理，这个开销被形象的叫做数据中心税（Datacenter Tax）。...这个也是为什么Smart NIC出来这么多年，只有Fungible可以说他们的芯片是DPU。 最后 还是那句话。 CPU用于通用计算，GPU用于加速计算，而数据中心中传输数据的DPU则进行数据处理。
net.workspace中， // 并被不断擦除更新，那为什么不保存呢？...原因有两个：1）net.workspace中只存储了一张输入图片的重排结果，所以重排下张图片时，马上就会被擦除， // 当然你可能会想，那为什么不弄一个l.worspaces将每层所有输入图片的结果保存呢...除了调用im2col_cpu()对输入图像做重排，相应的，也要将所有卷积核重排成一个2*27的矩阵，为什么是2呢？...** 因为有两个卷积核，为了做到同时将两个卷积核作用到输入图像上，需要将两个核合到一个矩阵中，每个核对应一行，因此有2行，那为什么是27呢？...最难理解的地方是各个数据的维度变化，希望理解反向传播的时候一定要把前向传播的那个im2col的图记在心中，这样对维度变化才能更清楚的掌握。
0x01 问题 在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。 Why 为什么线性可分很重要? Why 为什么低维数据升级到高维数据之后，就可以把低维度数据线性可分?...Why 为什么线性可分很重要 2. Cover定理 回忆我们的问题 2. Why：为什么低维数据升级到高维数据之后，就可以把低维度数据线性可分?...核函数和映射本身没有直接关系。选哪个核函数，实际上就是在选择用哪种方法映射。通过核函数，我们就能跳过映射的过程。 我们只需要核函数，而不需要那个映射，也无法显式的写出那个映射。...我心中欲建一罗天大醮，报答天地神明眷佑之恩 这就是要开始玩把戏了 是夜三更时候，只听得天上一声响，如裂帛相似，正是西北乾方天门上。...李忠心中暗道，你个棒槌，表面上还得微笑道： “兄弟。这个公明哥哥用的是特征映射啊。就是把每个人的信息映射到天上去，让上苍安排具体座次。你在地下是三维空间，天上可是N维空间呀。
为什么FPGA主频比CPU慢，却可以帮其加速？ 我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。...那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天，EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。...FPGA的行为是确定性的，用作硬件加速器没有时间片、线程或资源冲突的问题。它始终以完全相同的速度执行一件事。因此，如果需要低延迟，那么FPGA就可能是最佳选择。 ...CPU如果想并行最多也就是让多个核并行，但是对于大部分算法实现来说，如上例，多个核之间的同步调度开销远远大于计算开销，就算多个核之间的调用开销可以做的很小，一般CPU也就那几个核，而FPGA只要门足够，...为什么FPGA成为数据中心尖端技术? 最后再讨论一个话题，就是为什么FPGA一直是数据中心领域最尖端的技术? 有人可能认为，再大的问题(算力)都可以通过堆CPU核心来解决。
(1)caffe.Net 是主要接口，负责导入数据、校验数据、计算模型。 (2)caffe.Classsifier 用于图像分类。 ...(6)caffe.draw 可视化 net 的结构。 (7)caffe blobs 以 numpy ndarrys 的形式表示，方便而且高效。 2....而在历年ILSVRC比赛中每次刷新比赛记录的那些神经网络也成为了人们心中的经典，成为学术界与工业届竞相学习与复现的对象，并在此基础上展开新的研究。...12.6 网络训练有哪些技巧 12.6.1 合适的数据集 1 没有明显脏数据(可以极大避免Loss输出为NaN)。 2 样本数据分布均匀。...在Batch Normalization出现之后，减均值除方差的做法已经没有必要了。对应的预处理方法主要是数据筛查、数据增强等。
看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...https://kaggle2.blob.core.windows.net/forum-message-attachments/69182/2287/A%20practical%20theory%20for...为什么? + 你要验证自己的训练脚本的流程对不对....所以你对自己模型的receptive field的大小要心中有数. 这个对效果的影响还是很显著的. 特别是用FCN, 大目标需要很大的receptive field.
作者：蓦风 链接：https://www.zhihu.com/question/30371867/answer/73508853 机器学习，具体以RBF网络里面的核函数为例，有童鞋说是通过径向基核函数可以把原始数据投影到更高维的空间里去...Kernel心中的kernel 之前说了，Kernel是描述点和点之间关系的，或者说是距离。距离是一个非常的有趣的词语。北京到上海的距离是1463 公里， 而你到我距离却只有那心动的一瞬间。...Distance)，汉明距离(Hamming distance)，这里就不多说了，其实我也不知道具体这些东东具体是做什么的，不过有人知道，比如“机器学习中的各种距离” http://blog.csdn.net.../lifeitengup/article/details/8450545 好了，问题又来了，距离有那么多定义，可是万一弱水三千就没有我需要的一瓢怎么办呢？...一旦涉及泛函，事实上没有一定的功底，基本就是举步维艰。 4. Kernel有什么用？ 这个就海了去了。。。
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？...在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。 具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，1排除了。...https://kaggle2.blob.core.windows.net/forum-message-attachments/69182/2287/A%20practical%20theory%20for...所以你对自己模型的receptive field的大小要心中有数. 这个对效果的影响还是很显著的. 特别是用FCN, 大目标需要很大的receptive field.
基于这个紧迫的稳定性问题，我们从为什么产生热点、为什么热点只在部分cpu core上出现两个方向，进行了问题分析、定位和解决。 为什么产生了热点 1....为什么热点只在部分核心出现 解决完哈希桶问题后，我们并没有定位到全部的问题，前面提到，软中断热点仅在部分cpu核上出现，如果仅仅是__inet_lookup_listener问题，按理所有cpu核的软中断消耗都会偏高...接着检查了网卡各个队列的smp_affiinity，发现每个队列与cpu核都是一一对应并且互相错开，硬中断亲和性设置没有问题。...为什么RPS没有起作用 Receive Packet Steering (RPS)，是内核的一种负载均衡机制，即便硬件层面收到的数据包不均衡的，RPS会对数据包再次进行哈希与分流，保证其进入网络协议栈是均衡的...探秘RPS负载不均衡问题 通过cat /proc/net/softnet_stat，可以获取到每个核接收的RPS次数。
为什么人生气时说话用喊的？ 有一天一个有智慧的教授问他的学生：“为什么人生气时说话用喊的？”...“但是为什么别人就在你旁边而已，你还是用喊的，难道不能小声的说吗？为什么总是要用喊的？”教授又问。...情况刚好相反，不但不会用喊的，而且说话都很轻声细语，为什么？...因为他们的心很接近，心与心之间 几乎没有 距离，所以相恋中的两个人通常是耳语式的说话，但是心中的爱因而更深，到后来根本不需要言语，只用眼神就可以传情，而那时心与心之间早已经没有所谓的距离 了……”...本文转自http://blog.csdn.net/metababy/archive/2010/11/03/5984961.aspx
因此，在GPU程序设计中，我们要记住： 统一才是正道，分裂没有出路！ 为什么GPU的并行执行，在发生程序分支时只能串行执行呢？ 这和GPU的架构有着紧密的关系。...这一运行机制一直传承下来，无论是x86为代表的CISC，还是ARM为代表的RISC，在这一点上没有根本的差异。这一机制叫做指令发射。 当然，“图灵机”的执行过程是完全串行的。...所谓超线程就是在一个CPU核心中，搞多套取指单元、译码发射单元、访存单元和寄存器列（register file），并被操作系统视为多个vCPU。...GPU的每个SM（Streaming Processor）中往往拥有上千个CUDA核，每个CUDA核都拥有自己的寄存器列。在Turing以后的架构中还有可能拥有Tensor核。...这样就可以保证warp内没有分支，效率极高。
技术在人类五千年的发展进程中，具有不可磨灭的作用，妇孺皆知的天才人物也大都因技术而出名，比如爱因斯坦、冯·诺依曼，前者为物理学的天才人物，推动世界物理技术进步一百年不止，后者为计算机之父，他推动人类由工业时代亦或者核前时代...为什么？因为无论是物理理论还是计算机推动人类进入信息时代，他们都是必然的！就像动画片里的套路一样，正义只会迟到，但绝不会缺席。...答案我认为是否定的，不过一万个人心中有一万个哈姆雷特的说法也是成立的，每个人心中都有不一样的评价标准，就像神族一样，我认为我可以用技术超越艺术，纵使最终失败了，但也坚信技术可以超越艺术。...而机器则是一个不知疲倦、没有真正思考能力、没有任何感情的计算机器罢了，它怎么可能懂得李白在晚年所写的诗呢？...为什么我会有这些想法？原因很简单，改变任意一条宇宙规律，或许都会让宇宙受到灭顶之灾。 怎样才能让技术支配艺术？ 已在上面写过，目前可以想到的方法就是改变宇宙规律。
这或许也是为什么Ventana急于推出Veyron V2的原因。...Ventana还利用RISC-V矢量扩展规范在其核心中添加了512位矢量处理单元，还具有 AI 矩阵扩展功能。Lanier声称这将“对某些生成式 AI 或推理工作负载有很大帮助”。...例如，UCIe根本没有提供到AMBA CHI一致接口总线的链接。因此，我们在UCIe 2.0上添加了AMBA功能。”...通过在Veyron V2核心中更积极地融合指令处理并进行许多其他调整，Ventana已经能够将一揽子工作负载的每时钟指令（IPC）性能提高20%。...V1和V2内核都没有同时的超线程，就像亚马逊云和Ampere Computing的Arm内核没有，未来“Sierra Forest”Xeon SP处理器中使用的“Siera Glen”内核也没有。
/ 如何在核心中增加文件 ASP.NET 大小 / 从ASP.NET 2.0开始最大请求正文大小限制为30MB （+28.6 MiB）。在正常情况下，无需增加 HTTP 请求 body 的大小。...1 在核心中增加文件 ASP.NET 大小 正如我们所知 ASP.NET 是独立于平台的，因此您可以在 Windows、Linux 或 Mac 平台上托管它们。...1、托管在 IIS 上（有凯斯特雷尔或没有凯斯特雷尔） 2、托管在 Kestrel 上（作为独立或与 Ngnix 和 Apache 服务器一起托管） 2 在 IIS 上 还能记得在 ASP.NET 中，...NET Core 应用模板没有创建此文件。它在发布应用程序时创建。...现在你可能会想，为什么这对 windows 不起作用，因为 IIS 也使用 Kestrel。
subsampling层的mapsize，最开始mapsize是每张图的大小28*28 % 这里除以scale=2，就是pooling之后图的大小，pooling域之间没有重叠...每张特征map是一个(后层特征图数量)*(用来卷积的patch图的大小) % 因为是通过用一个核窗口在上一个特征map层中移动（核窗口每次移动1个像素），遍历上一个特征...，再将偏置均初始化为零 % 注意事项：1）随机初始化权值，也就是共有outputmaps个卷积核，对上层的每个特征map，都需要用这么多个卷积核去卷积提取特征。...个卷积核。...% 2）为什么这里是inputmaps * outputmaps个卷积核？
关于SqueezeNet的创新点、网络结构，国内已经有若干爱好者发布了相关的简介，如这篇（http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/50897870）...、这篇（http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51444525），国外的文献没有查，相信肯定也有很多。...本文关注的重点在SqueezeNet为什么能实现网络瘦身？难道网络参数的冗余性就那么强吗？或者说很多参数都是浪费的、无意义的？...我们先考虑一个非常简单的例子，这个例子可以说是SqueezeNet和AlexNet的缩影： 1、一层卷积，卷积核大小为5×5 2、两层卷积，卷积核大小为3×3 以上两种卷积方式除了卷积核大小不同，其它变量均相同...事实上，目前最新的深层神经网络都是通过增加计算量换来更少的参数，可是为什么这样做效果会很好？ 因为内存读取耗时要远大于计算耗时！
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