前言 今天分享主题主要分成三个部分： 第一部分，Jenkins跟持续交付； 第二部分，Jenkins轻量化思路； 第三部分，Jenkins高可用实践。...二、Jenkins轻量化思路 2.1、使用jenkins的常见问题 接下来就是我今天所要谈的重点，刚才解释了为什么Jenkins所代表的CI/CD如此之重要，但现实里Jenkins还是会出现这样那样的问题...我们不希望Jenkins承载更多的东西，这也是为什么我提出轻量化Jenkins的概念，初衷在于给Jenkins减负。 ? 接下来我们看一看Jenkins的系统架构。...2.6、轻量化解决之道 那么轻量化的概念到底是什么意思呢？...最早我们在使用Jenkins的时候，通常是通过手动或者定时的方式触发任务，因为Jenkins的定时任务采用了linux通用的cron语法，所以大家写起来没有任何压力。
Emlog的运行基于PHP和MySQL，采用轻量化模式设计，能够以各种插件和模板的应用，为emolog带来更多功能和外观，让使用者能有更灵活的选择。...在Emlog的官网可以看到，Emlog支持多个版本的php，同时需要数据库软件的支持，因此我们需要先在宝塔面板上安装Apache、MySQL、PHP（即所谓的LAMP，如果是在Linux下安装Nginx
以下是natpass的主要功能和特性：跨平台支持：natpass适用于多种操作系统，包括Linux、Windows和macOS，适用于各种计算机和服务器环境。...对于Linux系统，natpass使用systemd管理系统服务，对于Windows系统，可以使用services.msc面板启动或停止服务。
（代码仓库 https://github.com/soulteary/linux-scripts）： curl -o- https://raw.githubusercontent.com/soulteary.../linux-scripts/main/docker-with-mirror.sh | bash curl -o- https://raw.githubusercontent.com/soulteary.../linux-scripts/main/docker-compose.sh | bash 在优化之前，我们先来看看应用在默认配置启动后的表现如何。
目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向：(1)人工设计轻量化神经网络模型、(2)基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search,NAS）的自动化设计神经网络；...1基本卷积运算 手工设计轻量化模型主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（主要针对卷积方式），从而使网络参数减少，并且不损失网络性能。...对比MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2模型（图 17），手工设计轻量化模型主要得益于depth-wise convolution减少计算量，而解决信息不流畅的问题，MobileNet...很多轻量化模型重复 block 架构，只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。...工业界不仅在设计轻量化模型（MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2系列），也在不断实践如何进一步压缩模型，在便携式终端设备实现准确率、计算速率、设备功耗、内存占用的小型化。
目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向： (1)人工设计轻量化神经网络模型； (2)基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search,NAS）的自动化设计神经网络...1、基本卷积运算 手工设计轻量化模型主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（主要针对卷积方式），从而使网络参数减少，并且不损失网络性能。...2.2 ShuffleNet V1 ShuffleNet是Face++提出的一种轻量化网络结构，主要思路是使用Group convolution和Channel shuffle改进ResNet，可以看作是...很多轻量化模型重复 block 架构，只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。...工业界不仅在设计轻量化模型（MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2系列），也在不断实践如何进一步压缩模型，在便携式终端设备实现准确率、计算速率、设备功耗、内存占用的小型化。
为此，研究人员提出了一个叫做 Lite-Web（轻量化网页）的解决方案，可使网页在低端手机上加载速度更快，处理起来更容易。
但其使用深度可分离卷积层替换之前的全卷积层，以达到压缩参数数量并轻量化网络这一目标。 MobileNet除了第一层为全卷积层，其余层均为深度可分离卷积。...不同于Deep Compression，因为网络在定义时结构简单，因此我们可以简单地搜索网络的拓扑结构，从头直接训练出一个效果很好的轻量化网络。
人体姿态估计（HPE）是计算机视觉中的一项经典任务，它主要通过识别人的关节的位置来表示人的方向。HPE可以用来理解和分析人类的几何和运动相关信息。Newell等...
设计具有小参数和Flops的轻量化CNN模型是一个突出的研究问题。...占了参数和Flops的很大比例，但缺乏使其轻量化的有效方法。...为了解决这些问题，本文将轻量化CNNs的4个重要组成部分从粗到细分解并重新设计： 设计了一个称为LightNet的轻量化整体架构，该架构通过简单地实现其他轻量化CNN的BasicBlock来获得更好的性能...基于以上4个重要组成部分，作者提出了一个新的轻量化CNN模型FalconNet。实验结果表明，与现有的轻量化神经网络相比，FalconNet可以以更低的参数和浮点数实现更高的精度。...（轻量化ConvNet的因子分解）。
由于本次调研的范围和时间有限，所以我认为较好用的轻量化灰度发布方案就暂时罗列这两类，当然方案有千千万，选择自己合适的就好。
基于注意力的Transformer网络被广泛用于序列建模任务，包括语言建模和机器翻译。为了提高性能，模型通常通过增加隐藏层的维度来扩展，或者通过堆叠更多的Tra...
轻量化改造的意义 轻量级Flutter渲染引擎的核心是将Flutter作为一个「渲染器」，它的唯一功能就是将Native端传来的数据绘制成相应的界面，其它所有交互操作，都通过Channel桥接到Native...所以，Flutter轻量化改造重要原因，就是需要「尽可能多的复用原生已有的逻辑」，例如图片框架、网络、埋点，而不是在Flutter中去全部再实现一遍。...同时，Flutter轻量化改造也是对EngineGroup架构的最佳实践，在EngineGroup架构下，我们需要将数据源放到原生侧，从而保证多Engine的数据共享。...轻量化改造实践 首先，我们通过Pigeon生成接口协议和调用代码，原生侧分别基于当前协议来进行开发。 不过，我们需要解决Pigeon CLI脚本只能有一个协议文件的问题。...所以，我们需要对轻量化Flutter框架做进一步改造。
最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用Channel Shuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下，原理相当简单。它只是为了解...
SqueezeNet是轻量化网络的代表结构之一，不太严格的说，在轻量化模型这个范畴中，Squeezenet是最早的一个，其针对ImageNet数据集分类任务的模型大小只有4.8M，这还包括了最后512*
文章来源:https://blog.zhangchi.fun/posts/lightweightabp/
并通过实验证明了使用该方法做网络轻量化的有效性。 4.方法简单，具有通用性，不会引入AI加速器不支持的算子。...关键内容 为了探索在构建轻量化网络时，减小输入图片分辨率、减小宽度、减少深度对网络性能的影响，作者做了一个实验。...以EfficientNet-B0为baseline去做网络轻量化，使得目标网络的计算量为原来一半，即200M FLOPs左右。...给定计算量为的baseline模型，要得到计算量为 的轻量化模型，就是要求取目标模型的、和，因此、和都是的函数，即： ?...若要得到高性能的轻量化目标模型，需要探索一个问题：不同计算量下，什么样的模型有高性能？
lerna-lite 介绍 lerna-lite 是用来管理和发布同一仓库多 JavaScript/TypeScript 包的一款工具，与 lerna 相比 lerna-lite 具有更轻量化和模块化的特点
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
