cnn 存儲設計SEARCH AGGREGATION
回答:1）業務數據在不斷地增長，不可能將所有數據全部存儲在 Redis 緩存中，內存的價格遠遠大于磁盤。所以需要做淘汰機制的設計；（2）緩存的淘汰就是根據一定的策略，將不太重要的數據從緩存中進行刪除；（3）Redis 一共有 8 種淘汰策略，在 Redis 4.0 之前有 6 種，4.0 之后又增加了 2 種，如下圖：（4）緩存策略的解釋： ◆ volatile-random：在設置了過期時間的數據中...
社區管理員
|
820人閱讀
...，但隨之而來的就是效率問題。?效率問題主要是模型的存儲問題和模型進行預測的速度問題（以下簡稱速度問題）第一，存儲問題。數百層網絡有著大量的權值參數，保存大量權值參數對設備的內存要求很高；第二，速度問題...
...，而無需手動設計特征。我在本文中將使用到的例子是UCI存儲庫中經典的人類活動識別（HAR）數據集。該數據集包含原始時間序列數據，以及具有561個預處理數據的工程特征。在博客中我會比較使用工程特征與深度學習這兩種方...
...并輸出對應分類和邊框坐標，不再需要額外的硬盤空間來存儲中間層的特征，梯度能夠通過RoI Pooling層直接傳播。但是其仍然沒有擺脫選擇性搜索算法生成正負樣本候選框的問題。圖1.3 Fast R-CNN1.4 Faster R-CNN為了解決Fast R-CNN算法缺...
...每天都要使用、分享和下載圖片，但是很多高清圖片由于存儲和帶寬的壓力被人為降低了畫質。 伴隨著2K手機和4K顯示屏逐漸成熟并走向市場，用戶對高清畫質的要求也在逐漸增加。但是高清顯示一直缺乏內容，成為行業發展的...
...的一些number，能夠更為量化地感知到數據訪問落在不同的存儲部件上（CPU寄存器/Cache/內存/磁盤外存/網絡)的差異，也許就可以更為深刻地理解到loop tiling這個看起來不起眼的優化技巧對性能帶來的潛在提升。?針對kNN算法，使用l...
...片上運行，并且能保持每個權重就每個矩陣的權重在片上存儲待的時間足夠長。這樣做既可節省整個帶寬的需求，也可加快運算速度。AI科技評論：剛也提到大腦的激活是非常稀疏的，當深度學習的模型越來越大，那對模型參數...
...方法學習 CNN 高層卷積層中物體部位的明確表征，并挖掘存儲在全連接層之中的潛在決策模式。決策樹按照由粗到細的方式組織這些潛在的決策模式。最后，我們的實驗表明了這一方法的有效性。3. 算法3.1. 準備工作：學習帶有...
...行數據分析：一款新 Text Analytics Toolbox 產品、可擴展數據存儲、用于機器學習的更多大數據繪圖和算法，以及 Microsoft Azure Blob 存儲支持使用 Simulink 進行實時軟件建模：對用于軟件環境的調度效果進行建模并實現可插入式組件使...
...PP），一個是PSNR。我們知道，數據在計算機中以比特形式存儲，所需比特數越多則占據的存儲空間越大。BPP用于表示圖像中每個像素所占據的比特數，如一張RGB三通道圖，表示每個像素需要消耗24個比特。PSNR用來評估解碼后圖像...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
時飛
張春雷
ernest
ernest
legendaryedu
