其独立于 A7 主核心中的 Linux 系统。可以独立运行。 在 E907 Melis 中，提供 OpenAMP 软件框架来与 A7 Linux 系统进行通信。...找到启动介质后会运行其中的 BOOT0 代码。BOOT0 会在 A7 主核心中运行 Linux 系统，也会在 E907 核心中运行 RTOS 系统。启动的两个系统是独立运行的。...其中 A7 上基于 Linux 标准的 RPMsg 驱动框架，E907基于 OpenAMP 异构通信框架。...例如主核对辅助核心的开启，加载固件，关闭等等。这就需要用到 remoteproc 框架。 remoteproc 框架支持对不同平台，不同架构的处理器进行控制，可以监控辅助核心的运行情况。...对于 V853 来说，remoteproc 用于对 E907 进行生命周期管理，一般来说包含有加载固件、 检测远端处理器是否崩溃等功能。
了解使用 Akka 集群时数据中心边界的原因是，与同一数据中心中的节点之间的通信相比，跨数据中心的通信通常具有更高的延迟和更高的故障率。...与跨数据中心相比，在同一个数据中心中的节点之间执行此操作的频率更高且更确定。不同数据中心之间的「故障检测」应解释为数据中心之间的网络连接出现问题的迹象。...这是因为region/coordinator只知道自己的数据中心，并将在那里激活实体。它不知道其他数据中心中存在相应的实体。...例如，当一个数据中心中有全局实体并从其他数据中心访问它们时，这非常有用。...，通过将消息路由到正确的区域，确保某些实体 ID 仅位于一个数据中心中。
用于容错机制对整个框架的架构有比较深的影响。很难将不同的容错机制进行插件化来整合到现有框架中。因此，在我们选择一个流处理框架时，容错机制也非常重要。...我们还进行了如下实验，将核从40个扩展到120个。跟我们预期一样，所有框架都线性扩展，因为grep是一个易于并行处理的程序。...对于欺诈检测或IT安全等应用程序，以毫秒为单位对事件进行处理意味着可以防止问题出现，而超过100毫秒的延迟通常意味着问题只能在问题发生之后才能发现，而这时候发现意义已经不大了。...该程序从Kafka并行读取事件流，并通过生成的实体（例如，IP地址或用户ID）对事件进行分组。...对于每个事件，程序根据一些规则检测目前为止生成实体对应事件序列是否有效（例如，’服务交互’ 必须在 ‘登录’ 之前）。对于无效序列，程序会发布警报。
插件简介 ⼀般情况下，开源框架都会提供插件或其他形式的拓展点，供开发者⾃⾏拓展。这样的好处是显⽽易⻅的，⼀是增加了框架的灵活性。⼆是开发者可以结合实际需求，对框架进⾏拓展，使其能够更好的⼯作。...Mybatis插件介绍 Mybati s作为⼀个应⽤⼴泛的优秀的ORM开源框架，这个框架具有强⼤的灵活性，在四⼤组件(Executor、StatementHandler、ParameterHandler...Mybatis对持久层的操作就是借助于四⼤核⼼对象。...MyBatis⽀持⽤插件对四⼤核⼼对象进⾏拦截，对mybatis来说插件就是拦截器，⽤来增强核⼼对象的功能，增强功能本质上是借助于底层的 动态代理实现的，换句话说，MyBatis中的四⼤对象都是代理对象...invoke⽅法会 对 所拦截的⽅法进⾏检测，以决定是否执⾏插件逻辑。
它类似于传统的 Web 服务或移动端应用系统，但专注于 AI 模型的部署与运行。推理系统会加载模型到内存，并进行版本管理，确保新版本能够顺利上线，旧版本能够安全回滚。...同时，推理系统还可以作为一个微服务，在数据中心中与其他微服务协同工作，共同完成复杂的请求处理任务。推理引擎，则是推理系统中的重要组成部分，它主要负责 AI 模型的加载与执行。...将介绍一些针对 CNN 的小型化技术和方法，包括轻量级卷积核设计、网络剪枝、量化等方法，并分析它们在减少模型大小和提高推理速度方面的实际效果。...由于市场上存在多种 AI 框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，每种框架都有其独特的模型格式和存储方式。...知识图谱：结合知识图谱，推理引擎可以利用实体和关系的信息来进行更深入的推理和回答。它可以根据用户的问题，从知识图谱中检索相关的信息，并以更自然和准确的方式呈现给用户。
(2)网络的前向传播（Forward）与反向传播（Backward）计算。 (3)网络中的任意一层以及参数的存取。 (4)网络参数保存至文件或从文件夹加载。 ...caffe time caffe time 命令用来检测系统性能和测量模型相对执行时间，此命令通过逐层计时与同步，执行模型检测。...比较建议的学习顺序如下： 1.了解神经网络工作原理，熟悉基本概念及术语。 2.阅读经典网络模型论文+实现源码(深度学习框架视自己情况而定)。...12.4.4 卷积核不是越大越好 AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。...而在历年ILSVRC比赛中每次刷新比赛记录的那些神经网络也成为了人们心中的经典，成为学术界与工业届竞相学习与复现的对象，并在此基础上展开新的研究。
不支持延迟加载（在真正用到对象的时候，再创建实例），在类加载的时候对象就创建好了，如果对象在整个程序中一次都用不到，提前创建就浪费了。...“恩，这是个好方法，这样就解决懒汉式方法的低性能和饿汉式方法的延迟加载问题，我们就采用这个方案升级代码吧。”技术总监赞许道。...单例的实现单例有下面几种经典的实现方式： - 懒汉式 懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载。但是，这种实现方式会导致频繁加锁、释放锁，以及并发度低等问题，频繁的调用会产生性能瓶颈。...- 饿汉式 饿汉式的实现方式，在类加载的期间，就已经将静态实例初始化好了，所以，实例的创建是线程安全的。不过，这样的实现方式不支持延迟加载实例。...- 双重检测 双重检测的实现方式是既支持延迟加载、又支持高并发的单例实现方式。只要实例被创建之后，再调用 getInstance() 函数都不会进入到加锁逻辑中。
，它使用神经网络库来测试硬件系统的表现，而非深度学习框架或模型训练时间。...DeepBench 中的推理核均来自已经部署，并在延迟和吞吐量上满足应用要求的模型。 这些推理核在测试中会进行与训练集相同的一系列操作，如矩阵乘法、卷积和循环操作。...这样做有两个缺点：单独的处理请求使得操作带宽随处理器需要加载网络的权重受到限制，这使得处理器难以有效地利用自身高速缓存；另外，可用来分类一个请求的并行度是有限的，这使得我们难以利用 SIMD 或多核并行运算...在数据中心里使用的服务器级处理器可以快速推理以服务于单个用户，但是在数据中心中，性能/花费比是最重要的。允许模型评估更快的诸如稀疏技术等方法可以让每块 GPU 为更多用户提供服务，从而提高能耗比。...又比如，一个完整的服务器应用程序可能有一个重要的延迟部件，它是由用户和服务器间的网络连接来决定的。我们可能需要用未来版本的 DeepBench 来解决操作延迟的问题。 3.
) 单向依赖，无环依赖 1.3 抽象度 1) 越稳定的包应越抽象 2) 抽象的包不稳定导致其所有依赖包处于经常的变化中 二、 框架扩展之微核和插件 大凡发展的比较好的框架...，都遵守微核的理念， Eclipse的微核是OSGi(依赖META-INF/MANIFEST.MF配置)， Spring的微核是BeanFactory，Maven的微核是Plexus，Dubbo的微核是...如果做不到微核，至少要平等对待第三方，即原作者能实现的功能，扩展者应该可以通过扩展的方式全部做到，原作者要把自己也当作扩展者，这样才能保证框架的可持续性及由内向外的稳定性。...三、 框架扩展之平等对待第三方 3.1 Dogfoodin-吃自己的狗粮 1) 框架自己的功能具备扩展点实现 2) 微核的加载方式也可以扩展 3.2 Autowire-依赖注入 1)...实体域：通过设计为不变类，所有属性只读，或整个类引用替换，是线程安全的 3.
目标检测技术的迅速发展和广泛应用，引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。然而，目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型，但导致高延迟，要么是速度导向使用轻量级模型，但牺牲精度。...在这项工作中，作者提出了YOLObile框架，通过压缩编译协同设计在移动设备上实时检测对象。提出了一种适用于任意核大小的块穿孔剪枝方案。...在YOLObile框架下，使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案，推理速度提高到19.1帧/秒，比原来的YOLOv4加速5倍。 ?...总结 在本次工作中，提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外，还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝，该方案适用于任意核大小的卷积层和全连接层。...经过实验证明，新提出的YOLObile框架展现出了高准确性、高效率，并同时实现了高硬件并行性！ 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2009.05697.pdf ?
---- 磐创AI分享 来源 | 计算机视觉研究院 作者 | Edison_G 目标检测技术的迅速发展和广泛应用，引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。...然而，目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型，但导致高延迟，要么是速度导向使用轻量级模型，但牺牲精度。...在这项工作中，作者提出了YOLObile框架，通过压缩编译协同设计在移动设备上实时检测对象。提出了一种适用于任意核大小的块穿孔剪枝方案。...在YOLObile框架下，使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案，推理速度提高到19.1帧/秒，比原来的YOLOv4加速5倍。 ?...总结 在本次工作中，提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外，还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝，该方案适用于任意核大小的卷积层和全连接层。
Disruptor框架学习(2)--为啥这么快 在上一篇中，笔者阐述了Disruptor的代码实现和数据结构。在说到，Disruptor为什么性能那么高的时候，提及了几个概念：CAS、缓存行、伪共享。...1.2.2 伪共享 由于CPU加载机制，某个数据被加载的同时，其相邻的数据也会被加载到CPU当中。在得到CPU免费加载的同时，也产生了不好的情况；俗话说得好，凡事都有利有弊。...现如今，CPU都是多核处理器，一般为2核或者4核，当我们程序运行时，启动了多个线程。...(1)I--本地读请求：CPU读取变量x，如果其他核中的缓存有变量x，且缓存行的状态为M，则将该核心的变量x更新到内存，本核心的再从内存中读取取数据，加载到缓存行中，两个核心的缓存行状态都变成S；如果其他核心的缓存行状态为...(2)I--本地读请求：CPU读取变量x，如果其他核中的缓存没有变量x，则本核心从内存中读取变量x，存入本核心的缓存行当中，该缓存行状态变成E； (3)I--本地写请求：CPU读取写入变量x，如果其他核中没有此变量
.超融合架构数据中心中，Smart NIC为SDN和虚拟化应用程序提供硬件加速与网络接口紧密结合，并可分布在大型服务器网络中，减小CPU负载，提供额外的边缘计算能力，加速特定应用和虚拟化功能，并且通过正确的语言和工具链支持...该智能网卡直接安装在服务器或者其他设备的PCIe插槽上即可使用，极具有便利性，所涉及的IP核具有自主知识产权，通过与具体应用及业务结合的方式，可以实现网络的智能化，可编程化，从而节约CPU占用。...在直接在服务器上使用时，单CPU核即可支持收发双向可达80Gbps的吞吐量速度，在通过Firefly进行多卡的单板链接通信时，可达到300Gbps的全双工收发以及报文处理的能力。...该智能网卡提供了支持P4编程的二次功能开发，能实现网卡处理功能的实时可配置性，支持用户对网卡实现自定义安全策略配置及检测，同时支持OvS 卸载。...可实时监控网络网卡内数据包的流量及延迟，通过P4的遥测技术，可与支持 P4 的交换机形成端对端的遥测技术解决方案实时观测整个链路的流量、拥塞和延迟，为实时网络部署提供参考条件。
1.4 关键性能指标 （1）延迟：使用 DeepFake 后的延迟约为 270ms。 （2） 帧率：在 640×360 的分辨率下，经过 DeepFake 后的 FPGA 输出的帧率约为 4fps。...2.3.2 锚框+人脸特征检测 锚框部分： 锚框部分是我们对整体Deepfake框架的第一次优化，因此这里首先对算法的选择进行说明。...DenseBox 目标检测算法是一个集成的 FCN 框架，并且不需要生成 proposal，在训练过程中也可以达到最优。...与现存的基于滑动窗的 FCN 的检测框架相类似，DenseBox 更偏重于小目标及较为模糊目标的检测，比较适合对人脸的检测。整体流程如图 10 所示。 ...注意这里比上面的算法流程中多出一维，是因为将是人脸和不是人脸的概率均输出出来了， 而算法流程中仅输出是人脸的概率。最后在 DPU 的 IP 核上运行该算法，每检测一张人脸的耗时为 43ms。
、方便的开发单个微服务个体 SpringCloud关注全局的服务治理框架。...2021年初 创建Maven子工程common_api实体模块 主要存放项目开发所需要的实体类… 这里只有一个实体类…没有什么太复杂的操作 Order.Java import lombok.AllArgsConstructor...♥告诉注册中心我还在能干活 当然注册中心一般都有自我保护机制… 检测服务提供者的健康情况 常见的注册中心 Zookeeper zookeeper它是一个分布式服务框架，是Apache Hadoop..., 表示当前项目作为SpringCloud中的注册中心 现在启动程序就可以访问当前的注册中心了… 修改上面SpringBoot微服务 注册到注册中心中去！...如果客户端的服务因为某些原因关闭了。Eureka会根据心跳检测到你没了而移除你的服务… 客户端定时向 注册中心发送心跳如果超过时间没有发送 默认30秒 会有一个延迟等待时间.
尤其当CPU的内核数量不断增加时，如至强处理器多至72核，在带宽的限制下平均计算效率可想而知。 响应延迟：响应延迟取决于任务数量。...一方面，FPGA针对每一种具体应用，都可以根据其算法结构进行深度定制，甚至为算法的每个步骤设计专门的执行逻辑，避免了通用处理器的取指和译码过程，从而达到较高的计算效率和能效；另一方面，FPGA的可编程特性可以加载不同的运算架构...同样，在微软部署FPGA的数据中心中，应答排名服务中的延迟和稳定性对比如下图所示。...计算资源虚拟化后，云的性能依赖于数据中心的实体计算能力，而后者又受到计算节点性能、多节点规模、调度方式等因素的影响。...一方面在某些垂直领域，如深度学习等，更高层次的算法到逻辑的端到端综合工具正在形成；另一方面，计算终端的异构化带来计算粒度、构架、带宽、延迟、存储上的变革，也将继续推进云、分布式、集群计算部署框架的更新，
1、引言 实时目标检测因其低延迟特性始终备受关注，具有重要的实用价值[4, 17, 24, 28]。...CNN受益于空间受限的卷积核，通过固定感受野和滑动窗口操作实现高效内存缓存与低延迟。 综上，二次计算复杂度与低效内存访问共同导致注意力机制在实时或资源受限场景中速度落后于CNN。...YOLOv12 是一种以注意力机制为核心的实时目标检测框架，旨在突破传统 YOLO 系列中以卷积神经网络（CNN）为主的设计限制，同时兼顾高精度和低延迟。...结论 YOLOv12 成功将注意力机制引入 YOLO 框架，通过区域注意力、R-ELAN 和架构优化，实现了实时目标检测领域的最新性能标杆。...位置感知器（表5d）： 大核分离卷积（）可提升性能且不影响速度，核导致显著减速。 位置编码（表5e）： 无位置编码（RPE/APE）时性能最佳，架构更简洁且延迟更低。
尤其当CPU的内核数量不断增加时，如至强处理器多至72核，在带宽的限制下平均计算效率可想而知。...一方面，FPGA针对每一种具体应用，都可以根据其算法结构进行深度定制，甚至为算法的每个步骤设计专门的执行逻辑，避免了通用处理器的取指和译码过程，从而达到较高的计算效率和能效；另一方面，FPGA的可编程特性可以加载不同的运算架构...同样，在微软部署FPGA的数据中心中，应答排名服务中的延迟和稳定性对比如下图所示。...[1499074254557_6061_1499074255102.png] 计算资源虚拟化后，云的性能依赖于数据中心的实体计算能力，而后者又受到计算节点性能、多节点规模、调度方式等因素的影响。...一方面在某些垂直领域，如深度学习等，更高层次的算法到逻辑的端到端综合工具正在形成；另一方面，计算终端的异构化带来计算粒度、构架、带宽、延迟、存储上的变革，也将继续推进云、分布式、集群计算部署框架的更新，
MyBatis 一.MyBatis框架简介 1.什么是框架？ 框架是软件开发中的一套解决方案，不同的解决方案解决的是不用的问题。属于软件开发中的可重用设计，是某种应用的半成品。 ...ORM:Object Relational Mapping,对象关系映射，即是将数据库的表和实体类属性对应起来。...7.延迟加载 概念：什么是延迟加载，什么是立即加载 缓存？为什么用缓存？一级缓存？二级缓存？...如果是查询用户（主表），则需要用到账户（从表）数据的时候，去查询。--》延迟加载（懒加载） 如果是查询从表，则账户下的信息应该随着主表一起进行查询。...-->立即加载 一对多，多对多：关联对象是多，通常是延迟加载 多对一，一对一：关联对象是1，则一般是立即加载
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