在这个项目中，展示了 Temporal-Shift-Module ( https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/)在 FPGA 上解决视频理解问题的实用性和性能。
稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。
TSM是Trusted Service Manager的简写，从字面上理解重点体现在Trusted（注意以ed结尾的过去分词形态，是被信任的）、Service（突出强调是一种服务）Manager（是管理者，应理解为是一个管理平台），所以从名称反映出是即有“管理”与“服务”并且由多方组成的，由某一具有公信力的第三方执行中间桥接的综合管理平台。体现具有公信力和开放性等特点，为各行业提供基于安全载体并且对安全载体本身（SE）及各类应用的发行及管理的公共开放服务平台。发行包含了应用文件的下载、安装、个人化等，对SE和应用的管理主要是生命周期的控制等。
谈到视频理解，不得不给大家介绍一下新鲜出炉的视频理解技术之一：TSM（Temporal Shift Module）。TSM是由MIT和IBM Watson AI Lab的Ji Lin，Chuang Gan和SongHan等人提出的通过时间位移模拟3D建模达到效果和性能的平衡，提高视频理解能力的模块。
深度视频识别的计算成本比图像识别更高，尤其是在 Kinetics 等大规模数据集上。因此，为了处理大量视频，可扩展性训练是至关重要的。这篇论文研究了影响视频网络的可扩展性的因素。研究者认定了三个瓶颈，包括数据加载（从磁盘向 GPU 移动数据）、通信（在网络中移动数据）和计算速度（FLOPs）。
按给定的时间戳和排序规则，对所有datablock作排序后输出，每次调用Next后，都会输出一部分排序好的Datablock
所有数据先写入到 WAL（ Write Ahead Log ）预写日志文件，并同步到 Cache 缓存中，当 Cache 缓存的数据达到了一定的大小，或者达到一定的时间间隔之后，数据会被写入到 TSM 文件中。
点击上方蓝字，发现更多精彩 导语 LSM作为一种重要的数据存储结构方式，被许多大型开源存储系统应用为底层引擎的存储结构。同时由于influxDB的不断改良，一种基于LSM的改良数据结构TSM也开始被熟知并广泛应用。本文将基于官方文档和相关论文分析该两种数据结构的组成原理和应用特点。 LSM（Log-Structured Merge Tree）日志结构合并树 ° 模型发展 由于b+树具有稳定查询效率、逻辑上有序的数据存储等特点，使得b+树成为了许多RDBMS的底层引擎的数据结构。不过，b+数的有序数据存储仅
在目前的APM和后续的IoT场景中，InfluxDB会发挥越来越重要的作用，那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢？下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战。传统的2D CNN计算成本低，但无法捕捉视频特有的时间信息；3D CNN可以得到良好的性能，但计算量庞大，部署成本高。作者提出了一种通用且有效的时间偏移模块（TSM），它通过沿时间维度移动部分通道来促进相邻帧间的信息交换，同时它可以插入到2D CNN中实现零计算和零参数的时间建模，以此兼具2D卷积的高效与3D卷积的高性能。
作者 | 刘平 文章来源GitChat，CSDN独家合作发布，查看交流实录：http://gitbook.cn/books/59428f6f7e850f039399fd02/index.html Influxdb是一个基于golang编写，没有额外依赖的开源时序数据库，用于记录metrics、events，进行数据分析。这篇文章谈论的influxdb版本在1.2.0以上。这篇文章只谈论influxdb在监控中的数据存储应用，不会谈论influxdb提供的整套监控方案。本文主要谈论五个方面：时序数据库选
ARM说设备中必须有root of trust，否则一切都不可靠! 面对日益严峻的安全问题，可信执行环境TEE系统已经被越来越多的使用。在一个TEE生态系统中，可信服务管理（TSM）用于管理设备上的秘
Plan,PlanLevel,PlanOptimize返回的都是[]CompactionGroup, 它的类型其实是 [][]string, 即一组可以并行执行Compaction操作的tsm文件路径的列表;
时间同步系统是电力系统的基础，智能电网在综合自动化设备、自动保护设备等自控、遥控设备的用量不断加大的当前，电网在发电、输电、配电等领域，对全网时间同步精度、安全性、稳定性、可靠性等性能提出越来越高的要求。
mybatis-config.xml是支持配置多种数据库的，本文将介绍在Spring Boot中使用配置类来配置。
InfluxDB 自带有一个监控系统，默认情况下此功能是开启的，每隔 10 秒中采集一次系统数据并把数据写入到 _internal 数据库中，其默认使用名称为 monitor 的 RP（数据保留 7 天），相关配置见配置文件中的：
博主在因为获取知识的需求，开通腾讯云-轻量云服务器，在日常使用中没有什么问题，但是最近一直频繁收到邮件提醒，之前也没有想着去解决这个问题，今天又收到，就来解决了一下相关问题。
InfluxDB是一个开源的没有外部依赖的时间序列数据库。适用于记录度量，事件及执行分析。
1、InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。 基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等） 可度量性：你可以实时对大量数据进行计算 基于事件：它支持任意的事件数据 1）无结构（无模式）：可以是任意数量的列 2）可拓展的 3）支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计 4）原生的HTTP支持，内置HTTP API 5）强大的类SQL语法 6）自带管理界面，方便使用 2、安装： rpm -ivh https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-0.13.0.x86_64.rpm 3、启动： sudo service influxdb start 4、客户端： 在usr/bin里使用influx即可登入Influx服务器。也可以将路径加入环境变量中，这样既可在任意地方使用influx。 InfluxDB自带web管理界面，在浏览器中输入 http://服务器IP:8083 即可进入web管理页面。 5、基本概念： database 数据库 measurement 表 point 表中的一行数据 point由time(自动生成的时间戳),field数据，tags由索引的数据 series所有在数据库中的数据，都需要通过图表来展示，而这个series表示这个表里面的数据，可以在图表上画成几条线：通过tags排列组合算出来。 6、基本操作: 客户端命令行、HTTP API、各语言API库 show databases; create database test drop database test use test
先简单说一下php调用mail()函数的过程。 看到源码ext/mail.c
本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍。主要针对强时序依赖行为识别这个场景，设计了一组卷积模块。
正如MAT8181课程中所讨论的那样，至少有两种非平稳的时间序列：存在趋势的和存在单位根（这种类型被称为 单整的）。单位根测试不能用来评估一个时间序列是否平稳，这种方法只能检测整合的时间序列。 季节性单位根也是如此。
之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式、倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础、最底层也最核心的存储模块进行了介绍，接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入（删除）请求和读取请求的。在阅读这两篇文章之前，强烈建议看官先行阅读之前的多篇文章，不然可能会有一定的阅读障碍。
我们的日常生活中存在各种各样的重复过程，有的是自然周期，比如月相变化或心跳和呼吸节律；也有的重复过程是人为的，比如生产线或交通中的重复模式。
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
进到align目录 对质量好的测序数据进行比对 1. 一个个比对，生成BAM文件 align目录 sample=SRR7696207 bwa mem -t 2 -R "@RG\tID:$sample\tSM:$sample\tLB:WGS\tPL:Illumina" ../hg38/bwa_index/gatk_hg38 ../clean/SRR7696207_1_val_1.fq.gz ../clean/SRR7696207_2_val_2.fq.gz |samtools sort -@ 2 -o SR
今年5月20日左右，第一次从 kswapd0 占用这系统的资源，I/O 持续过高且极其消耗内存中发现服务器被植入了挖矿病毒。
DB2日志是以文件的形式存放在文件系统中，分为两种模式：循环日志和归档日志。当创建新数据库时，日志的缺省模式是循环日志。在这种模式下，只能实现数据库的脱机备份和恢复。如果要实现联机备份和恢复，必须设为归档日志模式。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/416704427
话说当年学shader的目的, 就是为了想实现一个当时天真地以为很NB的算法TSM, 一年多来朝着这个目标努力, 到最后却发现, 结果并没有想像中的美好-_- 最开始实现的是Projective Sh
先回顾一下 RP 策略（ retention policy ），它由三个部分构成：
Dan is joined by Geoff Tate, CEO and Co-founder of Flex Logix. Geoff explains the embedded FPGA market, including some history, applications and challenges to deliver a product that customers really want. He provides some very relevant background on why... Read More
本文主要介绍我们被ICCV-2021会议录用为Oral Presentation的一篇文章：Adaptive Focus for Efficient Video Recognition。代码和预训练模型已经在Github上面放出，欢迎大家试用和吐槽。
4 月 23 日，在 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上，基于百度深度学习平台 PaddlePaddle 和百度视觉团队的应用打磨，业界首个视频识别工具集正式开源。
中衡量交易策略的表现。并将开发一个简单的动量交易策略，它将使用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低，这使得它们成为了极佳的风险平衡选择。
编写记事本插件，实现点击视图选项卡下的小写转大写插件，实现转换功能！ 准备如下： 1、记事本程序集 .exe 和 建的 lib文件夹（存.dll程序集）放在是一个位置的。 2、搜索程序集.dll文件，就会用到“反射”，导入命名空间 using System.Reflection; 3、获取包括当前程序集的完整的路径： Assembly.GetExecutingAssembly().Location； 4、找到这个路径下的程序集所在的文件夹Debug。 5、用Path.GetDirectoryNa
Telegraf 是实现 数据采集 的工具。Telegraf 具有内存占用小的特点，通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展。
随着可信执行环境TEE概念不断的深入到各行各业中去，近日信安委发布的《汽车电子网络安全标准化白皮书》中在汽车电子网络安全技术应用案例中也明确提到TEE+SE技术应用在数字钥匙的案例。（文章个别处有删改） 概念：随着移动互联网和车联网技术的加速普及，数字钥匙（经常也被称为蓝牙钥匙或者虚拟钥匙）将成为下一代汽车的标准配置。 数字钥匙主要是利用近场通信技术，使得用户可以通过智能手机或可穿戴智能设备（例如智能手表）来进行车门的开锁，闭锁以及车辆的启动等操作。数字钥匙除了能够给用户带来很大的便利性，其本身数字化的本质
dblink是psql下的扩展功能，可以实现在一个数据库中远程操作另外一个数据库，是实现跨库的一种方法。
腾讯计费平台是产品端到端在线交易平台，其核心是帮助用户与产品安全、便捷的完成支付和收款，在交易过程中帮助产品盈收最大化。平台承载了公司每天数亿收入大盘，为180+个国家(地区)、万级业务代码、100+W结算商户提供支付渠道、营销、账户托管、风控、结算以及推荐等服务。
1、信息多维理解：视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息，如何利用多维信息，提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
通过之前 DAGScheduler的介绍可以 知道， DAGScheduler 将划分的一系列 Stage (每个Stage封装一个TaskSet) , 按照Stage的先后顺序依次提交给底层的TaskScheduler去执行。 下面来分析TaskScheduler接收到DAGScheduler的Stage任务 后， 是如何管理Stage (TaskSet) 的生命周期的。
运行非常成功！结果正常输出！然后我就愉快地去重并call variant，但是当我查看g.vcf文件时发现样本名为W0
本文介绍了如何使用.NET Core和App Metrics实现分布式追踪，包括代码示例和操作流程。同时，文章还介绍了如何集成InfluxDB存储和Grafana来可视化数据。最后，作者还提供了一些优化建议，例如添加错误处理和日志记录等。
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