一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上
引起CPU资源占用100％的原因很多，虽然很多时候问题不大但，有时也很烦人，下面是几种觉的解决方法：
1、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用100％。大量的测试版的驱动在网上泛滥，造成了难以发现的故障原因。
2、防杀毒软件造成故障。由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。
3、病毒、木马造成。大量
对树莓派 400 进行超频非常容易实现。散热上，树莓派 400 设计了一个面积很大的被动散热器，这很有用。无需额外的主动降温就可以应对超频的散热需求。尽管有些用户通过配置，让树莓派 400 超频到了 2.2GHz，但我相信 2GHz 更稳一些。超频的设置下面介绍一下树莓派超频设置的步骤。(免责声明：对树莓派进行超频会带来一定的风险，在实施超频之前请自行了解)1、打开终端，用下面的命令编辑
转载
2024-04-15 10:39:47
144阅读
虽然GPU是AI的第一批受益者，快手、搜狐视频等头部视频企业的创新应用也正在大量采用CPU和FPGA技术。春节将至，是选择传统春晚还是网络综艺？这在前几年还不会成为一种选择。尽管2019年中国电视用户总规模超13.7亿，仍然是最大的视听媒介平台，但中国网络视频用户(含短视频)规模在2019年6月已达7.59亿，且增速依然强劲。即便是春晚这样的电视节目在2020年也选择和快手这样的视频
转载
2024-07-26 11:32:50
61阅读
作者：Harry Martland分布式系统会不可避免地发生些故障，我们需要计划好如何解决，其中有种方法是运行多个服务实例，这样即便有一个故障了，其他的可以继续接管。在本文中，我们将探讨一些在 Kubernetes 上实现此目标的不同方法。K8sMeetupNone冗余（Redundancy）是有代价的，我们在考虑弹性时就应想到这一点。当然，如果客户可以忍受少量中断，并且对他们的体验没有太大影响，
转载
2024-09-10 13:24:03
73阅读
代码：https://github.com/yulunzhang/RCAN 论文：https://arxiv.org/abs/1807.02758 文章检索出自：2018 ECCV
看点
CNN的深度是图像SR的关键。然而，往往图像SR更深的网络更加难以训练。低分辨率的输入和特征包含了丰富的低频信息，这些信息在不同的通道中被平等地对待，从而影响了重建效果。为了解决这个问题，本文提出
转载
2024-03-28 07:57:03
213阅读
目录Frequency Separation for Real-World Super-ResolutionAbstractMethodGuided Frequency Separation Network for Real-World Super-ResolutionAbstractMethod Frequency Separation for Real-World Super-Res
超整合型厂商ZeroStack公司已经开始将公有云连接方案引入自家内部解决方案当中。ZeroStack 公司承诺"提供美观的GUI以及顺畅的使用流程，意味着大家在开启设备之后，只需一杯咖啡的时间即可迎来启动完成并开始运行的虚拟机"。而VMware、VCE、Scale Computing、Nutanix乃至SimpliVity都曾经作出过类似的承诺。不过ZeroStack公司采用的是一台体积仅为2U
作者：西安交通大学人工智能学院二年级博士生 宋林▶ NeurIPS 2020 文章专题 第·14·期本文是西安交通大学人工智能学院联合香港中文大学、中国科学院自动化研究所发表于NeurIPS 2020的一项工作。本工作抛弃了图像中常用的网格 (Grid) 结构形式，利用树形结构实现了线性复杂度的高阶关系建模和特征变换。在保证全局感受野的同时，保留物体的结构信息和细节特征。可学习的模块被
转载
2024-08-28 15:48:57
131阅读
RealBasicVSR 小课堂继续开课了，在上一期我们解读了真实视频超分的文章 RealBasicVSR，今天我们将手把手带大家一起使用 MMEditing 训练 RealBasicVSR。这一次我们会重点关注数据处理，希望大家看完这一期的内容后能更了解 RealBasicVSR 的训练方式和 MMEditing 的数据处理流程。OpenMMLab：不容错过！作者亲自解读 CVPR 2022 R
转载
2024-08-15 11:48:14
200阅读
01 概述视频超分是通过深度学习技术，针对视频画面和场景进行分析，结合视频降噪、去模糊、锐化、去抖动等画质增强等处理，为视频场景带来更好的画质观看体验，同时有效的降低视频的制作和传输成本。基于在视频编解码技术、算法、汇编优化等方面的技术积累，京东云视频云近期正式推出移动端超分SDK产品，包括Android和IOS等主流端，并实际应用在京东商城APP中，经过长期数据迭代和数据监测的验证，开
转载
2023-09-29 22:20:51
149阅读
背景超分（Super-Resolution），本文简称为SR，指的是通过深度学习模型让低分辨率的图像变成高分辨率。超分这个概念其实由来已久，今天主要介绍下端侧超分，重点讲的是手机端的超分。主要是参考了《MobiSR: Efficient On-Device Super-Resolution through Heterogeneous Mobile Processors》这篇文章。超分模型的理论基础
转载
2023-10-26 13:18:12
184阅读
记录几篇Transformer的超分辨率重建论文。1 Learning Texture Transformer Network for Image Super-Resolution（TTSR， CVPR2020）本文引用已经有200多了。1.1 摘要文章做的是RefSR工作，主要观点是将Transformer作为一个attention，这样可以更好地将参考图像（Ref）的纹理信息转移到高质图像（H
转载
2024-05-26 18:24:50
90阅读
# 背景当前公司内部使用的虚拟机，主要为共享型实例。共享型实例在物理CPU上采用超卖机制，如超卖3倍到超卖5倍。共享型实例采用非绑定CPU调度模式，每个vCPU会被随机分配到任何空闲CPU超线程上，不同实例vCPU会争抢物理CPU资源，并导致高负载时计算性能波动不稳定，但是每台实例的成本相对来说较低。 随着企业内部对虚拟化性能的要求日益提高，共享型实例的这种不稳定性，已不能满足
转载
2023-10-21 16:42:45
299阅读
AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AIWalker大家好，我是Happy。最近，Transformer在CV领域搅翻了天，在各个CV领域打出了半片天。比如，Detection、Segmentation、Classification等等均出现了Transformer这个“搅局者”；甚至Low-level领域也被Transformer占领多个高峰，比如超分、降噪、去雨等等。一直以为视频超分可能还
转载
2023-11-24 23:18:26
432阅读
最近发现一个特别强的视频超分算法————BasicVSR，在真实世界数据集中，实现了前所未有的视觉重建效果，最近它还拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩，登上了CVPR 2022。视频超分，假设低分辨率视频是从高分辨率的视频经过一系列的退化操作而得到，超分算法就是将该退化操作进行求逆，从而可以将低分辨率视频恢复成高分辨率视频。对算法细节感兴趣的同学可以先研究一下论文『Investi
转载
2023-12-18 21:03:04
364阅读
关于云平台遵守的标准规范
摘自兰德尔·芒罗（Randall Munroe）的XKCD漫画： https ：//xkcd.com/927/ 最近，我一直在从事一个项目，在这个项目中，我不得不与许多使用称为REAXML的XML标准格式的代理商打交道。 您可以在此处查看“标准”。 让我们谈谈这有什么好处。 首先，澳大利亚几乎每个房地产经纪人都使用这种格式将其财产数据发送到
# 实现GPU超融合架构指南
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现GPU超融合架构。本文将包括整个实现流程以及每一步需要做什么和使用的代码。如果你有任何疑问或困惑，请随时向我提问。
## 实现流程
下面是实现GPU超融合架构的步骤，我们可以用表格形式展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA工具包 |
| 2 | 安装cuDNN |
|
原创
2024-02-25 07:10:03
57阅读
# Docker 超分
在计算机视觉领域，超分辨率是一种处理图像的技术，通过增加像素级细节，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。Docker 是一种轻量级的容器化技术，可以帮助开发人员快速部署应用程序。结合这两种技术，可以实现 Docker 超分。
## 什么是 Docker 超分？
Docker 超分是指利用 Docker 容器技术来实现超分辨率图像处理。通过将超分辨率算法打包成 Docke
原创
2024-02-24 04:19:53
92阅读
一 背景在卷积神经网络CNN 出现之前，图像对于人工智能来说就是一个灾难，主要是有两个原因：
图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低；
图像在数值化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高；
1 参数共享机制假设我们使用全连接层进行图像特征的提取，即使使用最简单的数据集例如MNIST数据。每个图片的尺寸是28x28x1，其中28x28是图
