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怎么提高网站访问速度_如何优化页面加载速度

网站的加载速度不仅影响着用户体验,也会影响搜索引擎的排名,在百度推出“闪电算法”以来,将网站首屏打开速度被列入优化排名行列,并明确指定打开时间为 2 秒。...作为前端开发的我们需要如果来优化网站的打开速度呢?下面就整理挖掘出很多细节上可以提升性能的东西分享给大家 优化网站性能的14条规则: 1....使 AJAX 缓存 第一条、尽可能的减少 HTTP 的请求数(Make Fewer HTTP Requests ) http请求是要开销的,想办法减少请求数自然可以提高网页速度。...这样可以有效减少数据在网络上传输的时间,提高速度。更详细地内容大家可以参考百度百科上对于CDN的解释。Yahoo!把静态内容分布到CDN减少了用户影响时间20%或更多。...所以比较好的方法应该是在页面加载完毕之后再动态地为这张页面加上针对打印设备的css,这样又可以提高一点速度

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    训练速度提高最多5.4倍,谷歌提出RL训练新范式ActorQ

    机器之心报道 编辑:rome rome 近日,谷歌的研究者提出了一种称为「ActorQ」的新范式,使用量化将强化学习训练速度提高 1.5-5.4 倍。...最近的研究表明,对现有硬件进行性能优化可以减少模型训练的碳足迹(即温室气体排放总量)。 借助系统优化,可以缩短强化学习训练时间、提高硬件利用率、减少二氧化碳(CO2)排放。...该范式使用了量化,在保持性能的同时,将强化学习训练速度提高 1.5-5.4 倍。作者证明,与全精度训练相比,碳足迹也减少了 1.9-3.8 倍。...actor 收集的样本供 learner 用于训练神经网络策略。学习的策略被量化模块定期量化并广播给 actor。...作者在实验中观察到训练强化学习策略的速度显著加快(1.5 倍至 5.41 倍之间)。更重要的是,即使 actor 进行了基于 int8 的量化推理,也可以保持性能。

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    如何极大效率地提高训练模型的速度

    我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里,迁移学习是一种非常有用的工具 为了有效地部分重训练神经网络,迁移学习是一种很好的方法。...图1:标准神经网络模型的架构,绿色代表着所有权证和偏置的训练。...完全训练神经网络在初始层中获取输入值,然后顺序地向前馈送该信息(同时转换它),直到关键地,一些倒数第二层构建了输入的高级表示,可以更容易地 转化为最终输出。...图2:转移学习神经网络模型的模型架构,红色表示固定的权重和偏差,绿色表示仅训练最终层的权重和偏差。 在转学习中,我们从整个网络的预训练权重开始。...图像的奇特流程图性质与Inception是一个卷积神经网络有关。

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    Facebook开源PyTorch版本fairseq翻译模型,训练速度提高50%

    fairseq-py是语言翻译以及其他 seq2seq 的NLP任务的一个很好的模型,新的工具包比以前的更高效率:生成翻译的速度比以前的提高了80%,训练速度提高了50%。...今年5月10日,Facebook AI 研究实验室(FAIR)发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最新成果。...Facebook 称,该研究取得了截止目前最高准确度,并且速度是基于循环神经网络(RNN)系统的9倍(谷歌的机器翻译系统使用的就是这一技术)。 今天开源的是一个PyTorch版本的fairseq。...python train.py:在一个或多个GPU上训练新模型 python generate.py:用训练好的模型翻译预处理的数据 python generate.py -i:使用训练好的模型翻译原始文本...训练 使用python train.py来训练一个新模型。

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    用免费TPU训练Keras模型,速度还能提高20倍!

    后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。...本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型,其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...为通过向量化充分提高训练速度,我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。最开始最好设定总 batch size 为 1024(每个核心 128 个)。...使用较大的 batch size 进行训练也同样有价值:通常可以稳定地提高优化器的学习率,以实现更快的收敛。...tpu_model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128 * 8) 我设置了一个实验,比较在 Windows PC 上使用单个 GTX1070 和在 Colab 上运行 TPU 的训练速度

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    IBM的AI训练技术速度提高4倍,并保持原有精度

    同时保持训练速度、准确性和能耗并不容易,但是最近硬件的进步使得这个目标比以前更容易实现。IBM将在本周展示AI训练方法,这些方法能带来比以往技术水平高出数量级的性能提升。...第二个是针对模拟芯片的8位精度技术,这是迄今为止同类技术中最先进的,IBM称其精度大约提高了一倍。...他们声称他们的技术可以使深层神经网络训练时间比16位系统快2到4倍。...Welser指出,“我们的研究团队提高了精度,表明内存计算能够在低功耗环境中实现高性能深度学习,例如物联网和边缘应用,与我们的数字加速器一样,我们的模拟芯片可以扩展到视觉,语音和文本数据集的AI训练和推理

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    Uber的综合训练数据将深度学习速度提高了9倍

    Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络(GTN)的算法,该算法可为神经网络生成综合训练数据,与使用真实数据相比,该方法可使网络的训练速度更快。...训练模型进行较少迭代的问题在于,在训练的早期阶段,大多数模型的性能均较差,并且需要多次迭代才能确定模型的真实性能。但是,研究表明,并非所有训练样本都是相同的,可以通过仔细选择输入样本来加快训练速度。...Uber的想法是使用元学习来生成训练样本。类似于生成对抗网络(GAN),Uber的GTN训练了发电机神经网络,以为学习者网络生成训练样本。...在CIFAR10数据集上进行的类似实验中,Uber表明他们可以使用合成数据进行128个训练步骤来预测模型性能,而使用真实数据可以进行1200个步骤来预测模型性能,速度提高了9倍。...他还说: GTN生成的数据可以替代神经体系结构搜索中的真实数据,因此可以显着加快任何NAS算法的速度

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    提高 Activity 跳转速度

    上述耗时操作如果是在 onCreate() 或 onResume() 中,必然会导致 Activity 的跳转速度降低。...通过它我们知道 UI 是在 Activity的 onResume() 之后才会绘制及显示出来,那么问题就来了,如果在 onCreate() 或 onResume() 中耗时较多,那么 Activity 的跳转速度肯定就慢了...;同理,如果弹框的构造方法或 onCreate() 也耗时较多,那么弹框的展示速度也会被拖慢。...我们可以把同一业务的合并到同一个里面,这样就可以把复杂的xml布局分割成几小块,我们在根布局中可以只保留一个 LinearLayout ,其他的用 ViewStub,这样就相当于 xml 中只有这么一个控件,初始化起来速度就相当可观了...这样做会导致UI山一下,毕竟这相当于是往空白的容器里添加控件,为了提高体验,可以在跟节点 LinearLayout 中添加一个蒙版View,等 ViewStub 中代码执行完毕后,再把这个蒙版给remove

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