收拾屋子时，看到床底下以前老笔记本，拿出来擦净发霉的键盘，插上电源，开机还能用。只是检测不到电池，怕是电池放久坏掉了，也可能电池欠压保护自锁，估摸着这块电池是报废了。...个人觉得戴尔做工还不错，这款本陪我很久了，有一台她买的三星CN10，XP很早就不能使用了。...E4300商务机型，总体有三大缺点，第一个就是集成显卡,1280X800屏幕分辨率低，主板SATA硬盘2.0接口，而固态硬盘接口3.0，才能使SSD发挥最大效率，即使换上固态硬盘，硬盘接口也会降损一半功耗...网上也看到过换SSD硬盘视频和图片，那时候固态硬盘尺寸大，需要卸掉光驱位置安装，而我又不想卸掉光驱。 硬盘和内存是E4300性能的瓶颈，这款高配机型最大支持8G内存。...这AS SSD跑分确实Low哈！实用体验还是很流畅，主板2.0硬盘接口降低SSD读写速度，但还是稳健的甩机械硬盘几条街，个人还是满意。装WIN10专业版和企业版跑分都400左右，稍高WIN7。
东芝正在打造可视为SLC加强版的XL-Flash，而高端固态存储厂商Greenliant最新打造的NANDrive EX系列SSD产品，更是应用了超长寿的SLC闪存。 ?
(Retina, 13-inch, Early 2015) A1502 更换 Samsung SM961 Polaris 512GB M.2-2280 PCI-e 3.0 x 4 NVMe OEM SSD...操作过程很简单 1、先时间机器备份好到 A 盘 1、先下载最新的系统 dmg,制作一个 U 盘启动盘 B 盘 2、把新的 SSD 换到电脑上，（需要某宝的转接卡）自己找下 3、插上 U 盘启动盘...B 盘启动，在启动之后选择时间机器还原，插上 A 盘，然后继续往下格式化新的 SSD 为 APFS，再往后就是还原过程了。...https://padiao-1251223900.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/%E7%82%BAMacBook%E6%9B%B4%E6%8F%9BNVMe%20SSD.mp4
SSD具有许多显著优点，包括：随机访问速度：由于没有机械部件，SSD的随机访问速度远快于传统硬盘。能耗低：相比机械硬盘，SSD的能耗更低，有助于延长电池寿命。...安全性高：SSD的数据存储方式提供了更高的数据安全性。然而，SSD也存在一些局限性，主要问题包括：随机写入速度：基于EEPROM的擦除原理，SSD的随机写入速度相对较慢。...通过这些技术，SSD的寿命得到了显著提升。...固态硬盘（SSD）与机械硬盘（HDD）在多个方面有着显著的不同，这些差异决定了它们在不同应用场景中的适用性。容量：总体上，SSD的容量通常小于HDD。...功耗：SSD的功耗较低，并且具有极低功耗待机功能，而HDD的功耗相对较高，不具备类似的待机功能。价格：尽管SSD的价格在逐渐下降，但目前市场上SSD的价格仍然高于HDD。
TBaaS使用原生sdk使用node sdk调用示例。用户证书就是代表组织的一个用户。Connection Profile描述了网络的拓扑结构，在调用时可以编写...
文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前，SSD （Solid State Drive，固态硬盘）对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品...然而时至今日，SSD 已经成为了中高端电脑的标配。甚至对于入门级配置而言，SSD 还是 HDD 的区别已经取代了传统三大件，直接影响着整机运行速度。...适逢最近 SSD 降价，不少朋友都有来咨询 reizhi 有关 SSD 的一些问题，这边便汇聚成文，一起总结一下。...如何评价一款 SSD 对于 HDD 的性能表现可以通过连续读取速度，连续写入速度和寻道时间三项指标来评测，然而这并不完全适用于 SSD。...AS SSD 的问题在哪 除了 CDM 之外，AS SSD Benchmark 也是一款非常热门的 SSD 测试软件。甚至不少商家将 AS SSD 的分数用于营销宣传，如千分固态等。
作者：薛坤军 编辑： 陈人和 前 言 - SSD理论总结（SSD: Single Shot MultiBox Detector） - 关键源码分析:https...://github.com/balancap/SSD-Tensorflow Model SSD模型采用VGG16作为基础网络结构(base network)，在base network 之后添加了额外的网络结构..._300_vgg'): """SSD net definition...= 300 测试使用的是tf-1.1.0版本，使用300*300的图片feature map的shape和预期不一样，因此在源码中做了改动，即在max_pool添加参数padding='SAME'。...target_localizations, target_scores 处理每个尺寸的default box(对应一层的feature map)，生成训练数据，关键代码解析，以shape为(38,38)feature map为例: 本代码块中对于每一个
// SSD硬件测试 // 这两天有一个临时性的小任务，使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试，fio这个工具之前没有用过，这两天简单研究了一下这个工具，把一些常用的参数在这里说明一下。...operations per second (IOPS) available to InnoDB background tasks 也就是说它直接代表innodb的刷盘IOPS值，所以如果你的磁盘是SSD...)创建job，如果这个选项设置的话，fio将使用pthread_create来创建线程 rw 测试的IO模式（顺序读、随机读、顺序写、随机写） bs 单次io的块文件大小，机械盘常用大小4k、16k，SSD...例如，我可以用一个配置文件混合包含SSD和HDD，但是设置分组(group)把IO单独汇总。我现在还没涉及这个功能，但未来会用到。
如果你拥有一个安装SSD的电脑，而且已经安装了Windows操作系统。如果这台电脑在出厂OEM 系统分区但都已经被你改变了或者是全新的硬盘，那么这篇文章可能适合你。...输入 “list disk” (注意 SSD的驱动器编号 drive number ). 3.) 输入 “select disk n” (n= 驱动器编号) 4.)...输入 “ECCmd -partition” (这个命令使 ExpressCache 使用整块 SSD ) 8.) 搞定! 输入 “ECCmd -info” 确认状态....以上是仅仅启用SSD 缓存，如果需要一起安装Intel Rapid Start和ExpressCache，请参照下面的步骤，很详细，就不再照抄了。...The above steps created a hibernation partition on the SSD drive approximately equal to your RAM.
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector...ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像，SSD achieves...SSD 首先用一个 base network（一组卷积网络层组成） 1） Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2） Convolutional
SSD也是第一个对此作了研究的： ? 与YOLOv1 (下面的那个网络) 相比，SSD的basemodel设置为去掉了fc的VGG。 ?...SSD是第一个 全fcn (即不带有fc层) 的检测算法。...Thinking 后续的SSD本质上用的还是naive的feature map。自从看到FPN发明的“语义加强版feature map”，SSD也引入之，进化成了DSSD。...自从真正的high-accuracy real-time detector —— RetinaNet出现后，SSD就更没有立足之地了。 我是先看YOLOv2再看的SSD。...---- [1] SSD: Single Shot MultiBox Detector [2] 深度学习论文笔记：SSD [3] 检测任务专题1: SSD在训练什么 [4] SSD关键源码解析
参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。...3.下载SSD框架源码。 选择的是tensorflow版本的：SSD_tensorflow checkpoints文件夹下的压缩包解压，pycharm新建项目后应该张这个样子： ?...if 'ssd_net' in locals() else None # 调出基于VGG神经网络的SSD模型对象，注意这是一个自定义类对象 ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet(...SSD 模型参数 ckpt_filename = '.....代码来源看注释，反正不是我写的，需要根据自己需要改的主要有： ①gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=False)根据自己是否有GPU来设置，我一开始在笔记本上跑的
$ wget http://mit.edu/vondrick/vatic/vatic-install.sh
【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。...|3.示例总览 本示例共包含如下文件： ? 表1. 示例文件 训练阶段需要对数据做预处理，包括裁剪、采样等，这部分操作在image_util.py和data_provider.py中完成。...需要注意本示例仅支持CUDA GPU环境，无法在CPU上训练，主要因为使用CPU训练速度很慢，实践中一般使用GPU来处理图像任务，这里实现采用硬编码方式使用cuDNN，不提供CPU版本。...对图像文件的读取比较直接，略微复杂的是对标注数据的解析，本示例中标注数据使用xml文件存储，所以需要在data_provider.py中对xml解析，核心逻辑如下： bbox_labels = [] root
SSD 只有一种访问方式，但是有很多地方还会看到 SSD 的一些测试中，顺序和随机访问的吞吐量不一样，这不是矛盾么？不矛盾，这是工程实现的事。我们接下来看一看。...当你给SSD发一个读请求的时候，他是不可能知道你后边要读什么的，那就没法做优化了吗？在 SSD 层面没法做优化了，但是可以在上层进行优化。我同时把 5 个地址发过去让 SSD 并行读就就行了。...关于顺序写和随机写，大家认为随机写对 SSD 是不好的。当 SSD 的剩余空间充足时，随机写的性能很好，但是当剩余空间不多时，随机写的性能会急剧下降。...原因有两个：SSD block的擦除机制，垃圾回收。...写 SSD 的话还是尽量顺序写入。
下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。.../VOCdevkit/ --year=VOC2012 --set=val --output_path=object_detection/ssd_model/pascal_val.record 然后会在ssd_model...ssd_model/ssd_mobilenet下 把路径填进配置文件 fine_tune_checkpoint: "/home/wow/Github/models/research/object_detection.../ssd_model/ssd_mobilenet/model.ckpt" 完成之后，就可以训练模型了 python object_detection/train.py --train_dir object_detection...-pipeline_config_path object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet_v1_pets.config --trained_checkpoint_prefix
（3）性能&外观区别 HDD是机械式寻找数据，所以防震远低于SSD，数据寻找时间也远低于SSD。SSD（左图）和HDD（右图）的模样区别如下： （图片来自百度） ?...现在大部分的SSD都是用来存储不易丢失的资料，所以SSD存储单元会选择NAND Flash芯片。这里我们讲的就是SSD中的NAND Flash芯片。...预留空间不仅仅只是用来保证垃圾回收的正常完成，还存储着SSD内部的系统数据（包括：出厂坏块信息、SSD固件、Mapping Table等）。 ...因此SSD板上会加上钽电容或者超级电容，当检测到非法断电时，首先停止数据操作，钽电容或超级电容开始放电，以保证SDRAM中的数据能够写入到NAND Flash中。 ...至于是用钽电容还是超级电容，得看具体要保护的数据量；不是电容的容量越大越好，因为只要电容开始放电，就要等待它的电放完之后才可以进行其他操作。
前言 本文用于记录学习SSD目标检测的过程，并且总结一些精华知识点。...为什么要学习SSD，是因为SSD和YOLO一样，都是one-stage的经典构架，我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。...注意当初这篇SSD是出于Yolo一代之后二代之前，Yolo二代三代中不同尺度的特征图思想是有借鉴于SSD的。...总结 SSD是一个优雅的目标检测结构，到现在依然为比较流行的目标检测框架之一，值得我们学习，但是SSD对小目标的检测效果有点差，召回率不是很高，这与SSD的特征图以及semantic语义信息有关，另外SSD...对于SSD的更多讨论，我这里也收集了一些其他优秀的文章，这里就不赘述了： SSD究竟如何实现功能以及如何优化--个人探讨 为什么SSD(Single Shot MultiBox Detector)对小目标的检测效果不好
此外，SSD网络在不同分辨率的特征图上预测，这样就可以处理大小不同的物体。...SSD比那些需要搜索物体候选框的算法简单，因为它完全去除了proposal生成和随后的特征再筛选的过程，把所有的计算封装在一个网络里面。这使得SSD训练起来很容易，可以直接加入到检测系统里面。...在PASCAL VOC，COCO,和ILSVRC数据集上的实验也证明，与那些需要object proposal的算法相比，SSD在保证准确性的同时，速度更快。SSD只需一个完整的框架来训练和测试。...对于512 512的输入，SSD的MAP是76.9%，比Faster RCNN更准。和其他单阶段的方法比，即便是输入较小的图像，SSD的准确性也会更高。...SSD 模型 SSD基于前馈式卷积神经网络，针对那些方框里的目标检测实例，产生一个固定大小边界框集合和分数，紧接着是一个非极大值抑制步骤来产生最后的检测。
4.1.2、SSD和Baseline检测器的比较SSD与MultiBox具有相似的目标，但它具有在单阶段评价中检测多个类别的能力，而不是使用两阶段法。表1显示了随着类别数量的增加，SSD性能如何变化。...当我们将人、车和狗这三种类型包括在内时，我们发现(SSD 3)对人的性能比SSD人差。...如果我们进一步对所有200 DET类别的SSD进行训练，我们会发现SSD Full在这三个类别上的性能与SSD 3类似。...最后，SSD Full在val2数据集上实现了31.0 mAP，虽然这比两阶段方法(44.7)要差，但是考虑到SSD的速度约为100×更快，并且SSD更容易在需要检测的其他系统中进行训练和集成，因此仍然很有希望...5、结论本文介绍了一种适用于多类别、统一、快速的单阶段目标检测系统SSD。已经证明，SSD在ILSVRC DET和PASCAL VOC上与许多先进的方法具有可比性，并进行了许多实验来详细了解SSD。
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