keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，在2015年提出的时候便取得了五项第一，而何恺明大神也凭借这一paper斩获CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention。
目录背景（深度网络的退化问题）残差结构残差结构起作用的原因网络结构实验结果论文地址背景（深度网络的退化问
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2024-06-04 23:32:07
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【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们特此对ResNet系列重新梳理，并制作了一个ResNet专题，希望能帮助大家对ResNet体系有一个更深的理解。本篇文章我们将主要讲解ResNet、preResNet、ResNext以及它们的代码实现。R
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2024-04-07 14:25:03
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一、MobileNet-v2MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04381
论文翻译：https://www.e-learn.cn/content/qita/675949
论文详解：论文代码：https://github.com/tensorflow/models
在一条狭窄、弯曲的街上，在许多穷苦的住屋中间，有一座非常狭小、但是很高的木房子。它四边都要塌了。这屋子里住着的全是穷人，而住在顶楼里的人最穷。在这房间唯一的一个小窗子前面，挂着一个歪歪斜斜的破鸟笼。它连一个适当的水盅也没有；只有一个倒转来的瓶颈，嘴上塞着一个塞子，盛满了水。一位老小姐站在这开着的窗子旁边，她刚刚用
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2008-03-10 18:30:16
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【背景】之前我们碰到一些MySQL的性能问题，比如服务器日志备份时可能会导致慢查询增多，一句简单的select或insert语句可能执行几秒，IO负载较高的服务器更容易出现并发线程数升高，CPU上升等问题。最近学习了MySQL InnoDB IO相关的部分内核原理，可以帮我们了解服务器IO瓶颈对MySQL性能的影响，下面以MySQL5.7.23的源码为例【原理】1、InnoDB实现了同步IO和异步
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2023-08-21 17:17:47
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一、Redis为何这么快1.官方提供的数据表示Redis可以达到10w+的QPS（每秒查询次数）2.Redis是单线程单进程的模型，Redis完全基于内存操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程方案了。3.使用多路复用IO模型，非阻塞IO。 二、Redis和Memached
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2023-09-10 22:41:42
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目录
nginx性能优化
当前系统结构瓶颈
了解业务模式
性能与安全
系统与nginx性能优化
文件句柄
设置方式
系统全局性修改和用户局部性修改
进程局部性修改
扩展—ulimit
cpu的亲和设置
事件处理模型优化
设置work_connections 连接数
keepalive timeout会话保持时间
GZIP压
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2024-04-07 00:05:11
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据国外媒体报道称，苹果作为如今全球市值最高的科技企业之一拥有着巨额现金流可供支配。但依旧有不少业内分析人士担心，过去多年来已经显现出创新不足迹象的苹果或许在明年的iPhone 8问世后就将面临长达十年的瓶颈期。知名券商奥本海默分析师安德鲁-尤克纬兹（Andrew Uerkwitz）认为，iPhone的销量将随着明年十周年机型iPhone8的问世而达到顶峰，该系列机型在2018财年的总销量有望达到2
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2023-09-10 20:11:24
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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0. 概述 要正确的优化SQL，必须能快速定位性能瓶颈点，或者说快速找到SQL主要的开销所在。最慢的设备通常是瓶颈点的成因，如文件下载时的瓶颈点可能是网络速度，本地文件复制时的瓶颈点可能在于硬盘性能。 为了快速找到SQL的性能瓶颈点，首先需要读者对各种设备的性能数据有一些基本的认识，如千兆网络带宽是1000Mbps，硬盘转速为每分钟7200/10000转等。 下图数据给出了一些当前主流的计算
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2023-12-02 06:10:10
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一、简介Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的APImysql与redis的区别：类型上mysql是关系型数据库，而redis是缓存数据库；作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但速度较慢；而redis用于存储使用较为频
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2023-09-19 01:03:04
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目录性能指标文件系统I/O性能指标元数据RAID索引节点缓存文件 I/O磁盘I/O性能指标四个核心的磁盘 I/O 指标分析场景缓冲区（Buffer）对I/O分析的影响性能指标找工具从工具能知道哪些指标如何迅速分析 I/O 的性能瓶颈 性能指标文件系统I/O性能指标最容易想到的是存储空间的使用情况，包括容量、使用量以及剩余空间等。我们通常也称这些为磁盘空间的使用量，因为文件系统的数据最终还
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2024-05-31 09:48:52
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
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2023-10-10 06:37:25
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如果接到报警可能需要ssh看看瓶颈是什么,怎么下手确定os层确定磁盘是否够用的；df –h 再看看系统整体状态： top 哪些进程占用资源比较多，能杀就杀 系统的负载 vmstat看看wa值，r列的值或者iostat –dx查看是否是IO的问题 进程IO占用情况，iotop CPU，sar，vmstat的us%和id%的值高否MySQL层面哪些进程或者查询：mysqladmin pr; show
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2023-12-27 12:08:01
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一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
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2023-08-10 09:32:31
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MySQL优化概述MySQL数据库常见的两个瓶颈是：CPU和I/O的瓶颈。CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上。我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可
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2023-09-29 21:20:23
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1. 环境信息机器CPU（个）内存系统DBA（数据库服务器A）16（64 core）256GAIX 6100-08（AL770_048）DBB（数据库服务器B）16（64 core）256GAIX 6100-08（AL770_048） APPA（应用服务器A）16（64 core）256GAIX 6100-08（AL770_04
