性能瓶颈分析构成图： ---------------------------------分割线---------------------------------下面摘取两篇性能瓶颈分析博文（附连接） 在性能测试中，总会用到“性能瓶颈”这个词，也就把它当成基本的一个词汇了，从没想过它到底是个什么东西。今天忽然有人问道什么是“性能瓶颈”，虽然勉强能列举一些例子来说明它，但总不是太令
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2023-08-27 10:16:02
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# 深度学习中瓶颈层的作用
## 1. 流程概述
在深度学习中，瓶颈层是指在神经网络中的某一层，其维度远远小于前后两层的维度，通常用于压缩信息并提取关键特征。瓶颈层的作用是减少计算复杂度、降低模型的过拟合风险，并提高模型的泛化能力。
下面是实现“深度学习中的瓶颈层有什么作用”整体流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|:----:|:-----
原创
2024-06-24 04:05:59
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ResNet的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，b
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2020-08-19 22:15:00
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前几天在知乎刷到一个提问，关于深度学习的瓶颈。回想自己每天“焚香沐浴，架炉炼丹”，却
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2022-07-27 09:48:20
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量子位
一片欣欣向荣背后，深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至。
提出这个观点的，不是外人，正是计算机视觉奠基者之一，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille，他还是霍金的弟子。
他说，现在做AI不提神经网络，成果都很难发表了，这不是个好势头。
如果人们只追神经网络的潮流，抛弃所有老方法；如果人们只会刷榜，不去想怎样应对深度网络的局限性，这个领域可能很难有更好的发展。
面对深度学习的三大瓶颈
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2021-09-09 14:36:55
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前几天在知乎刷到一个提问，关于深度学习的瓶颈。回想自己每天“焚香沐浴，架炉炼丹”，却很少去思考底层的约束。于
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2021-12-15 17:12:44
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系统瓶颈分析一、系统瓶颈分析示例例1：CPU的数据库操作，例如排序、执行aggregate functions（例如sam、min、max、count）等较多，可以考虑是否有索引以及索引建立的是否合理；尽量使用简单的表联接；水平分割大表格等方法来降低该值。例2：web服务器、应用服务器和数据库服务器，这样就可以在web端测出的响应时间减去以上各个分段测出的时间就可以知道瓶颈在哪并着手调优。例3：N
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2023-11-13 14:02:31
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YOLOv5 组件 作者：elfin 资料来源：yolov5 1、标准卷积: Conv + BN + activate class Conv(nn.Module): # Standard convolution # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, gr
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2021-05-26 21:34:07
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性能分析的过程就是要不断的给自己提出质疑，不要放过每一个细节，因为那可能就是切入点。
第一部分， 测试执行先看一图，再看下文这个当然就是压力过程中带宽的使用率了，我们的带宽是1Gbps的，合计传输速率为128MB/s，也正因为这个就让我越来越疑惑了，不过通过压力过程中的各项数据我又不得不相信。在看看测试页面的大小和请求，如下图所示：这是通过httpwat
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2024-01-04 23:41:47
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深度学习模型瓶颈结构的作用
在当今的信息时代，深度学习已成为众多行业中实现智能化转型的核心技术。然而，深度学习模型常常面临一些性能瓶颈，限制了其在生产环境中的应用。本文将探讨“深度学习模型瓶颈结构的作用”，并提供解决这一问题的详尽过程。
## 问题背景
随着深度学习技术的不断进步，许多企业和研究机构在各自的业务中广泛应用这些模型。例如，在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域，深度学习模型的
性能瓶颈定位整体思路、从前到后、从表象到内部1、首先排除压力机的性能情况、包括cpu、内存2、应用服务器的硬件指标、cpu、内存、网络IO（ethtool eth0）、磁盘IO3、其他服务器、比如数据库服务器、依赖的其他应用服务器4、看应用服务器的日志、tomcat下看的是catalina.out、用tail -200 catalina.out 、看cause by：xxx TimeOut5、tp
Prof Naftali Tishby提出用information bottleneck 的思路理解神经网络。主要文章有以下三篇：《The Information Bottleneck Method》：信息瓶颈理论的提出《Deep Learning and the Information Bottleneck Principle》：发现深度学习和信息瓶颈理论的存在关联《Opening the Bl
# 深度学习中的Norm层
在深度学习中，Norm层是常用的技术之一，旨在改善模型的收敛速度和稳定性。Norm层有多种形式，包括Batch Normalization、Layer Normalization和Group Normalization等。这些规范化层通过对数据进行标准化处理，帮助模型更好地进行训练。
## Norm层的类型
### 1. Batch Normalization
原创
2024-08-10 03:51:47
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# 深度学习输入层
深度学习是一种机器学习技术，可以通过训练大量数据来识别和理解模式。在深度学习中，输入层是神经网络的第一层，负责接收并处理原始数据。在本文中，我们将介绍深度学习输入层的功能和一些常见的代码示例。
## 输入层的功能
深度学习网络的输入层是模型的入口，负责接收原始数据并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。输入层的功能主要包括以下几个方面：
1. 数据预处理：输入层通常会对原
原创
2023-08-02 10:25:26
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5G 技术如何与银行、保险、证券业结合？近年来，金融业高度关注5G技术应用，一些金融机构希望抓住5G应用发展窗口期，积极探索新业态和新模式，把握5G金融应用的主动性，提前应对潜在的变革冲击；另一方面新冠疫情影响下，金融业数字化转型加速，金融服务移动化和线上化趋势愈加突出，并且发展普惠金融和服务实体经济，都需要金融机构积极合理使用5G等新一代信息技术，不断提升自身数字化发展能力，实现高质
目录线性模型（1）度量模型质量-损失函数（2）更新模型以提高模型预测质量-随机梯度下降线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现 参考教程：https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 线性模型定义：回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性假设是指目标可以表示为特征的加权和,权重决定了每个特征对我们预测值的影响。 当我们的输入包含d个
# 如何实现深度学习隐藏层
在深度学习中，隐藏层是神经网络中非常重要的一部分。它们帮助网络从输入中提取特征并将信息传递到输出层。对于刚入行的小白，我们将通过几个简单的步骤来实现一个包含隐藏层的基本神经网络。接下来，我们将介绍整个流程，并给出具体的代码示例。
## 整体流程
以下是实现深度学习隐藏层的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 03:21:29
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文章目录1. 简介1.1 聚类的定义1.2 聚类和分类的区别1.3 聚类的一般过程1.4 数据对象间的相似度度量1.5 cluster之间的相似度度量2. 数据聚类方法2.1 划分式聚类方法2.1.1 k-means 算法2.1.2 k-means++ 算法2.1.3 bi-kmeans 算法2.1.4 K-Medians 算法2.2 基于滑动窗口的方法2.2.1 均值偏移聚类算法2.3 使用高
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2024-08-13 18:42:56
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投影机显示屏幕的划分选择（转载） 投影屏幕分类 投影屏幕通常可分为正投屏幕和背投屏幕。正投屏幕又分为软屏幕和硬屏幕，其中软屏幕包括有白屏幕、珠光屏幕和金属屏幕；硬屏幕包括有平面屏幕和弧形屏幕；背投屏幕也可分为软屏幕和硬屏幕，其中背投硬幕则要用得多些。 白屏幕：当相当多的人要在一个大的范围内观看投影图像，这个图像还需在房
深层聚合——DLA（解读）（原论文）本文目的（个人理解：IDA是层间，HDA是层内）通过更深入的聚合来扩充标准体系结构，以更好地融合各层的信息。 深层聚合结构以迭代和分层方式合并特征层次结构，使网络具有更高的准确性和更少的参数。主要研究如何聚合层以更好地融合语义和空间信息以进行识别和定位。扩展当前方法的“浅层”跳过连接，文中的聚合架构包含更多深度和共享。文中介绍了两种深层聚合（DLA）结构：迭代深
