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IIS 7.5 Application Warm-Up Module

另外微软设计了一个模块,让应用程序可以有充足的时间暖机,暖机完成后才会开始接收第一个 HTTP 要求,这个模块即是 Application Warm-up 模块。 Application Warm-up 模块是负责在应用程序处理第一个要求前,先给予其初始化的时间,让它可以在服务第一个要求前先做完初始化的工作后,再开放处理第一个要求。 Application Warm-up 具有下列的功能: 通过工作进程预载(pre-load worker process)来减少响应所需要的时间,尤其是第一个响应。 安装后再每个网站上都会看到下面Application Warm-up图标(Application Warm-up 模块图标只会在网站节点以及应用程序节点出现,服务器节点以及一般目录节点是不会出现的): 接下来,我们启动 Application Warm-up 模块,到设置 Application Warm-up 的界面,并将两个复选框都打勾: 接着,在右方的指令列中,按 Add Request

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伊利诺伊大学和微软研究院提出:用于目标检测的 Anchor Box 优化

An illustration of the anchor optimization process 创新点 Online Clustering Warm-Up Soft Assignment Warm-Up

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    NA嵌入Flutter页面

    方法从名称上也能看出每次都是创建一个新的FlutterEngine对象来显示Flutter UI,但是从官方文档中可以了解到每个FlutterEngine对象在显示出Flutter UI之前是需要一个warm-up (简单理解为预热)期的,这会导致屏幕呈现短暂的空白,解决方式就是预先创建并启动FlutterEngine,完成warm-up过程,然后将这个FlutterEngine缓存起来,之后使用这个FlutterEngine (不知道能不能翻译为预热)期的,这会导致屏幕呈现短暂的空白, // 解决方式就是预先创建并启动FlutterEngine,完成warm-up过程,然后将这个FlutterEngine缓存起来, // 猜测这就是由于上面提到过的FlutterEngine的warm-up机制,这是一个耗时过程, // 因此FlutterFragment并不会立刻执行onAttach()方法,导致我们在Activity 问题分析 FlutterEngine的warm-up机制,这是一个耗时过程,因此FlutterFragment并不会立刻执行onAttach()方法,导致我们在Activity的onCreate()方法中直接使用

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    RocketMQ MappedFile 预热原理解析

    // 把剩余的数据强制刷新到磁盘中 if (type == FlushDiskType.SYNC_FLUSH) { log.info("mapped file warm-up System.currentTimeMillis() - beginTime); mappedByteBuffer.force(); } log.info("mapped file warm-up

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    神经网络调参技巧:warmup策略

    Normalization in the Transformer Architecture》等,论文中作者发现Post-LN Transformer在训练的初始阶段,输出层附近的期望梯度非常大,所以没有warm-up Transformer中的Warmup Transformer中的warm-up可以看作学习率 lr 随迭代数 t 的函数: 学习率 lr 会以某种方式递减,学习率从0开始增长,经过 Twarmup

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    CVPR 2021 清华大学|基于模拟器的新型对抗攻击 Powered by meta-learning!

    模拟器攻击的算法流程如算法2和图4所示,它沿袭了Bandits攻击的逻辑,值得注意的是第8行至第17行:在刚开始攻击的t个迭代内(warm-up阶段),query直接被输入到目标模型中,并且使用一个双端队列 在warm-up之后的迭代中,每隔m次迭代才使用一次目标模型,其余迭代一律输入使用模拟器来输出。 前t次迭代为warm-up阶段,收集输入图片和输出来fine-tune模拟器,后面m次迭代直接输入模拟器,减轻查询压力。

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    76分钟训练BERT!谷歌大脑新型优化器LAMB加速大批量训练

    增大批大小能起到 warm-up 初始训练和稳定最优化过程的效果,但是降低批大小可能会带来最优化过程的紊乱,并导致训练的不收敛。 在研究者的实验中,他们发现有一些技术能稳定第二阶段的最优化过程。 因为这两阶段会切换到不同的最优化问题,因此有必要重新 warm-up 最优化过程。研究者没有在第二阶段进行学习率衰减,而是将学习率从零开始增加(re-warm-up)。

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    Bag of Tricks for Neural Architecture Search

    基于梯度的NAS的稳定&训练one-shot模型的方法 2.1 weights warm-up Gradient-based NAS(最经典的DARTS)通常是将离散的搜索空间进行连续化,使用网络架构参数 Sampling-based NAS也会有类似的weights warm-up的方法。

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    继1小时训练ImageNet之后,大批量训练扩展到了3万2千个样本

    目前,最优秀的方法是与批量大小成正比地提高学习率(Learning Rate /LR),并使用带有「warm-up」策略的专用学习率来克服优化困难。 大批量训练的困难 2.3 学习率(LR) 2.4 顶尖的大批量训练 3 ImageNet-1k 训练 3.1 重现和延伸 Facebook 的研究结果 与 facebook 的论文类似,我们使用预热策略(warm-up

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    中科院、腾讯、北航合作:基于元学习实现更好的冷启动推荐 | SIGIR 2021

    在这篇文章中,我们将冷启动问题划分为两个阶段,cold-start阶段和warm-up阶段,cold-start阶段表示完全没有样本的情况,而warm-up阶段表示有少量样本的情况。

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    RoecketMQ存储--映射文件预热【源码笔记】

    force flush when prepare load finished if (type == FlushDiskType.SYNC_FLUSH) { log.info("mapped file warm-up this.getFileName(), System.currentTimeMillis() - beginTime); mappedByteBuffer.force(); } log.info("mapped file warm-up

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    ICLR 2018 | 清华&斯坦福提出深度梯度压缩DGC,大幅降低分布式训练网络带宽需求

    DGC 还应用了动量因子掩蔽(momentum factor masking)和预热训练(warm-up training)以克服通信量减少带来的陈化问题。 使用了四个方法:动量修正(momentum correction)、局域梯度修剪(local gradient clipping)、动量因子掩蔽(momentum factor masking)以及预热训练(warm-up

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    实战:基于技术分析的Python算法交易

    不过,有些基于技术指标的策略需要一定数量的历史数据,也就是所谓的 warm-up 阶段。请一定记住一点,没有任何交易决策会发生在回测期的起始时间之前。 对于该策略,我们需要另外载入100天的数据,以便于准备 warm-up 阶段。 该策略的基本思想如下: 当 MACD 线穿越信号线向上时,买入股份 当 MACD 线穿越信号线向下时,卖出股份 和之前一样,为了准备 warm-up,我们要保证有34个历史数据值来计算 MACD: %%

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    亚马逊提出:目标检测训练秘籍(代码已开源)

    Visualization of learning rate scheduling with warm-up enabled for YOLOv3 training on Pascal VOC 5.

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    【11分钟训练完ImageNet】DNN训练再破纪录,1024 CPU Caffe开源

    为了成功应用这一规则,他们在训练中增加了一个预热阶段(warm-up phase)——随着时间的推移,逐渐提高学习率和批量大小,从而帮助保持较小的批次的准确性。 “对于所有大小的 minibath,我们将学习率设置为 minibatch 的线性函数,并对前几个训练时期(epoch)应用一个简单的预热(warm-up)。所有其他超参数保持固定。

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    面经 | NLP算法岗(腾讯)

    一道编程题:全排列,一般难度 二面 自我介绍+项目 项目 项目现在再看可以怎么改进 项目的学习率怎么调的 发没发论文,毕业前是否有发论文的打算 根据项目引申了很多 三面 自我介绍+项目 BERT warm-up

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    深度学习优化器中的变形金刚:Ranger21

    梯度中心化 Positive-Negative momentum:正负动量 Norm loss:权重软正则化 Stable weight decay:稳定权重衰减 Linear learning rate warm-up image.png 2.6 Linear learning rate warm-up 最初的 Ranger 优化器基于 Rectified Adam 优化器 ,该优化器试图修复 Adam 在第一次迭代中由于大量更新而遇到的一些不稳定问题

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    R语言RStan贝叶斯示例:重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra

    Iteration: 5000 / 5000 [100%] (Sampling) ## Chain 1: ## Chain 1: Elapsed Time: 0.012914 seconds (Warm-up Iteration: 5000 / 5000 [100%] (Sampling) ## Chain 4: ## Chain 4: Elapsed Time: 0.012823 seconds (Warm-up

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    PLC:自动纠正数据集噪声,来洗洗数据集吧 | ICLR 2021 Spotlight

    该算法首先使用原数据集进行warm-up阶段的训练,得到一个尚未拟合噪声的初步网络。 接着,使用warm-up得到的初步网络对高置信度的数据进行标签的纠正,论文认为(也理论证明了)噪声分类器$f$的高置信度预测能与贝叶斯最优分类器$\eta^{*}$保持一致。

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