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
(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。
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...
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。
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)。
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。
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...
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...
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。
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*
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?
为了服务器的稳定,我只能忍痛将其关闭,并使用揽星在评论区提到的统计系统:51La和统计鸟,但是这两个卧龙凤雏每天都加载不出来,严重影响访客统计数据,实在没办法,只能自行部署,于是我又开始在网上寻找更加轻量化的访客统计系统...总体来说,我不是很喜欢,但是奈何他轻量化,我又能要什么自行车呢?...优点 作为一个轻量化的系统,他的优点自然就是极为轻量化了,它的统计代码如下: <img src="https://visitor.qyliu.top/ingress/aaaaaa-bbbbbb-cccccc-dddddd...Umami到后来的51La和统计鸟,再到本次选择的Shynet,每一步都是为了找到一个符合服务器要求、易于部署、功能齐全的解决方案,Shynet作为一个自托管的网络分析工具,不仅保护了访客的隐私,而且在<em>轻量化</em>和功能性方面表现出色...如果你也在寻求一个及其<em>轻量化</em>的访客统计系统,不妨可以试试,相信不会让你失望! 本次教程到此结束,如果有什么问题欢迎在评论区留言!
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
Sealos+tkeauth 轻量化安装TKEStackSealos安装k8s参考文档:https://www.sealos.io/zh-Hans/docs/Intro安装sealoswget http...://hub.fastgit.org/labring/sealos/releases/download/v4.0.0/sealos_4.0.0_linux_amd64.tar.gz \&& tar zxvf...sealos_4.0.0_linux_amd64.tar.gz sealos \&& chmod +x sealos && mv sealos /usr/bin创建Clusterfile文件如果已经启动了...96m v1.24.0 app.kubernetes.io/managed-by=Helm,beta.kubernetes.io/arch=amd64,beta.kubernetes.io/os=linux...,kubernetes.io/arch=amd64,kubernetes.io/hostname=vm-195-138-centos,kubernetes.io/os=linux,node-role.kubernetes.io
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