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    CVPR 2019 | 用异构卷积训练深度CNN:提升效率而不损准确度

    摘要:我们提出了一种全新的深度学习架构,其中的卷积运算利用了异构核。相比于标准的卷积运算,我们提出的 HetConv(基于异构核的卷积)能在减少计算量(FLOPs)和参数数量的同时维持表征的效率。为了展现我们所提出的卷积的有效性,我们在 VGG [30] 和 ResNet [8] 等标准卷积神经网络(CNN)上进行了广泛的实验并给出了实验结果。我们发现,使用我们提出的 HetConv 过滤器替换了这些架构中的标准卷积过滤器之后,我们能在 FLOPs 方面实现 3 到 8 倍的速度提升,同时还能维持(有时候能提升)准确度。我们将我们提出的卷积与分组/深度方面的卷积进行了比较,结果表明它能在显著提升准确度的同时将 FLOPs 降低更多。

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    俄罗斯著名商业CMS DataLife Engine v16.0

    DataLife Engine 是一个多功能的内容管理系统。得益于非常强大的新闻、文章和用户管理系统,DataLife Engine 主要设计用于在 Internet 上创建自己的大众媒体网站和博客。该引擎的各种基本功能(最初集成到其中)使 DataLife Engine 在网站创建方面进一步领先于其最接近的竞争对手。并且由于精确和复杂的核心结构可以最大限度地减少服务器资源的负载,DataLife Engine 能够轻松地处理具有大量出勤率的项目,从而将服务器负载保持在最低水平。定制设计的灵活性和易于定制和集成让您可以学习和了解模板的结构并尽快部署自己的网站,而无需任何额外的材料成本。先进的 AJAX 技术可以减少服务器上的流量和资源以及访问者的流量,更不用说访问者在网站上使用该技术的易用性了。由于对引擎的安全性、便利性和动态发展的日益关注,全球超过 90,000 个成功使用它的门户网站已经表示支持 DataLife Engine。对搜索引擎优化给予了极大的关注,它可以引导更多的访问者访问您的网站。

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    elasticsearch之Roaring Bitmaps的结构

    如果你是刚刚接触搜索引擎,你可能会感到奇怪,构建搜索引擎中存储块的一个很重要的原因是搜索引擎能够有效地压缩和快速解码有序的数字集合。 为什么这个很有用?你可能知道elasticsearch的分片,是基于lucene的索引基础上的,将数据分割成一个个小片段(segment)进行存储的, 然后有规律地将这些小片段进行合并。在每个片段里面,每个文档都会有一个从0到2的31次方减1之间的唯一标识。这种结构像是数组的下标一样: 它存储在任何地方,而且足以标识一个条目。文档有序地存储在片段中,而且doc ID就是文档在存储片段中的索引。所以存储片段中的第一篇文档 的doc ID为0,第二篇为1。直到最后一篇文档,它的doc ID和这个存储片段中所有文档的数量减一是一样的。

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