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ECS初探

ECS早已有之,但是它真正在国内火起来,应该要从《守望先锋》架构设计和网络同步算起。 在看完《守望先锋》架构设计和网络同步之后, 我接着看了一下Wiki。 不管怎么样,即然大家都在吹ECS,它肯定是有过人之处的。 抱着试试看的态度,我模拟把我们游戏的客户端逻辑使用ECS进行落地。 第一关就给我难住了,Component到底该如何拆分,拆分粒度是多大。 的模型很像,只是ECS模式约束更严格,System之间不允许相互调用。 这样只要我能定精准定义好每个结构的字段的含义,各种逻辑都根据数据的含义来执行相应的计算就好了,模块之间大幅解耦,我想这也是贴近ECS模型的一种实现。同样它也不是ECS,因为逻辑模块之间有相互调用。 不管怎么样,我打算先实现一个Lua版的简易ECS框架,真实体验一把再说。毕竟没有使用就没用发言权。

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什么是 ECS ?

云服务器(Elastic Compute Service) 云服务器(Elastic Compute Service,简称ECS)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的 IaaS(Infrastructure 云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。 阿里云ECS持续提供创新型服务器,解决多种业务需求,助力您的业务发展。 选择云服务器ECS,您可以轻松构建具有以下优势的计算资源: 无需自建机房,无需采购以及配置硬件设施。 云服务器ECS的产品组件架构图 ? 参考资料 https://help.aliyun.com/document_detail/25367.html

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    图像处理经典网络

    image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换,其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层,以及 1 个全连接输出层。 3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。 NiN 4.1 网络结构 NiN 使⽤ 的卷积层来替代全连接层。 NiN 块是 NiN 中的基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全连接层的 卷积层串联⽽成。 GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结的网络结构,其基础卷积块称为 Inception 块,其结构如下: image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路 DenseNet 7.1 网络结构 DenseNet 的主要局部结构如下: image.png DenseNet 网络结构如下: image.png DenseNet 的基础块称为稠密块(DenseBlock

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    卷积神经网络2.2经典网络

    Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1, 各网络层之间存在连接,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。 讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多,LeNet-5 网络大约有 6 万个参数,AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络表现更为出色的另一个原因是因为它使用了 ReLU 激活函数 对于 AlexNet,其使用了 LRN 的结构(局部响应归一化),简单而言是在中间特征图中每一个点上所有信道的值进行归一化操作 具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大,参数量多,但是结构并不复杂。网络结构十分规整。

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    ECS的初步实现

    从我开始研究ECS算起, 到现在已经将近20天了。 第一版ECS库终于实现完成了。先不论性能如何,基本功能都实现了。 在我的理解中,ECS中最复杂的地方是EC部分的管理和查询。 因此,在这个ECS库中主要解决EC的问题,关于S的部分并没有提供。这也是我称它为库而不是框架的原因。 可以让我们写出符合ECS原则,更易读的代码。 在我看来,整个ECS的运行机制很像一个巨大的“粉碎机”。我们总是在某一个入口投入足量的Entity, 然后ECS库或框架将这些Entity粉碎成各种Component,供System查询并操作。 使用相同名字多次调用ECS.fetch_world, 返回的是同一个world对象 local world = ECS.fetch_world("Admin") --注册Component类型。

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    Unity 01 - ECS概念

    ECS概念 传统OOP缺陷 传统OOP下的MonoBehaviour/GameObject模式, 可以非常方便的为创作游戏编写代码, 但是往往在后期会使得代码难以阅读, 维护, 优化, 游戏开销大而性能低 , 这是由一系列因素导致的: OOP模型 Mono编译的非最优机器吗 GC 单线程 ECS模型 ? ECS // RotationSpeed.cs using System; using Unity.Entities; [Serializable] public struct RotationSpeed rotationSpeedType }; return job.Schedule(_componentGroup, inputDeps); } } 我们可以看到ECS 执行行为 ECS优势 Component是sturct而不是class, 这意味着我们在存储数据是的时候不是通过new到heap中, 离散到存储, 而是在内存中连续对其存储.

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    经典分类网络结构

    学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容 应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析,并介绍大部分的网络的特点。 3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中,这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数,还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层,即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结 ,其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。 ,称为“网络中的网络”(NIN),增强接受域内局部贴片的模型判别能力。

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    深度学习: CNN经典网络模型

    年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015 当今主流

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    网络经典命令行

    1.最基本,最常用的,测试物理网络的   ping 192.168.0.8 -t ,参数-t是等待用户去中断测试 2.查看DNS、IP、Mac等   A.Win98:winipcfg    202.99.160.68   Non-authoritative answer:   Name: pop.pcpop.com   Address: 202.99.160.212 3.网络信使 :   ARP -s 192.168.10.59 00 -50-ff-6c-08-75   解除网卡的IP与MAC地址的绑定:   arp -d 网卡IP 8.在网络邻居上隐藏你的计算机 计算机上安装的每一个以太网或令牌环网络适配器都有自己单独的表。如果在没有参数的情况下使用,则 arp 命令将显示帮助信息。    只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时,该命令才可用。

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    Unity手游实战:从0开始SLG——ECS战斗(一)ECS设计思想

    面向数据的编程 从17年到现在,ECS在游戏程序员里应该是急速膨胀的话题,有很多很多优秀的文章都介绍过ECS了。 用ECS插件, jobs System burst编译器等技术内容,来打造一个DOTS的开发理念。 所以扯了这么多,ECS究竟是什么? 除上述提到的优势之外,因为数据和状态都在Componet里,所以对于预测和回滚来说非常非常容易(记录关键帧的数据和状态),这是游戏开发,特别是网络游戏最垂涎的部分了,极大提高流畅度和打击感。 ECS的问题 虽然ECS设计初衷是为了解决预测和回滚,但是现在的游戏(包括Unity的演示和推广)都是推荐用来处理大批量数据的(展示性能优势)。 所以在处理小数据的时候,成果并没有那么好,比如UI层面、网络层面等其实就不太适合使用ECS

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    经典卷积网络之AlexNet

    原文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文,这个已经很老的文章了,分类领域应用CNN的经典文章 AlexNet 咋一看像是两个网络,实际上并不是这样,文章中是用两个GPU来训练的,所以华城这样了,实际上就是一系列卷积池化和全连接层构成的,具体的网络结构列表: ? 首先我们先不使用ImageNet来进行训练,只是测试其前馈和反馈的耗时,我们使用tf.randon_normal来随机生成一些图像数据, 然后使用前面的inference和FC函数来构建整个AlexNet网络

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    经典网络模型总结之AlexNet篇

    之前基本把卷积神经网络的内容过了一遍,还差一点就是网络层的介绍,后来我想了一下,不如和经典的卷积神经网络放在一起,因为这些经典网络,因为应用了一些比较好的思想而取得state-of-the-art(当前最好 神经网络之所以在深度学习之前没有发展起来的一个重要原因就是很容易过拟合,而Dropout是一种避免过拟合的神器! 既然神经元断开了,那么就意味着网络的weights不再更新。然后按照断开之后的神经元的链接方式继续向前传播,利用输出的损失反向传播来更新参数。 图2: Dropout(来源网络) 2.

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    经典网络(Yolo)再现,全内容跟踪

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 经典网络(Yolo) 今天接着上一篇的内容继续 也被上一篇“Faith”读者说对了,在此也感谢大家的关注与阅读,O(∩_∩)O谢谢 YOLO 看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您 相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错! 我自己来总结下YOLO: YOLO网络的结构和在之前得模型比较类似,主要是最后两层的结构,卷积层之后接了一个4096维的全连接层,然后后边又全连接到7*7*30维的张量上。 实际上这个7*7就是划分的网格数,现在要在每个网格上预测目标两个可能的位置及这个位置的目标置信度和类别,也就是每个网络预测两个目标,每个目标的信息有4维坐标信息(中心点坐标+长宽),1个目标的置信度,还有类别数

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    基于ECS搭建云上博客

    连接ECS服务器 打开系统自带的终端工具。 Windows:CMD或Powershell。 MAC:Terminal。 Windows用户请检查系统中是否安装有ssh工具。 密码为已创建的云服务的ECS的登录密码。 ? 安装Apache HTTP服务 Apache是世界使用排名第一的Web服务器软件。 Apache默认监听80端口,所以只需在浏览器访问ECS分配的IP地址http://<ECS公网地址> 安装MySQL数据库 由于使用wordpress搭建云上博客,需要使用MySQL数据库存储数据,所以这一步我们安装一下 systemctl restart httpd 测试Wordpress 完成以上所有步骤后,就可以测试我们基于ECS所搭建的云上博客了。 打开浏览器并访问http://<;ECS公网IP>/wp-blog/wp-admin/install.php。 根据以下信息完成wordpress初始化配置。

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    经典网络模型总结之GoogLeNet篇

    **************分割线************** 前面介绍了Alexnet,比较经典的模型,还差好几个,但是我这些理解的也不深,最关键的是有很多人比我讲的好。囧。 GoogLeNet告诉我们,卷积神经网络没有最深,只有更深。因为理论上来说,越深的网络可以学习到的特征越多,这样就有利于分类。插一张神图,哈哈哈。 ? Inception结构在Pooling之前还加了Relu激活函数,这个可以提高网络的非线性。 做了这么多工作其实主要就是为了在增加模型深度的前提下,尽量减小模型的计算量,也就是说,你不能一味的追求网络的深度而不考虑内存,GPU的限制吧! GoogLeNet的训练时间在普通的GPU上仅用了一周的时间,这里大概可以体会一下GoogLeNet的牛逼的地方,不要觉得一周的时间很久,像这么深的网络结构,能做到一周很不错了。

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    Pytorch-经典卷积网络介绍(上)

    本节介绍一些经典的卷积神经网络。 在近几年,计算机视觉学习发生了翻天覆地的变化, ? y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神经网络结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。 而后在alexnet出现后,一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG网络和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。 下面我们将依次介绍各个版本的卷积神经网络。 首先介绍LeNet-5. ? AlexNet共计8层结构,比当时普遍存在的3至4层神经网络结构更深。 当时碍于硬件限制,是在2块3GB内存的GTX 580显卡上运行。5个卷积层更有利于提取特征结构。

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    经典卷积网络之GooleInceptionNet

    网络结构简介 GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中,当时是第一名,最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。 Inception V1中指出,这种结构可以有效增加网络的深度和宽度,提升准确率且不至于过拟合。 人的神经元的连接是比较稀疏的,所以研究者认为大型神经网络的合理连接方式也应该是稀疏的。 尤其是对于非常大型,非常深的神经网络来说更是如此,Inception Net的主要目标就是找到最优的稀疏结构单元(Inception Module)。 ,同时收敛后的分类准确率也可提高,BN层用于神经网络的某层时,会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化,使输出规范化到N(0,1)的正太分布,减少了内部神经元分布的改变,BN的论文指出,传统的深度神经网络在训练的时候 有35-35,17-17,8-8三种不同的结构(输入尺寸),这些结构只在网络的后部出现,前部分还是普通的卷积层,而且其还在分支中使用了分支。如下图。 ?

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    Pytorch-经典卷积网络介绍(下)

    牛津大学以自身实验室的命名定义了VGG神经网络。VGG根据层数的不同包括有VGG-11、VGG-16、VGG-19等。 ? 这样做的原因在于可以使网络结构可以在不同的视野下进行学习。 Googlenet结构如下 ? 在中间节点处做了不同的kernel卷积运算。

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    ECS误删文件后恢复数据

    本教程适用的对象是: 磁盘中文件误删除的用户,且未对磁盘进行过写入等操作 网站访问量小、少量ECS实例的用户 需安装的软件及版本:e2fsprogs-devel、e2fsprogs、gcc-c++、 步骤二:使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程 完成以下操作,使用extundelete模拟数据误删除后恢复的过程: 检查ECS现有的磁盘和可用分区,并对/dev/vdb进行分区和格式化。

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