机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 本文是我们联邦学习系列研究文章中的一篇，重点聚焦的是联邦学习中的通信开销问题（Communication Cost）。 0....1.1.2 有损压缩方法 [2] 在 1.1.1 节中提出的模型更新传递方法也是一种有损压缩策略，它主要解决的是客户端 - 中央服务器的上行通信开销问题，本节中的方法主要聚焦中央服务器 - 客户端的下行通信开销...另一方面，如果让所有的客户端设备都参与到整个训练过程中，将会造成巨大的、昂贵的网络通信开销。此外，在实际应用中，并不是所有的客户端都在每一轮训练的过程中发挥作用的。...总结 我们在这篇文章重点关注了联邦学习框架中的通信开销研究进展。目前，大多数文章都从压缩的角度出发解决通信开销问题，这种方法的思路很直观：压缩后需要上行、下行传递的数据量就会减小，从而减轻通信开销。...在不同的文章中，作者对比和分析的实验指标各不相同，这说明目前还没有标准化、统一化、权威性的衡量联邦学习通信开销的指标，毕竟通信开销和计算效率是一对 tradeoff 的指标。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用...如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，x 可以是 None（默认）。...验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。...这个元组（生成器的单个输出）组成了单个的 batch。 因此，这个元组中的所有数组长度必须相同（与这一个 batch 的大小相等）。 不同的 batch 可能大小不同。...，需要有batch_size，但是在使用fit_generator时需要有steps_per_epoch 以上这篇在keras中model.fit_generator()和model.fit()的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了
通过优化配置降低Envoy内存占用 即使将内存降低到50M，在一些对资源要求比较严格的环境，例如边缘计算的场景中，网格中这些Envoy内存累加在一起也是不能接受的，因此需要想办法进一步降低Envoy的资源使用...和Cluster数量来降低Envoy的内存开销。...namespace中的Service相关的Listener和Cluster。...在实际的产品部署中，一个namespace中往往会部署大量相关的微服务，这些微服务在逻辑上属于同一个业务系统，但并不是namespace中的任意两个微服务之间都存在访问关系，因此按照namespace进行隔离还是会导致...按服务访问关系进行细粒度隔离 在一个微服务运用中，一个服务访问的其他服务一般不会超过10个，而一个namespace中可能部署多达上百个微服务，导致Envoy中存在大量冗余配置，导致不必要的内存消耗。
文章目录 参考文献 C++ 异常是 C++ 有别于 C 的一大特性 ，异常处理机制给开发人员处理程序中可能出现的意外错误带来了极大的方便，但为了实现异常，编译器会引入额外的数据结构与处理机制，增加了系统的开销...天下没有免费的午餐，使用异常时我们必须了解其带来的开销和问题。...）； （3）nStep 成员用来定位 try 块，以及在栈回退表中寻找正确的入口。...异常处理是 C++ 中十分有用的崭新特性之一，在大多数情况下，有着优异的表现和令人满意的时空效率。但使用异常时，我们要充分意识到异常带来和开销和需要注意的问题，综合考虑之下，再谨慎使用异常。...参考文献 改善C++程序的150个建议[M].李健.建议69：熟悉异常处理的代价 C++异常机制的实现方式和开销分析
在UNIX刚刚出现的那几年，当时内存很小，一般的进程也都是很小的，所以fork中完全复制父进程没有问题，然而随着大进程的出现，内存开销开始越来越大，所以才采用了写时复制技术来缓解这种大的内存开销。...下面的例子中，我的demo程序就将构建一个稀疏的地址空间，以此放大fork调用的写时复制带来的页表开销。 再看vm_area_struct对象。...在父进程中创建大量的常驻内存的页面，在fork之后子进程exec之前，父进程写这些页面，将会造成这些页面被复制，这是一种明显的不必要的开销。...和上一节讲页表的开销一样，这个vm_area_struct对象的开销也是转瞬即逝的，很难捕获到，无论如何这个开销是没有必要的，根因还是一样，fork中的全面复制是没有必要的！...fork带来的mm_struct的同步开销 fork调用的实现中是无条件复制父进程的整个地址空间的所有vm_area_struct对象的，复制的过程是要拿锁的，具体来讲就是dup_mmap的操作： down_write_nested
如下所示： hist = model.fit(x,y, epochs=epoch_num, batch_size=32,callbacks=early_stopping],validation_split...=0.004,shuffle=True) 正确写法如上，注意当出现下面问题，或fit函数中其他参数关键字提示问题，优先排查先后顺序，一开始我把callbacks放在了validation_split...TIPS：当不清楚具体顺序的时候，可在进到类函数里查看具体定义顺序。...补充知识：sklearn中train_test_spilt导入失败 环境：python3.7.8 在使用keras做人脸识别时，使用了 sklearn.cross_validation import...以上这篇keras model.fit 解决validation_spilt=num 的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
测量 Rust 中 HashMap 的开销 在处理将大量数据放入 HashMap的项目时，作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算，得到的常驻内存是预期的两倍多。...作者当下没有那个问题的答案，所以他决定测量并找出答案。如果你只是想知道答案，请跳到文章最后一节；当你看到图表时，你就会知道你在那里。此外，如果您想进行自己的分析，可以使用所有支持代码和数据。...随着万物互联时代的发展，时序数据库成为了物联网行业的底层基础架构。...传统的时序数据库因为时间线膨胀和数据采样频率提高，产生了比较大的系统瓶颈；同时，时序数据库在云原生环境上的部署与资源管理也成为企业面临的挑战。...CnosDB2.0 是一款云原生时序数据库，具有高可用、高性能、高压缩比的特点。本报告主要讲述在云原生时代时序数据库面临的挑战、构建云原生时序数据库的技术以及时序数据库未来的发展前景。
二、问题分析 查阅相关资料发现，Android8.0中对于APK的安装做了如下调整： 将 设置--安全 中的 允许安装未知来源应用 取消了（由于国内手机系统的高度定制，该选择项的位置有差异） 在安装 APK...文件时新增 未知来源安装权限，即 android.permission.REQUEST_INSTALL_PACKAGES 也就是说，在Android 8.0(即Android O) 之前，设置 中的...允许安装未知来源 是针对所有APP的，只要开启了，那么所有的未知来源APP都可以安装。...我们可以通过PackageManager中的canRequestPackageInstalls()来检测是否已经开启了未知来源安装权限。true 表示获取了权限，false 表示没有获取权限。...具体示例代码如下： 下载逻辑省略，此处只列出 未知来源权限和安装 的处理逻辑 下面的逻辑实在 WelcomeActivity中实现的，所以，可以直接使用 startActivityForResult 并在
C++异常是C++有别于C的一大特性 ，异常处理机制给开发人员处理程序中可能出现的意外错误带来了极大的方便，但为了实现异常，编译器会引入额外的数据结构与处理机制，增加了系统的开销。...天下没有免费的午餐，使用异常时我们必须了解其带来的开销和问题。...C++异常处理使用try、throw和catch三个关键词来完成，在程序执行过程中，异常处理流程大致如下：当函数体内某处发生异常（trow 异常）时，会检查该异常发生的位置是否在当前函数的某个try块之内...，比如函数内抛出异常需要注意栈展开导致的内存泄露，析构函数抛出异常将程序置于不确定状态等； （3）异常的跳转会彻底扰乱程序的执行流程并难以判断，给代码调试和维护增加难度； 异常处理是 C++ 中十分有用的崭新特性之一...但使用异常时，我们要充分意识到异常带来和开销和需要注意的问题，综合考虑之下，再谨慎使用异常。
动态流量主要是在投放程序化广告、Ad-Network、AFF的时候，不能提前预知流量来源于哪个域名，如投放程序化广告的时候，根本就不知道下一次广告来自于哪个域名，如可能来源于A.com、B.com、C.com...……所以不可能提前就设置好UTM参数去跟踪，因为UTM中Source是要填来源于哪个域名，不懂UTM怎么用的可以看：渠道流量标记（UTM） 如我的着陆页是：https://www.ichdata.com...在Google Tag Manager中创建一个变量，命名为Source作如下设置： ? 这个就是获取流量来源的域名了。...主要就是在Field Name中设置Page，Value就是标准化UTM参数，去覆盖Page这个字段，在Google Analytics中看到的就是标准化的UTM页面了。...这样就实现了动态流量的跟踪，做程序化广告的时候就可以知道流量来源于哪个域名，可以从域名角度分析动态流量的质量情况。
在Google Analytics 4中的流量获取报告中： ?...你可以看到网站的流量从哪些网站来的，这些网站叫引荐来源，但有时候，你可能会看到一些不应该出现在这里的域名出现在这里，如第三方支付网站的域名，你自己的站点域名，不知情域名。...原因 第三方支付网站的域名：常见于电子商务网站，用户购物支付的时候跳转到第三方支付网站，如Paypal、微信、支付宝，支付成功后跳转往你的网站，这时候Referral，引荐流量来源就变成第三方支付的网站域名...自己站点域名：某些页面没布署代码，或GA没有做自我引荐监测，所以会出现自己的域名在意见来源（上面截图就是这种类型） 不知情域名：完全不知道的域名，这种一般是没有自动过滤的机器流量。...排除引荐来源 在Google Analytics 4中我们可以将特定的引荐来源排除掉，它的作用就是不让它开启新会话，而是沿用之前的，从而实现数据的连贯，准确。
输出中的 Load Avg 就是我们常说的负载，也叫系统平均负载。因为单纯某一个瞬时的负载值并没有太大意义。...调用 get_avenrun 读取当前负载值 将平均负载值按照一定的格式打印输出 在上面的源码中，大家看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定义，代码写的这么猥琐是因为内核中并没有...好了，另外一个新问题又来了，avenrun 全局数组变量中存储的数据是何时，又是被如何计算出来的呢？ 二、内核中负载的计算过程 接上小节，我们继续查看 avenrun 全局数组变量的数据来源。...Linux 定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一个全局系统瞬时负载值中，然后再定时使用指数加权移动平均法来统计过去 1 分钟、...是定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一个全局系统瞬时负载值中，然后再定时使用指数加权移动平均法来统计过去 1 分钟、过去 5
作者：晓_7611 来源：简书 当分配的内存量相对较小时，Go垃圾收集器（GC）工作得非常好，但是如果堆大小较大，GC最终可能会使用大量的CPU。在极端情况下，它可能无法跟上。 有什么问题？...假设您已经编写了一个内存中的数据库，或者您正在构建一个需要一个巨大的查找表的pipeline。在这些场景中，您可能分配了千兆字节的内存。在这种情况下，GC可能会损失相当多的潜在性能。...如果我们分配的对象的类型不包含指针怎么办？GC还会扫描它吗？ 我们可以试试。在下面的示例中，我们分配的内存量与以前完全相同，但现在我们的分配中没有指针类型。...如果我们可以避免分配的类型中的任何指针，它们不会导致GC开销，因此我们不需要使用任何堆外技巧。如果我们确实使用堆外分配，那么我们需要避免存储指向堆的指针，除非这些指针也被GC可见的内存引用。...通过跟踪偏移量，我们的大块中不再有指针，GC也不再有问题。 ? 我们通过这样做放弃的是为单个字符串释放内存的能力，并且我们增加了一些将字符串体复制到大字节片中的开销。 下面是一个演示这个想法的小程序。
如今已是数字化时代，彩色的图片越来越多的图片进入到日常生活中。有很多的时候，大家可能会并不清楚一张图片的来源，这就需要用到一些在线识别图片来源的程序。那么在线识别图片的来源的程序是如何工作的？...在众多的识别程序中，如何去选择好的识别程序呢？项目就来为大家简单介绍一下。 image.png 一、在线识别图片来源的原理 首先，在线识别图片的程序或程序主要是依托大数据来进行处理的。...通过算法模拟出该图片每种颜色所在的位置及其占比。最后就是在数据库中查询图片及其链接的网站地址。这样就实现了在线识别图片、图片查询来源的工作。...二、选择在线识别图片来源的程序的指南 一款好的图片识别程序关键就是要看数据库是否庞大。只有巨大的数据库才会有大量的识别材料，只有庞大的识别材料才会让用户查找图片来源的过程更加可靠、准确。...以上就是为大家带来的关于在线识别图片来源的原理，以及一些好的识别图片来源程序的选择方法。优质的图片识别程序并不少，只要精挑细选一下就可以找到好的程序。
Couchbase 是一个商业的 NOSQL 数据库。 Repo 一篇博文：Rust语言目前在机器学习领域的状态 这篇文章作者非常喜欢 Rust，分析了一下目前 Rust 中的机器学习生态的情况。...Repo 一个很有价值的问题：Rust中哪些特性是零开销抽象的 link 在这里讨论的，现在我来整理一下，下面的都是零开销的抽象： tuple gererics traits Option - 编译器最后...零开销不是指没有开销，而是指与不用（Rust给出的）抽象而用手动直接模拟实现相比，没有额外的开销。...对于Rust的情况来说，编译器会承担大部分的优化工作，所以在这方面（相对于C++来说）走得更远。换句话说，实践中往往更容易写出慢的C++代码，而不是慢的Rust代码。...对于你描述的情况，元组慢是因为它们实现在编译器的上面一层，因此优化工作留给了程序员来做。而在Rust中，元组是一等公民，它们会被编译器自动优化掉。
保持GC低开销的窍门有哪些? 随着一再拖延而即将发布的 Java9，G1(“Garbage First”)垃圾回收器将被成为 HotSpot 虚拟机默认的垃圾回收器。...即使没有提供集合初始化的大小，大多数集合的实现都尽量优化重新分配数组的处理并且将其开销平摊到最低。不过，在构造集合的时候就提供大小可以得到最佳的效果。...即使数据的大小是可管理的，当到垃圾回收时，使用上面的模式依然会造成巨大的开销，因为它在堆中分配了一块非常大的区域来存储文件数据。...这意味着当在年轻代执行垃圾回收的过程中，GC 因为不可变对象处于老年代而跳过它们，直到确定这些不可变对象在老年代中不被任何对象所引用时，才完成对它们的回收。...这里，我们只在方法开始的时候分配了唯一的一个 StringBuilder。至此，所有的字符串和 list 中的元素都被追加到单独的一个StringBuilder中。
时钟分频器和选择器的细节见图。 前面的文章中，已经介绍了TXOUTCLK的来源及其生成。这篇文章可以算是其姊妹篇，介绍RXOUTCLK的来源。...为何要追溯其来源，这是因为我们上篇介绍USRCLK的文章中提到RXUSRCLK是由RXOUTCLK驱动的，其中一段话是这样的： 如果通道被配置成由同一个振荡器驱动发射器和接收器的参考时钟，TXOUTCLK...FPGA逻辑的推荐时钟是来自GTX/GTH收发器之一的RXOUTCLK。 也可以把MGTREFCLK直接接到FPGA逻辑结构上，作为结构时钟使用。...同TXOUTCLK介绍一致，RXOUTCLK的时钟来源如下图标记： RXOUTCLK的时钟来源 由RXOUTCLKSEL来选择来源： RXOUTCLKSEL = 3'b001：不建议使用RXOUTCLKPCS...RXOUTCLKPMA是可以引出FPGA逻辑的恢复时钟。恢复的时钟被那些没有时钟补偿机制的协议使用，需要使用与数据同步的时钟（恢复的时钟），为下游结构逻辑提供时钟。它也被RX PCS块使用。
师姐这周没有鸽，鼓掌，呱唧呱唧呱唧 咳咳，进入正题，之前我写过“矢量数据来源”和常见的栅格数据来源的推文（点击图片可直接跳转） 分享的是国内的常见的数据获取，包括“行政边界”、“DEM”、“土地利用...”......最近清理电脑内存有点多，看着总是不爽，毕竟我是“龙” （上下文仅有三毛钱关系） 这次呢，分享一些常见世界地图的数据来源 - 01 - DIVA-GIS http://swww.diva-gis.org...耍不来耍不来，然后小师姐沉浸在“白嫖”的快乐中无法自拔疯狂摄入 而且这个网站不需要tizi，所以师姐只是下载了和软件相关的数据，建议保存（文末获取），指不定哪天在论文或者汇报中看/听到，你就可以大声的喃喃自语...大兄弟，咱专注世界行政边界各个等级数据的收集整理和分析，这虽然是是个永无止境的工程，但是咱愿意并专一” 同样可以按照你需要的国家局部下载，也提供全球集合数据，目前提供最新版本数据是3.6版本，之前的还有...上述网站也不要tizi，就是浏览器下载的时候有点慢，我发现我的读者下载数据比我有套路，毕竟我只会傻瓜式下载 字数好像还有点不够，再来一个，上面介绍的三个主要是世界的极大范围的常规数据，下面这个主要是区域性的不咋地常规数据
因此，每个函数调用都会有一些额外的代码性能开销；除此之外，编译器必须专门为帧指针预留一个寄存器，这也会影响性能。但它是一个易于理解的机制，效果良好；"它设计得很漂亮，运作良好，而且非常简单"。...关于该方法的主要抱怨是关于其速度和复杂性，这也使得它在内核中不太适合。...其他需求更明显地源自她的幻灯片上的优缺点：需要更低开销，使用低复杂度的 tracer，并使用由工具链生成的信息。SFrame 是在考虑这些需求的基础上设计的，她说。...在汇编器中仍然需要支持一个目前被跳过了的 CFI 指令（.cfi_escape）；这意味着 SFrame 并不完全是异步的，但编译器很少会发出该指令，因此在实际使用中这不是一个大问题。...SFrame 开发人员最初从内核场景开始，现在开始研究有哪些用户空间应用程序可能可以从快速、低开销的 stack trace 中受益。
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