GiantPandaCV导语 卷积神经网络架构设计,又指backbone设计,主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节。...,然后结合剪枝量化是最有效的解决办法,本文将结合自己看的论文和参加项目比赛的经验讲述轻量级CNN的发展以及一些设计总结,如有不对之处请不吝赐教。...突然想到为啥不使用双线性插值,向下插值来代替Pooling,这个虽然比MaxPooling计算量更大,但是保留的信息应该更丰富才是) 上采样(Up-Sampling) 在卷积神经网络中,由于输入图像通过卷积神经网络(CNN...CNN网络是不完备的,虽然它可以反映出占大比例时间的Conv操作,但不够准确。...轻量级CNN架构设计 总的思路:选定合适结构 + 通道剪枝 + 量化 训练 :ImageNet pretrain model + Data Normalization(统计自己数据集的均值和方差) +
3 Storage 数据存取(最能体现实践经验) select 选存储结构 scheme 细化数据表 3.1 SQL V.S NoSQL 需要事务吗?...存储和 qps 都不高,单机都能搞定。sql+1 - sql 需要自己写代码来 scale - nosql,这些都帮你做了 是否需要 sequential ID?...使用哈希函数(不可行) 如取 long url的 MD5 的最后 6 位: 快 难以设计一个无哈希冲突的哈希算法 随机生成 shortURL+DB去重 随机取一个 6 位的 shortURL,若没使用过
一、引言 现在业务系统设计中,存储设计扮演着至关重要的角色。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的不断变化,如何高效、安全地存储和管理数据成为了每个业务系统设计必须面对的挑战。...二、存储设计的基本概念 1. 数据存储的定义 数据存储是指将数据以某种形式保存到存储介质中,以便后续的访问、管理和处理。...存储设计的关键考虑因素 数据的完整性和一致性 性能 可拓展性 可用性与容灾 安全合规 成本效益 3....存储设计的原则 需求驱动设计: 存储设计应基于业务需求和应用场景,确保设计方案能够满足实际业务需求。...自动化和监控: 实现存储系统的自动化管理和监控,及时发现和解决问题,提高运维效率。 遵循标准和最佳实践: 遵循行业标准和最佳实践,确保存储设计的规范性和可维护性。
引言 对于一款消息中间件来说,优良的数据存储设计,是实现高性能消息吞吐以及消息查询的关键所在。...另外在进行消息消费的时候,RocketMQ如何能借助自身的存储设计快速检索到对应的消息也是非常重要的,因此本文主要对RocketMQ存储设计进行了设计分析。...存储性能设计精髓 上文中为大家阐述了RocketMQ关于存储结构的设计,优秀的存储设计师实现高性能读写的前提。...那么除了存储结构的设计,RocketMQ也使用了一些性能优化手段来实现其强大的消息吞吐能力。...总结 本文主要对RocketMQ的存储设计进行了分析,围绕如何实现高性能消息写入和查询展开了阐述,希望在分析这些优秀中间的具体实现过程中,我们可以将这些优秀设计融入到具体的项目实践中,当我们遇到类似的问题的时候可以借助于这些设计思想来解决实际的问题
从而,hbase具备如下特性:存储容量可以线性扩展; 数据存储的安全性可靠性极高! ? 下面这张图是HBASE的表中的数据放到一行中的表信息。...Row: HBASE表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column组成,数据是按照RowKey的字典顺序存储的,并且查询数据时只能根据RowKey进行检索,所以Rowkey设计十分重要。...cell中的数据时没有类型的,全部是字节码形式存储。 HBASE存储设计介绍 ? 1、HRegion是HBASE存储数据的最小单元。...HBASE中的LSM存储思想 ?...Hbase存储数据的最小单元,每个region会存储在确定的RegionServer上,即不会出现一个Region出现在两个RegionServer上。
消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分 消息存储整体架构 消息存储是RocketMQ中最为复杂和最为重要的一部分,将分别从RocketMQ的消息存储整体架构、PageCache与Mmap...消息存储相关的文件 消息都是存储在 Broker服务器上的以文件形式存储分:Producer端和Consumer端,消息查询也是通过Broker节点查询。...同样consumequeue文件采取定长设计,每一个条目共20个字节,分别为8字节的commitlog物理偏移量、4字节的消息长度、8字节tag hashcode,单个文件由30W个条目组成,可以像数组一样随机访问每一个条...固定的单个IndexFile文件大小约为400M,一个IndexFile可以保存 2000W个索引,IndexFile的底层存储设计为在文件系统中实现HashMap结构,故rocketmq的索引文件其底层实现为...总结 RocketMQ 在存储设计的一概念性的东西,熟练应用,并了解这些概念,对后续深入学习RocketMQ和排查问题很有帮助。
近年来人工智能越来越火,好像本科毕设不搞人工智能都很丢人似的。但是普通本科生对于这个领域的了解显然很少,基本也就是做做数据搜集、数据标注、工程实现、调调参的工作...
读写分离架构有以下几个特点: (1)数据库服务为主从架构; (2)主节点负责写操作,从节点负责读操作; (3)主节点将数据复制到从节点; 基于读写分离思想,可以设计出多种主从架构,如主-主-从、主...不过在实际的业务设计中,也基本不会用到 Join 操作,一般都会建立映射表通过两次查询或者写时构造好数据存到性能更高的存储系统中。 (2)事务处理复杂,原本在事务中操作同一个库的不同表不再支持。...数据存储地点的异构 据存储在分散的物理位置上,此类情况大多出现在大型机构中,如销售数据分别存储在北京、上海、日本、韩国等多个分支机构的本地销售系统中。...数据存储逻辑的异构 相同的数据按照不同的逻辑来存储,比如按照不同索引维度来存储同一份数据。 这里主要说的是按照不同的维度建立索引关系以加速查询。如京东、天猫等网上商城,一般按照订单号进行了分库分表。...参考文献 一文搞懂后台高性能服务器设计的常见套路, BAT 高频面试系列
直觉上来讲global和local的信息聚合都是有用的,将global信息聚合和local信息聚合有效的结合在一起可能是设计最佳网络架构的正确方向。...以下主要解析一下CNN based和Transformer based的网络架构设计,其中CNN based涉及ResNet和BoTNet,Transformer based涉及ViT和T2T-ViT。...网络架构设计的相互关系 ? BoTNet在ResNet的基础上将Bottlenneck的3x3卷积替换成MHSA,增加CNN based的网络架构的global信息聚合能力。...ViT虽然验证了Transformer在图像分类网络架构设计的潜力,但是需要额外的大规模数据来进行pre-train,而在中等规模数据集如imagenet上效果却不理想。...based和Transformer based的关系,CNN based 和 Transformer based哪个好 本质上是网络架构设计是以CNN为主好还是Transformer为主好的问题,CNN
那么为什么其可以具有这些能力,Druid 在实现这些能力时做了怎样的设计和努力? Druid 的底层数据存储方式就是其可以实现这些能力的关键。...Druid 维度列的三种存储数据结构如何?各自的作用? Segment 文件标识组成部分? Segment 如何分片存储数据? Segment 新老版本数据怎么生效?...通过分别存储每个列,Druid 可以通过仅扫描实际需要的那些列来减少查询延迟。...meta.smoosh存储关于其他 smooth 文件的元数据(文件名和偏移量)。 XXXXX.smooth 这些文件中存储着一系列二进制数据。...列存储和行存储的区别是什么? 你了解 Bitmap 数据结构吗? 深入了解roaring bitmap compressing压缩算法。 Druid 是如何定位到一条数据的?详细流程是怎样的?
对象存储服务构架设计 基本构架组成 1.网关服务(Gateway): 客户端发送请求(Request)到网关服务(Gateway)再由网关服务实现将客户端请求转换为相应的数据(Data)、元数据(Metadata...2.数据存储服务(Data store): 同时满足水平扩展,高性能、高可用等分布式存储的特性,为整个对象存储提供底层数据存储最坚实的基石,用一句话来形容就是"坚如磐石"。...数据存储服务模块可以对上提供多种类型的数据存储I/O接口,比如文件存储、对象存储、块存储,上层通过调用这些标准化的存储接口,实现对象数据内容的存储。...如果把对象存储系统比作一辆车,那么数据存储服务相当于整个对象存储的"车身、悬架、轮胎"。...了解完上面的几种场景,你会发现,如果采取同步机制去要求所有的客户端操作都立即返回执行结果,是非常不现实的,至少目前硬件层面还无法做到这么高的实时性,于是我们只能做出适当取舍,设计一个独立的异步任务队列来满足这些需求
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案...5.4 模块间依赖关系06.其他设计说明6.1 性能设计说明6.2 稳定性设计6.3 灰度设计6.4 降级设计6.5 异常设计说明6.6 兼容性设计6.7 自测性设计07.通用Api设计7.1 如何依赖该库...1.4 设计目标打造通用存储库:设计一个缓存通用方案,其次,它的结构需要很简单,因为很多地方需要用到,再次,它得线程安全。灵活切换不同的缓存方式,使用简单。...它设计初衷是轻量级,建议当存储文件中key-value数据超过30个,如果超过30个(这个只是一个假设),则开辟一个新的文件进行存储。...05.方案基础设计5.1 整体架构图统一存储方案的架构图图片5.2 UML设计图通用存储方案UML设计图图片5.3 代码说明图项目中代码相关说明图图片5.4 关键流程图mmap的零拷贝流程图图片5.5
优雅的处理巨量数据日志以支持周期性的离线数据加载 低延迟提交 支持分区, 分布式, 实时处理 当数据发送到其它系统时, 需要知道这个系统是可以容错的(fault-tolerance) kafka为了做到这一点, 系统设计更加接近数据库的日志系统而非传统消息队列...综上, kafka的设计很简单, 直接写入文件系统(kernel cachepage)而不经过任何缓存.
消息中间件的性能好坏,它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息存储设计。...下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。...在 Kafka 的设计思想中,消息的存储文件被称作日志,我们 Java 后端绝大部分人谈到日志,一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息,而 Kafka 的消息日志类似于数据库中的提交记录...以上简单介绍了 Kafka 的消息是如何追加存储的,那么在具体的存储文件中,日志的文件是怎么样的呢?...Kafka 的索引文件按照稀疏索引文件的思想进行设计的,每个索引文件包含若干条索引项,之前在文章「kill -9 导致 Kakfa 重启失败的惨痛经历!」中有分析过。
谈谈Kubernetes的存储设计理念 用三篇文章学习容器编排系统存储方面的知识点。今天这节课,我们先来探讨下 Kubernetes 的存储设计理念。...Kubernetes 的存储设计考量 Kubernetes 在规划持久化存储能力的时候,依然遵循着它的一贯设计哲学,用户负责以资源和声明式 API 来描述自己的意图,Kubernetes 负责根据用户意图来完成具体的操作...事实上,迫使 Kubernetes 存储设计得如此复杂的原因,除了是要扩大兼容范畴之外,还有一个非技术层面的因素,就是 Kubernetes 是一个工业级的、面向生产应用的容器编排系统。...所以接下来,我会从 Volume 的概念开始,以操作系统到 Docker,再到 Kubernetes 的演进历程为主线,带你去梳理前面提到的那些概念与操作,以此帮你更好地理解 Kubernetes 的存储设计...这里,我们会从存储如何分配、持久存储与非持久存储的差异出发,来具体学习下 Static Provisioning 的设计。
观察 在 Fast R-CNN 中,网络最后部分的 cls reg (分类回归,即对框内实例进行标签分类)和 bbox reg (边界框回归,即对边界框进行平移回归)采用的是 双分支 并行 结构:...而且在 Faster R-CNN 中照搬了这一结构。 甚至在 Mask R-CNN 中,更是将 cls reg 、 bbox reg 和 mask 设计成 三分支 并行 : ?...后面我会仔细捋清楚 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的源码实现细节,再回过头来补充。 后记 经过和师兄的讨论,发现如果要是设计为串行,那么就无法实现end-to-end训练了。
消息中间件的性能好坏,它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一,而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点,动不动可以上到几十上百万 TPS,离不开它优秀的消息存储设计。...下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。...在 Kafka 的设计思想中,消息的存储文件被称作日志,我们 Java 后端绝大部分人谈到日志,一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息,而 Kafka 的消息日志类似于数据库中的提交记录...收到日志之后把该条消息写入对应分区的日志文件中: 以上简单介绍了 Kafka 的消息是如何追加存储的,那么在具体的存储文件中,日志的文件是怎么样的呢?...Kafka 的索引文件按照稀疏索引文件的思想进行设计的,每个索引文件包含若干条索引项。
软件系统的数据存储设计 数据库的设计是系统开发必不可少的环节,数据库设计的合理性将会节省大量数据存储空间,同时保证了数据的完整性以及整个系统运行的畅通高效性。...此外,优秀的数据库设计还应当考虑到数据库应用系统的后续开发,保证数据查询的高效性,满足用户的应用需求,加快网页访问浏览速度,给用户带来良好的使用体验等等。 ...一般涉及大规模数据的查询处理时,用户查询数据的效率就会体现的越发明显,而查询数据的效率将会直接影响到用户的使用感,如果数据库表设计不合理, 数据访问迟缓造成系统的卡顿,这对于系统的性能而言无疑是致命的。...因此在系统设计的初期就需要对数据的特征作详细分析整理,当充分了解到被处理数据互相之间的联系后再设计数据库表就会避免很多后续工作意外的发生,既减少冗余和耦合同时也减少了不必要的工作量。
简介 CNN 是专门用于处理网格化数据的神经网络。...CNN 中新增了 Convolution 层和 Pooling 层,CNN 的层的连接顺序是「Convolution-ReLU-(Pooling)」(Pooling 层有时会被省略)。...CNN 的优势 全连接层(Affine 层)忽略了数据的形状。比如,输入数据是图像时,图像通常是高、长、通道方向上的 3 维形状。但是,向全连接层输入时,需要将 3 维数据拉平为 1 维数据。...因此,在 CNN 中,可以(有可能)正确理解图像等具有形状的数据。 【注】把 3 维数据表示为多维数组时,书写顺序为(channel, height, width)。
和BP网络不同的是,cnn的特点是权值共享(卷积核filter),并且不需要人工的特征分析。...而在cnn中我们所使用的filter卷积核(三维,大小*通道数),遍历一个样本所使用的权值都是相同的,即所谓的权值共享。 通过一系列的卷积+池化的操作,完成了对图片数据的特征提取。...cnn的最后会将末端得到一个长长的向量,并送入全连接层配合输出层进行分类。 高维输入:图片由RGB三种像素,一个filter有一个通道数,输出结果为二维结构,为一个二维平面。
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