本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 随着其功能的不断优化与扩充，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一...，出现了明显的性能瓶颈。...本文要介绍的工具modin就是一个致力于在改变代码量最少的前提下，调用起多核计算资源，对pandas的计算过程进行并行化改造的Python库，并且随着其近期的一系列内容更新，modin基于Dask开始对...图1 2 基于modin的pandas运算加速 modin支持Windows、Linux以及Mac系统，其中Linux与Mac平台版本的modin工作时可基于并行运算框架Ray和Dask，而Windows...接下来我们再来执行常见的检查每列缺失情况的任务： 图6 这时耗时差距虽然不如concat操作时那么巨大，也是比较可观的，但是modin毕竟是一个处于快速开发迭代阶段的工具，其针对pandas的并行化改造尚未覆盖全部的功能
例如：跳出嵌套循环，多个分支的跳出等，所以现在很多编程语言依然保留着goto这个关键字。...子程序（函数）的复用性太差 函数是一个有输入、输出的简单的逻辑单元，其他程序可以通过调用公用函数来实现复用，但是这种复用的层次太低。...使用面向对象的技术，代码的复用层级从简单的函数进化到类和框架，不仅如此，还有些程序员从框架和类库中抽取出了可以重用的思想：模式。...表面看，这两项技术没什么大不了的，但是它们都降低了软件开发的复杂度，使得普通人也能参与到搬砖的伟大事业当中，这才造就了繁荣的软件编程行业和互联网。...请大家切记，使用某种更高级的技术，不能代表你就能开发出高级的程序，关键在于人。 用面向对象的语言，写着面向过程的程序，这样的人大有人在。
，我们可以参考 Yahoo的34条前端优化规则 以及 Google的前端性能最佳实践 ，这两个主题都包含了大量的前端优化的内容。...本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用，来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。...扩展： 打开这个选项后，实际上我们只能压缩PHP脚本输出的部分，而现在网站中的CSS和JS文件也不小，所以对这一部分进行压缩也是比较必要的。...2、减少Http的请求次数 用户的带宽是非常有限的，如果你的网站上有众多的小文件，则每个文件请求建立连接、下载这个三次握手的过程是非常消耗用户的带宽资源的，所以可以使用一些技术来将多个文件合并为一个文件一次下载...3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富，现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多，也越来越大。
没关系 今天记录的内容是什么，是CDN，看百科的介绍： 如果按照之前的单地点部署方式，那么所有流量都会请求到那个地方，而且有些请求的距离相当远，比如您现在访问github，距离最近的服务器好像是在新加坡...分布在各个地方的各个数据中心的节点，称为边缘节点 当用户访问网站时，利用全局负载技术，将用户的访问指向距离最近的缓存服务器上，由缓存服务器响应用户请求。...这个时候，再访问的就不是 web.com 的权威 DNS 服务器了，而是 web.cdn.com 的权威 DNS 服务器，这是 CDN 自己的权威 DNS 服务器。...在这个服务器上，还是会设置一个 CNAME，指向另外一个域名，也即 CDN 网络的全局负载均衡器。...； 根据用户所请求的 URL 中携带的内容名称，判断哪一台服务器上有用户所需的内容； 查询各个服务器当前的负载情况，判断哪一台服务器尚有服务能力。
AMD 称，这是该公司在实现深度学习加速上的重要里程碑。ROCm 即 Radeon Open Ecosystem，是 AMD 在 Linux 上的开源 GPU 计算基础环境。...目前，AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。 ?...有关 AMD 深度学习加速的更多内容可参照：www.amd.com/deeplearning ? 2017 年，AMD 发布了 ROCm 平台，开始为开发者提供深度学习支持。...AMD 推荐尽量升级到最新的通用内核。更新的内核通常能够更好地支持 AMD 硬件，并且库存视频分辨率和硬件加速性能也通常会得到改善。...它对图像和容器的最大尺寸施加了限制。如果你在「大数据」领域工作，如在深度神经网络的应用中，devicemapper 限制了 10GB 的默认值。如果遇到此限制，有两个选项可用： 1.
2021年9月25日，由“科创中国”未来网络专业科技服务团指导，江苏省未来网络创新研究院、网络通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021中国智能网卡研讨会中，多家机构谈到了智能网卡的网络加速实现...网络加速的起源 传统数据中心基于冯诺依曼架构，所有的数据都需要送到CPU进行处理。...网络加速技术 智能网卡实现的网络加速有多种，除基本的网络功能外，还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。...智能网卡的网络加速技术可以进一步细分为网络功能的加速以及网络能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。...网络加速的技术实现 智能网卡的本质能力是实现网络加速，在2021中国智能网卡研讨会中，包括中国移动、电信等企业的智能网卡产品，采用了多种智能网卡技术架构，实现了不同的网络加速功能。
CDN CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。...其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。...从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ?...地址）发给用户，用户向给定的CDN节点请求相应网站的内容 工作原理 CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问时间...宗上，CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问的速度。
在 mmdet 中调用 mmcls 的 backbone 通常，在检测任务中，我们会使用一个主干网络来提取图片的特征。...而由于图片特征提取对于各类图像任务是较为通用的需要，因而可以“借用”在分类任务中预训练的主干网络和相应的模型权重。...假设现在我们想要使用一个 MMDetection 中没有实现的主干网络进行特征提取，我们当然可以直接在 mmdet 中实现这个主干网络，但如果这个主干网络在分类代码库 MMClassification...通过导入mmcls.models 包，完成了mmcls/models/__init__.py中一系列主干网络、颈部头部函数的注册。...Regsitry 中的 scope 在上文的例子中，我们看到，在跨仓库调用 MMClassification 的主干网络时，使用了一种特殊的写法，也就是 type='mmcls.MobileNetV3'
长期以来，「更好」意味着「更快」，但现在也可以是「更高效」，即花同样的时间，但使用的能源更少，碳足迹更少。 处理器进化史 计算机系统的进化是人类最杰出的工程成就之一。...早期的硬件加速器是为一些特定领域设计的，如数字信号处理、网络处理，或者作为主 CPU 的辅助协处理器。 从 CPU 到主要加速应用领域的第一个转变是 GPU。...从完全可编程但低效的 CPU 到高效但可编程性有限的 ASIC，加速计算的概念无处不在。 深度神经网络的处理替代方案。来源：微软。...如果你想使用尖端的制程（例如现在的 5nm CMOS），耗资将达到数千万美元，不论成功或失败。幸运的是，对于人工智能来说，花钱不是问题。...最后，由于 AI 程序可以表示为计算图，因此我们可以在编译时知道控制流，就像具有已知迭代次数的 for 循环一样，通信和数据重用模式也相当受限，因此可以表征我们需要哪些网络拓扑在不同计算单元和软件定义的暂存存储器之间通信数据
今天我们来聊一聊本萌新最新学习的一些知识。让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道，越复杂的神经网络，越多的训练数据。...现在想想红色方块是我们所要训练的data，如果要按照以前整套的流程和写法，就需要把整套的数据一次一次的放入到神经网络中进行学习，放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。...假如现在我们先将这些数据分拆成一小批一小批的，然后再不断地分批放入NN中进行计算。这个就是我们常说的SGD的正确打开方式了。...在每一次的过程中，每次使用分量数据，虽然不能反映整体的情况，但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程，并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。...与之相对的，我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。
大赛说明 深度学习深刻地改变了计算机应用程序的功能与形态，广泛渗透于我们生活。为了加速深度学习模型的推理，英伟达推出了TensorRT。...经过多年的版本迭代，TensorRT在保持极致性能的同时，大大提高了易用性，已经成为GPU上推理计算的必备工具。 随着版本迭代，TensorRT的编程接口在不断更新，编程最佳实践也在不断演化。...开发者想知道，为了把我的模型跑在TensorRT上，最省力、最高效的方式是什么？ 今天，英伟达联合阿里天池举办TensorRT Hackathon就是为了帮助开发者在编程实践中回答这一问题。...英伟达抽调了TensorRT开发团队和相关技术支持团队的工程师组成专家小组，为开发者服务。参赛的开发者将在专家组的指导下在初赛中对给定模型加速；在复赛中自选模型进行加速，并得到专家组一对一指导。...我们希望借助比赛的形式，提高选手开发TensorRT应用的能力，因此重视选手的学习过程以及选手与英伟达专家之间的沟通交流。
最近接触到关于UDP加速的开源项目，感觉蛮有使用价值，做了个简单的应用，分享给大家！...主要应用技术包括： 1、UDP 加速-UDPspeeder和tinyfecVPN； 2、HTTP 代理-Squid ； 3、端口转发-tinyPortMapper -也可以使用nginx或者haproxy...做端口转发的4层代理； 组网逻辑图如下，或许一看就懂了！...主要应用到的github项目： https://github.com/wangyu-/UDPspeeder https://github.com/wangyu-/tinyfecVPN https:/
对于国内 Kubernetes 用户来说，容器镜像和 Helm 公共仓库的网络问题是两大痛点。遗憾的是这些问题并没有随时间推移而改善。...与容器镜像仓库不同，Helm 没有类似 Docker Hub 大一统的官方仓库。Helm Charts 一般都是各个项目自己开发，资源比较分散，做统一的镜像站有难度。...今天带来一个好消息，一些热门的 Helm 公共仓库已经可以加速了。网上很早就有一些 Helm 仓库的国内镜像，但是已经多年未更新了。...站点链接中国站GitHub Pages提供热门 Kubernetes Helm Charts 资源聚合和网络加速，使用国内 CDN 发布，涵盖 Helm 仓库和文档资源。...replica.persistence.enabled="false" \ bitnami/redis镜像源BitnamiPrometheus CommunityGrafanaIngress Nginx加速原理基于
这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...他说，"根本就没有一种嵌入式的 AI 处理器。神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器， 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"...在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。
0625封面.jpg 更多干货欢迎关注SIGAICN微信公众号 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。 相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢？...最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？...接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。...模型蒸馏 前三个方法是在一个特定模型结构的基础上，对网络进行压缩和加速，而模型蒸馏则“剑走偏锋”直接设计了一个简单结构的小网络，那小网络的准确率怎么和大网络比呢？...总结 本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法，其中网络裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度，着眼于减少标量乘法和加法个数来实现模型压缩和加速的；而模型量化则是着眼于参数本身，直接减少每个参数的存储空间
本文介绍了Azure加速网络（AccelNet），这是使用基于FPGA的自定义Azure SmartNIC将主机网络卸载到硬件的解决方案。...在本文中，我们介绍了Azure加速网络（AccelNet），这是在基于FPGA的Azure SmartNIC上实现的主机SDN协议栈。...最初的Catapult FPGA加速器[7]故意不连接到数据中心的网络上，以避免成为一个可能导致服务器瘫痪的组件，而是通过机架内的后端Torus网络连接。...9 相关工作 自从我们首次部署了Azure SmartNIC并在2015年的开放网络峰会上宣布了它们之后，我们看到无数不同的带vSwitch offload的可编程网卡解决方案出现在市场上（最近，其中很多也被贴上了...10 结论与未来工作 我们详细介绍了Azure SmartNIC（我们基于FPGA的可编程网卡）和加速网络（我们的高性能网络服务，提供领先于云计算的网络性能），并介绍了我们构建和部署它们的经验。 ?
在1950年，图灵开发的图灵测试——“确定一台机器的智能行为能力，等同于人类的智能行为。”云计算能力和开源技术已经达到了临界点，我们现在可以构建系统(例如IBM Watson的Jeopardy !...AI如何影响今天的网络 Bob Friday发现了几个例子，AI已经对今天的网络体验产生了积极的影响。 检测时间序列异常：许多在今天的网络上运行的设备是20年前发明的，它们不支持当前的管理信息。...我们可以教导系统识别这个问题并自动重新配置网络。 网络数据挖掘：AI现在可以使用各种数据挖掘技术和云计算的能力，在几分钟内探测到TB级的数据。如果不是几周的话，这一过程可能需要一个网络领域专家来完成。...不幸的是，15年前，一个1U的Linux系统没有我们所需要的计算能力。我们现在拥有云计算能力，可以让我们运行无监督的机器学习算法，使我们无需了解用户的实际位置就可以了解每种设备型号和位置的RF模型。...AI将在未来几年如何影响网络 AI将在未来一两年对网络体验产生积极的影响？ 识别802.11规范的错误实现：今天的许多网络问题都与访问网络的低成本设备数量的增加有关。
网络江湖，亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’，是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’，讲究的是网络的可靠性，后续另辟文章详谈。...网络按照传输阶段大体上可分：接入段，骨干传输段，出口段三段，网络加速涉及每个阶段，每阶段实施的加速技术各有不同，每种加速方案更需要多个阶段联动协作，这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ?...类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的，随着新业务的发展，传统网络仍然需要切片，典型如游戏加速、视频加速、出国加速等，它具备明显的业务特征，这里我们称为业务切片更为准确，它并未采用5G颠覆性的网络切片技术...分别围绕固网和移动网络分别阐述下业务切片加速网络的构建。...图9.4G EPS基站侧分流加速 4G移动通信网络实施网络加速，它的复杂性在于对每个阶段网络质量问题的界定，并不像固网那样相对扁平化。
01 时延+质量，网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度，这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。...速度和质量成为了网络加速方案的鱼和熊掌，期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例，不做任何加速处理，依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。...在工程师与网络加速的斗争中，速度和质量成为了保障的刚需，也催生了自底向上的技术革新。 02 自底向上的技术革新 从上世纪90年代末CDN的诞生，网络加速走上了真正的快车道。...近20年的网络加速技术探索，虽然带来了阶段性的创新，但各自为政的加速方案带来了各自的问题。 1) 虽然CDN增加了使用大量边缘节点，通过调度算法，提供了一个相对可用的路径。...以公有云为首的GA技术，通过全球网络基础设施提升用户的流量性能，依托公有云优质的线路以及全球传输网络，实现在全球任一地域都能就近接入云端，亦可实现全球跨地域部署。
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