总体思路 1、前言：HDD和SSD的比较引出Flash。 2、Flash的分类：NAND Flash和NOR Flash。 3、NAND Flash规则介绍。 （3）性能&外观区别 HDD是机械式寻找数据，所以防震远低于SSD，数据寻找时间也远低于SSD。SSD（左图）和HDD（右图）的模样区别如下： （图片来自百度） ? （2）NAND Flash：主要用在大容量存储场合 优点：优秀的读写性能、较大的存储容量和性价比，因此在大容量存储领域得到了广泛的应用； 缺点：不具备随机访问性能。 压缩写入方法又分为有损压缩和无损压缩。 有损压缩：存在信息丢失，无法100%的保存原始信息。 是基于SSD的概念。 Spare Area（SA区）一般用来标记坏块，和保存对main区数据的ECC校验码。是基于NAND Flash中一个Block的概念。
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Solid State Drive 这里的Solid state disk（简称SSD）特指基于NAND Flash的存储设备，SSD不一定需要基于Flash，但是目前NAND Flash是SSD事实的标准 为什么SSD中需要这样一个映射关系？ 大多数FTL的实现都类似于log-structured file system，当主机往SSD写入内容的时候，先在SSD的内存中缓存一定的大小，然后找到一片空闲的区域一次性的写入；同时SSD的内存和Flash 中维护一个物理块和SSD内部page的映射表，即mapping table。 page为4和5: ?
一、低速车螺纹主轴转速一般在200r/min以下，选用高速钢螺纹车刀，而且分粗、精车刀。低速车削钢件时，必须加切削液，粗车用切削油或机油，精车用乳化液。 刃磨高速钢螺纹车刀宜选用80#氧化铝砂轮。 二、高速车螺纹主轴转速取200r/min以上，一般使用硬质合金车刀，采用直进法，切削速度较高，而且进给次数可减少2/3以上，生产效率大大提高。
JMM是JVM这个进程级虚拟机里的一个内存模型，但该内存模型和计算机组成里的CPU、高速缓存和主内存组合在一起的硬件体系类似。理解JMM，可更容易理解计算机组成里CPU、高速缓存和主内存之间的关系。 自然ChangeMaker和ChangeListener之间，看到的COUNTER值一样。 3.3 虽无volatile，但短短5ms的Thead.Sleep给了这线程喘息之机 既然这个线程没有这么忙了，它就有机会把最新数据从主内存同步到自己的高速缓存。 4 CPU高速缓存的写入 可将Java内存模型和计算机组成里的CPU结构对照。 Intel CPU多核。 Java内存模型和CPU、CPU Cache以及主内存的组织结构非常相似。在CPU Cache里，对于数据的写入，我们也有写直达和写回这两种解决方案。
, {2, 1, 3}, {2, 3, 1}, {3, 1, 2}, {3, 2, 1} are legal, so the answer is 6 mod 5 = 1 /** hdu 5187 高速幂高速乘法 algorithm>#include <iostream>using namespace std;typedef long long LL;LL n,p;LL qui_mul(LL x,LL m)///高速乘法 re=(re+x)%p; } x=(x+x)%p; m>>=1; } return re;}LL qui_pow(LL a,LL n)///高速幂
文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前，SSD （Solid State Drive，固态硬盘）对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品 为什么 SSD 比 HDD 更快 传统的磁记录机械硬盘在原理上和磁带并没有什么两样，存取数据需要盘片和磁头的共同运动来完成。如果想提高速度，必须增加磁密度，提高盘片转速或者增加磁头运行速度。 另一方面，操作系统和软件规模的发展，也使得小文件存取变得越来越频繁，而这正是 HDD 的弱项。 不同于具有机械运动结构的 HDD，SSD 全数字化的存储方式能够提供优异的响应时间和卓越的小文件性能。 在 CPU 和内存性能富余的当下，HDD 毫无疑问的成为了木桶效应里的最短板。这也正是微软推出 ReadyBoost 和SuperFetch 技术的原因。 如何评价一款 SSD 对于 HDD 的性能表现可以通过连续读取速度，连续写入速度和寻道时间三项指标来评测，然而这并不完全适用于 SSD。
作者：薛坤军 编辑： 陈人和 前 言 - SSD理论总结（SSD: Single Shot MultiBox Detector） - 关键源码分析:https 生成default box 对每种尺寸的feature map，按照相应的大小（scale）和宽高比例（ratio）在每个点生成固定数量的default box，也就是说，SSD中的default box #第i个gt的类别和位置 label = labels[i] bbox = bboxes[i] #计算gt和每一个anchor的重合度 jaccard #根据imask更新类别，和位置 #imask表示本轮anchor和gt重合度之前gt的重合度，1-imask保留之前的结果 #更新anchor的类别标签 ：default box相对于gt的偏移位置 #gscores：default box和gt的重叠度 def ssd_losses(logits, localisations,
// SSD硬件测试 // 这两天有一个临时性的小任务，使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试，fio这个工具之前没有用过，这两天简单研究了一下这个工具，把一些常用的参数在这里说明一下。 operations per second (IOPS) available to InnoDB background tasks 也就是说它直接代表innodb的刷盘IOPS值，所以如果你的磁盘是SSD 代表同一时间段内fio发送上去和已完成的IO数量，对于这个测试用例来说，iodepth是默认值1，所以100%的IO在同一时刻发送1次，放在1-4栏位里。 # 在基于时间或和容量的测试中，这行通常看起来一样。四个值分别代表预设的latency_target, latency_window, latency_percentile和iodepth。 例如，我可以用一个配置文件混合包含SSD和HDD，但是设置分组(group)把IO单独汇总。我现在还没涉及这个功能，但未来会用到。
机器人 “高速”，“高精度”这两个词，属于大家见得太多习以为常，细想之下又不知该如何准确解释的词。 这个题目可以拆成两个部分： 为什么对于“高速”和“高精度”没有明确的定义？ 既然没有明确的定义，那什么情况下可以把自己的机器人称为“高速”和“高精度”的？ 目前主要从两个方面来评价机器人的速度，一个是各关节的最大转速；二是机械臂末端的空间运动速度（线速度和角速度）。 想想一下十八岁的成年人的胳膊和三岁小朋友的胳膊，即便要求成年人用和小朋友一样的肩部转速抡胳膊，由于成年人的臂展更长，末端手的速度必然会更大。 “高精度”问题比“高速”还要复杂一些，因为速度只有线速度和角速度两种，而精度指标很有多种，例如重复定位精度、重复姿态精度、绝对位姿精度、空间路径精度、线速度跟踪精度、角速度跟踪精度等等，在设计这些评测指标时 2、既然没有明确的定义，那什么情况下可以把自己的机器人称为“高速”和“高精度”的？
NeuralCoref v3.0 ：https://github.com/huggingface/neuralcoref/ 我想在这篇文章中分享一些关于这个项目的经验，特别是： 如何用 Python 设计一个高速模块 ； 如何利用 spaCy 的内部数据结构来有效地设计超高速 NLP 函数。 它们可作为输入和输出的 Python 对象。也可以在内部同时使用 Python 和 C / C ++ 对象，并可以调用 Cython 和 Python 函数。 它们可以作为输入，在内部使用并输出 Python 和 C / C ++对象。 StringStore 对象实现了 Python unicode 字符串和 64 位哈希码之间的查找表。
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像，SSD achieves SSD 首先用一个 base network（一组卷积网络层组成） 1） Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2） Convolutional
并且，anchor的size和aspect ratio也大有搞头。不同size和aspect ratio会分别对应不同的效应。SSD也是第一个对此作了研究的： ? 半年后SSD一出来，在精度和速度上吊打YOLOv1，YOLOv1 (带有fc层) 坐不住了，发现原来去掉fc后的VGG这么好，于是在YOLOv2中不再使用fc，并且也学着SSD，将去掉fc后的vgg作为了 SSD第一个挖掘和利用了不同scale的feature map，开拓了一个新方向。此文一出，单topmost上取anchor模式成为过往。 之前所有的终分类和终回归(以别与RPN中的预二分类和预回归)都是从fc层回归出cls和loc的，而SSD丢弃了fc后，直接从conv层回归出cls和loc。 ---- [1] SSD: Single Shot MultiBox Detector [2] 深度学习论文笔记：SSD [3] 检测任务专题1: SSD在训练什么 [4] SSD关键源码解析
如果你拥有一个安装SSD的电脑，而且已经安装了Windows操作系统。如果这台电脑在出厂OEM 系统分区但都已经被你改变了或者是全新的硬盘，那么这篇文章可能适合你。 depositfiles.com/files/68vvduipq 2.安装完第一个软件ExpressCache后，不要着急重启，用第二个ExpressCache Acer Files解压后的 文件替换和覆盖已安装的 输入 “list disk” (注意 SSD的驱动器编号 drive number ). 3.) 输入 “select disk n” (n= 驱动器编号) 4.) 输入 “ECCmd -partition” (这个命令使 ExpressCache 使用整块 SSD ) 8.) 搞定! 输入 “ECCmd -info” 确认状态. 以上是仅仅启用SSD 缓存，如果需要一起安装Intel Rapid Start和ExpressCache，请参照下面的步骤，很详细，就不再照抄了。
参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。 ) # 得到预测类和预测坐标的Tensor对象，这两个就是神经网络模型的计算流程 with slim.arg_scope(ssd_net.arg_scope(data_format=data_format 其中，长宽的值根据超参数anchor_sizes和anchor_ratios制定。 数据，计算得到每个像素的每个box的中心和长宽，这个中心坐标和长宽会根据一个算法进行些许的修正， 从而得到一个更加准确的box坐标；修正的算法会在后文中详细解释，如果只是为了理解算法流程也可以不必深究这个 修正完box和中心后，函数会计算每个像素的每个box的分类预测数据的得分，当这个分数高于一个阈值（这里是0.5）则认为这个box成功 框到了一个对象，然后将这个box的坐标数据，所属分类和分类得分导出
里面有几个 XDP 的应用程序，有相关的应用空间程序和内核相关的代码。 XDP 高速处理路径的关键点在于这些编程字节码被加载到网络协议栈最早期的可能处理点上，就在网络包接受队列（RX）之后。 设备驱动开始使用 NAPI 循环和一个 CPU 一个内核线程（ksoftirqd）来从环形缓冲区中消费数据包。 我们会启动一个 nginx 容器，并且在加载 XDP 程序之前和之后分别启动一组 curl 请求。 总结 XDP 在 Linux 内核中慢慢以高速包处理标准出现。通过这篇博文，我介绍了组成数据包处理系统的基本构建模块。
如第一张图和第二张图第三步：创建码云私人令牌，点击头像―设置―私人令牌。如第三、四、五张图第四部：配置picgo。打开picgo，点击设置―图床设置―gitee图床。如第六、七张图。
image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png ---- ceph crush配置实例(主备存储：SSD 和机械硬盘混合)。
报表查询和日志解析创建了一个功能强大的管道链。 Logstash提供了多种多样的 input,filters,codecs和output组件，让使用者轻松实现强大的功能。 这点尤其高速的帮助我们重复的測试配置是否正确而不用写配置文件。 让我们再试个更有意思的样例。首先我们在命令行下使用CTRL-C命令退出之前执行的Logstash。 (能够使用curl和kopf插件来验证)。 为了让你高速的了解Logstash提供的多种选项，让我们先讨论一下最经常使用的一些配置。 很多其它的信息，请參考Logstash事件管道。 如今你能够看到logstash处理了error日志和access日志。
游戏数据库（TcaplusDB）是专为游戏设计的分布式 NoSQL 数据存储服务, 支持全区全服、分区分服的业务模式,为游戏业务爆发增长和长尾运维提供不停服扩缩容、自动合服等功能。同时,游戏数据库TcaplusDB还 提供完善的高可用、容灾、备份、回档功能以实现7*24小时五个9的可靠数据存储服务。
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