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如何让深度学习在手机应用上也能加速跑?看完这篇文章你就知道了

目前使用了深度学习技术的移动应用通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作,但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小(表现在系统延迟时间和移动设备的电量消耗);目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力,尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。 论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法,将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法:向外科医生

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【轻量云服务器使用经验分享】用ClouseBase云函数来定时监控轻量云服务器流量

众所周知,目前要说国内性价比最高而且最稳定的服务器,恐怕非74元一年2核4G的腾讯云轻量云莫属了,该机器具有2核4G、8M的带宽以及80G的SSD硬盘,可以说碾压了一大票友商的产品,如果是刚入门初学者的或者是囊中羞涩的学生,我是十分推荐购买这款服务器。如果非要从鸡蛋里挑骨头来挑一个毛病的话,那就是这个服务器的出站流量是有上限的,每个月1200GB,超出的流量需要额外付费。事实上,1200G的流量对于大部分用户正常来说来说是绰绰有余的,但是,做站的话,可能会遇到被别有用心的人恶意刷流量,如果把流量刷超了,可就要额外扣除费用了。

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