腾讯微信团队于2018年9月底宣布开源 MMKV ,这是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件,底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现,主打高性能和稳定性。近期也已移植到 Android 平台,一并对外开源。
Plato 开源地址:https://github.com/tencent/plato
无论是开发人员、运维人员、测试人员,还是非从事互联网工作的其他人员,在工作中肯定会存在需要远程控制其他电脑的需求。
总第536篇 | 2022年 第053篇 YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用,于今年6月份在GitHub上开源。近日,美团视觉智能部发布了YOLOv6 2.0版本,推出了性能更强的全系列模型。 9月5日,美团发布了YOLOv6 2.0版本,本次更新对轻量级网络进行了全面升级,量化版模型 YOLOv6-S 达到了 869 FPS,同时,还推出了综合性能优异的中大型网络(YOLOv6-M/L),丰富了YOLOv6网络系列。其中,YOLOv6-M/L 在 COCO 上检测精度(A
日志系统,是移动端定位排查线上问题非常有效的一个工具。以往商家使用App出现问题,向客服咨询时,客服需要详细收集商家的问题信息、店铺信息(操作步骤、操作视频等),然后提交工单反馈给开发,开发再根据这些信息进行问题定位。这个过程中反复沟通的时间成本无法避免,商家与客服在沟通时也存在信息遗漏与缺失。随着业务的不断扩张,业务的复杂度不断加深,当用户达到一定的量级时,仅靠客服在商家和开发之间反复沟通,显然不能满足各个业务开发同学的需要,也无法快速定位问题。
上次整理了近期目标检测比较亮眼的论文汇总,详见: 一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等)。很多CVers在后台和微信社群反映:这些都是很新的论文,我刚入门都看不懂怎么办?
据介绍,Plato 可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,并将算法计算时间从天级缩短到分钟级;而且在性能方面也处于领先,并打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈。我们将本次开源项目 Plato 相关内容整理如下。
React搭配的组件: 移动端( 原生reactNative、Ant Design mobile:蚂蚁金服)
摘要 日前,腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比,其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短,性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下,海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%,较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下,腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优,同时在较大任务上的任务执行成功率更高,所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素,腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
如果把AI终端设备市场比作一个舞台,那Arm就是真正的幕后指导者。 采用出售知识产权(IP)的运营方式,Arm设计了全球95%的智能手机的芯片架构,其中不乏苹果、华为、小米、三星等知名手机厂商。很多人未闻其司,但已用其货。 昨天,Arm推出全新Mali多媒体套件,它可与基于DynamIQ的CPU和其他Arm IP无缝集成,帮助实现新一代针对主流移动设备和数字电视(DTV)的解决方案。 这套产品具体包括实现机器学习功能的G52和G31 GPU、旗下最高效的显示处理器D51和实现4k60 / 4k120内容的视
接着之前的《浅谈动作识别TSN,TRN,ECO》,我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module(TSM)[1]。
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 201
上次盘点了2019年 目标检测比较亮眼的综述汇总,详见: 大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述。很多 CVers在微信学术交流群反映:有没有图像分割的综述大盘点,有没有目标跟踪的综述大盘点,有没有...
丨导语 时间过得真快,JDK 11已经发布近两年了,大家从最开始看到ZGC、JFR等特性的眼前一亮直到今天,似乎并没有见到广泛进入生产,Java开发者的普遍疑问是: ● JDK 11有什么突出生产价值?到底有没有开箱即用的性能提升或者功能收益? ● JDK半年即一个主版本,如何充分利用前沿版本新特性,又能避免令人眼花缭乱的Java版本变化? 腾讯JDK团队针对大数据/机器学习和云计算等业务的前沿需求,正在探索新的长期支持版本Kona JDK 11,本文将对其中部分实践进行介绍,希望从生产经验的角度为大家
园子里和这个话题的相关文章比较多,本文是旧话重提,外加个小的总结。主要因为近期看到很多同事、朋友都已经使用 VS2012 进行 .NET 4.5 开发了,却还在大量使用反射,不知道用新的方式。或有所了解,但又害怕性能不好不敢大胆去用。 本文以如下类为例: public class MyMath { public int Add(int a, int b) { return a + b; } } 替代反射的几种方式 倒序说吧,从最先进最简单的开始。 1. dynamic 调
最近随着 Rax SSR 完成渲染性能 6x React 的提升,以及工程上 Serverless 发布形式的对接,我想是时候跟大家介绍下 Rax SSR 了。
此前业内认为,AV1 虽然是性能较佳的编码器,但由于其生态尚不完备,因此实用性有待考量。但事实上,在 2022 年的现在看来,AV1 已经显示了一定的部署和应用前景:
元数据是存储系统的核心大脑,元数据性能对整个大数据平台的性能和扩展能力至关重要。尤其在处理海量文件的时候。在平台任务创建、运行和结束提交阶段,会存在大量的元数据 create,open,rename 和 delete 操作。因此,在进行文件系统选型时,元数据性能可谓是首当其冲需要考量的一个因素。
今晚八点,各大店家将陆续开启了双十一预售,意味着双十一活动就此打响。用户希望的是网站千万别卡顿,秒杀的时候网速要跟得上,商家则更希望的是网站平稳运行,交易正常,利润源源不断,万一网站崩溃,就会对用户体验和网站收入造成双重伤害。
2018 即将结束,年末正是各种基准测试对比轮番出炉的时候,通过这些报告,我们可以看到 Linux 性能的各个方面在 2018 是如何发展的。但本文的这份性能对比会更加深入 —— 将研究五个主流 Linux 发行版在过去近三年里所经历的性能变化,而测试对象则是从 2016 年初开始的 CentOS, Clear Linux, Fedora, Ubuntu 和 openSUSE,到目前为止已安装稳定更新的最新版本。
随着数据量和数据复杂性的不断增加,越来越多的企业开始使用 OLAP(联机分析处理)引擎来处理大规模数据并提供即时分析结果。在选择 OLAP 引擎时,性能是一个非常重要的因素。因此,本文将使用 TPC-DS 基准测试的 99 个查询语句来对比开源的 ClickHouse、Doris、Presto 以及 ByConity 这 4 个 OLAP 引擎的性能表现,以便为企业选择合适的 OLAP 引擎提供参考。
首先,请和我一起高呼——“treevalue——通用树形结构建模工具 + 极简树形结构编程模型”。
今天它的对手 FastApi 框架来啦!FastAPI是一种现代,高性能的Web框架:
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪(ID:Aihows) 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究、开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapte
Python生产力提升技巧不仅能帮助开发者更快速、更高效地编写代码,还能提升代码的性能和可读性。以下是10个实用的技巧,每个技巧配有具体应用场景、案例代码、时间复杂度和空间复杂度分析,以及使用前后的性能对比。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程,会在公众号中推送,并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后,我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
code: https://github.com/rwightman/pytorch-image-models
本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式:通过组合ConvNet与ViT的设计理念,本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化,进而构建了一种新的ConvNet架构Conv2Former。ImageNet分类、COCO检测以及ADE20K分割任务上的实验结果表明:所提Conv2Former取得了优于主流ConvNet(如ConvNeXt)、ViT(如Swin Transformer)的性能。
机器之心发布 机器之心编辑部 2022年3月21日,寒武纪正式发布新款训练加速卡MLU370-X8。MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370,集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术,主要面向训练任务,在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中, 8卡计算系统的并行性能平均达到350W RTX GPU的155%,并已实现商业化部署。 寒武纪训练加速卡MLU370-X8 双芯思元370架构 MLU370-X8智能加速卡提供250W最大训练功耗,可充分发挥AI训练加速中常见的FP32
PHP5.1 5000个数快速排序平均响应时间2587ms PHP5.2 5000个数快速排序平均响应时间2625ms PHP5.3 5000个数快速排序平均响应时间2509ms PHP5.4 5000个数快速排序平均响应时间2339ms PHP7.0 5000个数快速排序平均响应时间685ms
提升SQL生产力是数据库管理和优化的关键。以下是五个关键技巧,每个技巧都配有具体应用场景、案例代码以及使用前后的性能对比。
涉及到如下方面 txt文本的读取,utf8的处理 字符串的基本操作 dict的基本操作 list(数组)的基本操作 #!/usr/bin/python print "Hello World" str_seperator = "==================================================================================" timePointName = ["enter OpenNextImage at",#0
论文: PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments
(1)RPC(Remote Procedure Call Protocol)——远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议;
视频理解是计算机视觉领域中的重要问题,它有很多应用,如视频自动标注、行为识别和机器人感知。视频理解对自动智能体在现实世界中的应用有重大影响,目前它仍是一道难题。现有的解决方案计算成本高昂,最快速的算法需要在强大的 GPU 上运行才能处理超过 0.5 秒的视频片段。
该文提出一种新颖的框架NBNet用于图像降噪,它从新的角度出发设计:通过图像自适应投影进行降噪。具体来说,NBNet通过训练这样的网络进行信号与噪声的分离:在特征空间学习一组重建基;然后,图像降噪可以通过将输入图像映射到特征空间并选择合适的重建基进行噪声重建。
上一篇我们介绍了 线段树(Segment Tree),本文主要介绍Trie字典树。
随着互联网的快速发展,数据维度越来越广,呈现形式也越发丰富,具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示,比如个推的下发图,从时间和区域两个维度,可以即时、直观地展现个推数据下发的过程。
接触WebAssembly之后,在google上看了很多资料。感觉对WebAssembly的使用、介绍、意义都说的比较模糊和笼统。感觉看了之后收获没有达到预期,要么是文章中的例子自己去实操不能成功,要么就是不知所云、一脸蒙蔽。本着业务催生技术的态度,这边文章就诞生了。前部分主要是对WebAssembly的背景做一些介绍,WebAssembly是怎么出现的,优势在哪儿。如果想直接开始撸代码试试效果,可以直接跳到最后一个板块。
本文介绍由兰州大学黎育权和腾讯量子实验室谢昌谕博士等人发表在Nature Machine Intelligence期刊上的研究成果,论文通讯作者为姚小军教授。文章中报道了一种自动图学习方法,能够在人工不参与的情况下,在多种不同任务上取得先进的预测性能,超越过去的主流模型。作者还提出一种新的分子鲁棒性实验方法,并发现模型集成能够大幅提升鲁棒性。
paper:https://arxiv.org/pdf/2203.16527.pdf
本文提出一种新颖的框架D2C-SR用于图像超分。图像超分作为一种病态问题,其关键挑战在于:给定低分辨率输入存在多个合理预测。大部分经典方法与早期深度学习方法忽略了该基本事实,将图像超分建模为确定性处理,这就导致不理想结果。
近些年,企业对数据服务实时化服务需求日益增多。本文整理了常见实时数据组件的性能特点和适用场景,介绍了美团如何通过 Flink 引擎构建实时数据仓库,从而提供高效、稳健的实时数据服务。此前我们美团技术博客发布过一篇文章《流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比》,对 Flink 和 Storm 两个引擎的计算性能进行了比较。本文主要阐述使用 Flink 在实际数据生产上的经验。
小程序官方把性能指标简单分为启动性能和运行时性能两个主题。「启动性能」让用户能够更快的打开并看到小程序的内容,「运行时性能」保障用户能够流畅的使用小程序的功能。小程序官方没提供最权威的性能指标参考值,但是文档里提供了不少获取性能数据的方法,我们需要整理一下我们关心的性能数据。
在数据库查询中,JOIN和IN是两种常见的查询方式,它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而,在实际应用中,开发者经常会面临一个问题:到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢?本文将对这两种方式进行性能对比,并探讨在不同情境下的最佳实践。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云