文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

3分钟速读原著《高性能MySQL》(三)

合理的设置范围:对于mysql服务器最大连接数值的设置范围比较理想的是：服务器响应的最大连接数值占服务器上限连接数值的比例值在10%以上，如果在10%以下，说明mysql服务器最大连接上限值设置过高....I/O从磁盘中读取要快的多,所以能够将数据读取到内存当中进行处理,速度一定会更快,但是最大值是当磁盘内存数据量和运行内存数据量相等时,磁盘内存就失去意义了.所以需要平衡好这两者之间的关系 5.RAID...如果有很多盘的话，这可能是RAID 5 的经济性和RAID 10的高性能之间的一个折中。主要用处是存放庞大的数据集，例如数据仓库或非常庞大的OLTP系统。...事实上，NAS是SAN理想的网关，能帮助SAN提供的数据块以文件形式路由至适当的服务器。与此同时，SAN能通过减轻非关键数据的大容量存储负担，使NAS更为有效的工作。...6.3 选择 大块连续IO密集的环境：SAN 高并发随机小块IO或共享访问文件的环境：NAS CPU密集的环境：NAS 6.4 总结 DAS存储一般应用在中小企业，与计算机采用直连方式，SAN存储使用

60620

高阶实战 | 如何用Python检测伪造的视频

我用两个字典类型的变量来进行计数。一个跟踪我已经看到的帧，另一个跟踪所有完全相同的帧。当我逐个浏览每一帧时，首先检查以前是否看过这一帧。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样(尽管它们在视觉上看起来是一样的)。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...哈希函数将图像(数组)转换为整数。如果两个图像完全相同，则哈希函数将得到相同的整数。如果两个图像不同，我们将得到两个不同的整数。...与其他类型的哈希不同的是，对于靠近在一起的输入，它们的感知哈希值是相同的。反向图像搜索网站显然使用的是类似的技术，这些网站只是抓取他们遇到的网络和哈希图像。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希(aHash)。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。

1.5K50
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

    由于我们在测试集中显然缺少Survived列，让我们创建一个完整的缺失值（NAs），然后将两个数据集行绑定在一起： > test$Survived <- NA > combi 或句点，则会创建更多段，因此它会将它们隐藏得更深，以维护我们习惯使用的矩形类型的容器，例如电子表格或现在的数据帧！让我们深入了解索引混乱并提取标题。...看看我们的61级FamilyID因素在这里是如此突出，并且树挑出了所有比其他家庭更偏向的家庭。这样，决策节点可以将数据切割并改变为以下节点的纯度的最佳可能组合。...和以前一样，我也非常鼓励你玩复杂性参数，也许可以尝试修剪一些更深的树，看它是否有助于或阻碍你的等级。您甚至可以考虑从树中排除一些变量，看看它是否也发生了变化。...但在大多数情况下，由于决策树的贪婪性，标题或性别变量将决定第一个决策。对于多层次因素的偏见也不会消失，如果没有实际提交意见书，过度拟合问题很难衡量，但良好的判断力可能会有所帮助。

    6.6K30

    2019年深度学习Top 5研究论文，一文Get硬核干货：XLNet、网络剪枝、StarGAN

    另一方面，作为自回归语言模型，XLNet不依赖于输入数据损坏，因此不存在BERT的局限性。...它由四个模块组成：第一个模块是生成器，它负责将输入图像转换为反映域特定样式的输出图像；接下来是映射网络转换器（Mapping Network Transformer），它将潜在代码转换为多个域的样式代码...视频帧内插是一个长期存在的课题，并且已经在文献中进行了广泛的研究。这是一篇利用了深度学习技术的有趣论文。通常，由于较大的物体运动或遮挡，插值的质量会降低。...他们创建了称为“深度感知视频帧内插”（Depth-Aware video frame INterpolation，DAIN）的架构。该模型利用深度图、局部插值核和上下文特征来生成视频帧。...本质上，DAIN是基于光流和局部插值核，通过融合输入帧、深度图和上下文特征来构造输出帧。 在这些文章中，我们有机会看到一些有趣的论文和在深度学习领域取得的进步。

    66510

    麻省理工HAN Lab | ProxylessNAS自动为目标任务和硬件定制高效CNN结构(文末论文及源码)

    作者提出了ProxylessNAS，第一个在没有任何Proxy的情况下直接在ImageNet量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的NAS算法，并首次专门为硬件定制CNN架构，作者还将模型压缩(减枝、量化...这样的Proxy包括：1) 训练极少量轮数；2)在较小的网络下学习一个结构单元，然后通过重复堆叠同样的block构建一个大的网络；3) 在小数据集(如：CIFAR)上进行搜索。...主要的贡献可归纳如下： ProxylessNAS是第一个在没有任何代理的情况下直接学习大规模数据集上的CNN结构的NAS算法，同时仍然允许大的候选集并消除重复块的限制。...引入n个实值结构参数{αI}，然后将实值路径权重转换为二进制门： 然而直接去训练这样一个over-parameterized网络是有问题的，因为其GPU显存会随着候选操作的数量线性增长。...对于二进制参数，我们有以下更新： 实验结果 在CIFAR-10和ImageNet上进行了实验。

    62420

    麻省理工 | ProxylessNAS自动为目标任务和硬件定制高效CNN结构(文末论文及源码)

    作者提出了ProxylessNAS，第一个在没有任何Proxy的情况下直接在ImageNet量级的大规模数据集上搜索大设计空间的的NAS算法，并首次专门为硬件定制CNN架构，作者还将模型压缩(减枝、量化...这样的Proxy包括：1) 训练极少量轮数；2)在较小的网络下学习一个结构单元，然后通过重复堆叠同样的block构建一个大的网络；3) 在小数据集(如：CIFAR)上进行搜索。...主要的贡献可归纳如下： ProxylessNAS是第一个在没有任何代理的情况下直接学习大规模数据集上的CNN结构的NAS算法，同时仍然允许大的候选集并消除重复块的限制。...引入n个实值结构参数{αI}，然后将实值路径权重转换为二进制门： 然而直接去训练这样一个over-parameterized网络是有问题的，因为其GPU显存会随着候选操作的数量线性增长。...对于二进制参数，我们有以下更新： 实验结果 在CIFAR-10和ImageNet上进行了实验。

    75710

    CV 届的金鸡百花奖：盘点我心中的 CVPR 2018 创意 TOP10

    真正的关键是它们将训练数据的变量随机化，包括： 对象的数量和类型 干扰项的数量、类型、颜色和尺度 感兴趣物体的纹理和背景照片 虚拟摄影机相对于场景的位置 摄像机相对于场景的角度 点光源的数量和位置 他们展示了一些大有前途的结果...这个结果是以前没有达到。如果你缺少一些重要资源，它可能会对如何生成和使用合成数据有所帮助。 ?...该论文中出现的图片 Super SloMo：视频插值中多幅中间帧的高质量估计 论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.00080 你有想过用超级慢动作拍摄一些超级酷的东西吗...不妨看看英伟达（Nvdia）的 Super SloMo 吧！他们的卷积神经网络估计出视频中间帧，并且能够将标准的 30fps 的视频转换为看上去惊人的 240fps 下的慢动作！...一个良好设计大的 NAS 算法是足够灵活的，可以为任意特定任务找到好的网络。 ? 该论文中出现的图片 总结 感谢你的阅读！真心希望你学到新颖有用的知识，有朝一日可能将其中一些用到你自己的工作当中。

    61530

    论文推荐：EfficientNetV2 - 通过NAS、Scaling和Fused-MBConv获得更小的模型和更快的训练

    1、使用非常大的图像尺寸进行训练很慢 EfficientNet 的大图像尺寸会导致大量内存使用。...MBConv 和 Fused-MBConv 的结构 Fused-MBConv 逐渐将 EfficientNet-B4 中的原始 MBConv 替换为 Fused-MBConv。...为了解决这个问题，EfficientNetV2对缩放规则稍作修改，最大图像尺寸被限制为较小的值。 NAS 和缩放 1、NAS 搜索 神经架构搜索 (NAS) 搜索空间类似于 PNASNet。...EfficientNetV2 模型比以前在 ImageNet 上的 ConvNets 和 Transformer 模型速度明显更快，并实现了更好的精度和参数效率。...2、迁移学习 论文中使用了如下的数据集进行迁移学习测试： 每个模型都通过很少的步骤进行微调。

    80540

    CVPR 2018 上10篇最酷论文，圈儿里最Cool的人都在看

    Nvdia 的这项研究 Super SloMo 就能帮你实现！研究中他们使用 CNN 估计视频的中间帧，并能将标准的 30fps 视频转换为 240fps 的慢动作！...然后，将一组 CNN 特征提取器用于从视频帧获取图像特征，并将其与传感器数据一起传递给一组 LSTM 模型，以便学习并预测狗的动作和行为。...他们的研究最棒之处在于将创造力和简单性相结合，诸如将 ResNets和 Mask R-CNN 相结合的研究，这些都不是最疯狂或最复杂的研究思路，但是它们简单易行，并在实践中非常有效。...使用视频比赛数据训练网络，从而相当容易地提取 3D 网格信息。在测试时，提取运动员的边界框，姿势及跨越多个帧的运动轨迹以便分割运动员。接着你可以轻松地将这些 3D 片段投射到任何平面上。...因为我们真正关注的是设计好的 NAS 算法，而不是为我们特定的应用设计特定的网络。精心设计的 NAS 算法将足够灵活，并能够为任何任务找到良好的网络结构。

    61520

    CVPR 2018，盘点我心中的创意 TOP10

    真正的关键是它们将训练数据的变量随机化，包括： 对象的数量和类型 干扰项的数量、类型、颜色和尺度 感兴趣物体的纹理和背景照片 虚拟摄影机相对于场景的位置 摄像机相对于场景的角度 点光源的数量和位置 他们展示了一些大有前途的结果...这个结果是以前没有达到。如果你缺少一些重要资源，它可能会对如何生成和使用合成数据有所帮助。 ?...该论文中出现的图片 Super SloMo：视频插值中多幅中间帧的高质量估计 论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.00080 你有想过用超级慢动作拍摄一些超级酷的东西吗...不妨看看英伟达（Nvdia）的 Super SloMo 吧！他们的卷积神经网络估计出视频中间帧，并且能够将标准的 30fps 的视频转换为看上去惊人的 240fps 下的慢动作！...一个良好设计大的 NAS 算法是足够灵活的，可以为任意特定任务找到好的网络。 ? 该论文中出现的图片 总结 感谢你的阅读！真心希望你学到新颖有用的知识，有朝一日可能将其中一些用到你自己的工作当中。

    43900

    2019年5项深度学习研究论文

    最后，使用知识提炼将大型网络中的知识转移到小型网络中。 Demucs：用于音乐源的Deep Extractor，已混合了其他未标记的数据 在这里阅读完整的论文。...这意味着它可以一次解决多个图像域的问题。本质上，此体系结构依赖于StarGAN早期版本的成功并为其添加样式层。它由四个模块组成。第一个模块是生成器，它负责将输入图像转换为反映域特定样式的输出图像。...如果在视频帧之间完成他的操作，则称为插值，而在视频帧之后进行此操作，则称为外插。视频帧插值是一个长期存在的话题，并且已经在文献中进行了广泛的研究。...在本章中，探索了一篇有趣的论文，该论文利用了深度学习技术。通常，由于较大的物体运动或遮挡，插值的质量会降低。在本文中，作者使用深度学习通过探索深度信息来检测遮挡。...实际上，创建了称为深度感知视频帧INterpolation或DAIN的体系结构。该模型利用深度图，局部插值内核和上下文特征来生成视频帧。

    69130

    NAS-ViT | 超低FLOPs与Params实现50FPS的CPU推理，精度却超越ResNet50！！！

    当应用到下游任务语义分割时，NASViTs在Cityscape和ADE20K数据集上的表现也优于以前的Backbone，在5G FLOPs的情况，mIoU分别实现了73.2%和37.9%。...当Window k的个数大于1时，类似Swin Transformer，将输入Token划分为k组。然后，分别计算每组的自注意力权值，以减少计算成本（标准全局自注意力是k=1的特例）。...或激活函数到网络。...假设 是一个缩放层的输入特征，其中 是特征维数（即在正向路径中被选择的通道的数量）， 是该层在一个Transformer搜索块中的索引。缩放层将 转换为 。...根据CaiT将所有缩放因子 初始化为一个很小的值（例如 ），以实现快速收敛和稳定的训练。

    1.6K20

    如何用Python检测视频真伪？

    如果以前看过这一帧，则将它添加到另一个字典（dupframes）的列表中，这个字典包含了其他一模一样的帧。...由于经过了压缩，原来相同的两个帧可能会受到噪音的影响而导致失真，从而在数值上不再一样（尽管它们在视觉上看起来是一样的）。 对上面的说明总结一下，当我将数据存储在字典中时，我取了每个图像的哈希。...哈希函数将图像（数组）转换为整数。如果两个图像完全相同，则哈希函数将得到相同的整数。如果两个图像不同，我们将得到两个不同的整数。...与其他类型的哈希不同的是，对于靠近在一起的输入，它们的感知哈希值是相同的。反向图像搜索网站显然使用的是类似的技术，这些网站只是抓取他们遇到的网络和哈希图像。...均值哈希的参数选择 我要尝试使用的哈希算法称为均值哈希（aHash）。在网上能找到很多的信息，它的处理过程一般是这样的：降低图像分辨率，转换为灰度图，然后取哈希值。

    1.5K30

    数字存储时代，NAS能否普及进入普通家庭？极空间Q2C做到了 - 熊猫不是猫QAQ

    NAS 再次感谢小小值以及极空间品牌方，本次很有幸体验到极空间首款低于千元的NAS——Q2C。...作为低于千元档的NAS，普通家庭完全能承受，而对于已经有NAS的人来说，不到千元的价格可能还不如大佬家里的路由器贵。 开箱 虽说提前便知道了是两盘位小体积的NAS，但拿到手还是很惊讶它的尺寸。...例如你可以在人像识别界面给每个人物赋予关系图，将每个人进行分类；而在地址识别中还能切换为地图模式可视化查看，真的太贴心了。...图片 TR下载器 除了下载工具，极空间还提供了三大主流网盘备份支持。你可以选择登录你的账号从而选择从网盘下载文件或上传文件到网盘。 图片 网盘备份 回归NAS初衷 最后则是回到NAS的本质初衷。...而在全民数字时代到来的今天，个人数据成了很重要的信息，越来越多人注重自己的数据，而这款机器或许会是打开全民NAS的契机，让每一户家庭都有机会享受数字存储，以及NAS带来的其他娱乐功能。

    44030

    AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition

    以前设计视觉变形器的工作都是基于手工制作，这在很大程度上依赖于人类的专业知识，通常需要大量的试错。 有一些关于使用神经体系结构搜索(NAS)自动化变压器设计的工作。...给定一幅2D图像，我们首先将其均匀地分割成一系列2D补丁，就像自然语言处理中的标记一样。 然后，我们通过线性投影或几个CNN层将补丁平化并转换为d维向量，称为补丁嵌入。...具体地说，对于具有l层堆栈的子网 ，我们将其结构和权值表示为 image.png 3.2、搜索空间 我们设计了一个大的transformer搜索空间，在变压器构件块中包含五个变量因子:嵌入维数、Q-K-V...数据增强技术，包括RandAugment， Cutmix， Mixup[69]和随机擦除，采用与DeiT相同的超参数，除了重复增强[20]。 图像被分割成16x16大小的补丁。...在未来的工作中，我们有兴趣进一步丰富搜索空间，包括卷积作为新的候选算子。 将权值纠缠应用于卷积网络搜索或对权值纠缠进行理论分析是另一个潜在的研究方向。

    1.1K30

    . | 基于知识图谱推荐框架识别EGFR突变型非小细胞肺癌耐药的驱动因子

    因此，多目标优化问题可以定义为找到目标函数 F(x)的最小或最大优化模式。对于多个相互竞争的目标，通常无法找到单一的最佳解决方案。但人们可以根据帕累托支配的概念确定一组最优解。...为了收集领域专家对列表的意见，我们与Prodigy设置了一个交互式评估任务，由五位独立的专家将每个推荐的基因归类到一个或多个预设的类别中：(1)已知的耐药标记物；(2)以前未知的，但可信的；(3)以前未知的...这里“不清楚易处理性”指的是缺乏明确的生物学验证途径。尽管专家意见之间存在预期的差异，但大多数推荐的基因(86%)被归类为“以前未知的、可信的”或“已知的耐药标记物”(图3)。...Shapley值表明CRISPR衍生特征的重要影响 为了进一步评估根据专家决策的目标，计算其Shapley值，将问题简化为一个二元分类任务，其中一个基因要么由专家选择，要么不由专家选择。...对于耐药性，考虑到以下参数: (i)如果FDR高于0.1，评估CvT的FDR的partial desirability设置为0，如果FDR较低，则设置为1。这使得只关注重要的基因。

    74530

    QCSuper：在高通手机猫上捕获无线2G3G4G数据包

    QCSuper是一种基于高通（Qualcomm）手机和调制解调器（俗称“猫”）通信的工具，可以捕获原始的2G/3G/4G无线电帧等数据内容。...它允许你使用已root的安卓手机，usbdongle加密狗或其他格式的现有捕获数据包生成PCAP文件。 ? 安装完成后，你可以将已root的手机插入USB，并执行以下命令来使用它： ....想要打开QCSuper生成的PCAP文件，对于2G/3G帧你可以使用Wireshark 2.x的任何版本。...但对于4G帧，你则需要至少Wireshark 2.5.x以上的版本（对于4G帧中解密的单个NAS消息则需要2.6.x以上））。Ubuntu目前已为所有版本提供了其最新版。...此外，它还支持将解密的NAS消息放入其他帧中：flag --decrypt-nas 默认情况下，你设备发送的IP流量不包括在内，你只能看到信令帧。

    2.3K40

    首次基于神经架构搜索自动生成图卷积结构，刷新人体动作识别准确率 | AAAI 2020

    NAS 的目的是在合理的计算预算下，以更少的人力资源或纯粹在没有人工帮助的情况下获得高级神经网络结构。但是，将 NAS 应用于 GCN 并非易事。...本文的贡献点主要可以归纳为： 打破了 GCN 由固定图导致的局限性，作者首次提出了基于 NAS 的图卷积结构，该结构可用于基于骨骼的行为识别。 作者从以下两个方面丰富了 GCN 的搜索空间。...注意，此处的时间表示相关性与时间注意力机制不同，后者将较高的权重赋予相对重要的帧。相反，这里捕获时间信息以更好地生成空间图。为此，我们还引入了高斯函数，如等式（7）中所示，以计算节点相关性。...它们中的每一个都基于图 1 中的块。像以前的工作一样，每个块后面都有一个时间卷积，其内核大小为 9*1 以捕获时间信息。第一个 GCN 块将图投影到通道数为 64 的特征空间中。...每个样本中的最大帧数为 300。对于少于 300 帧的样本，作者采用重复采样的方式直到其达到 300 帧。学习率设置为 0.1，并在第 30、45 和 60 次迭代时除以 10。

    1K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券