首先我们来看看什么是写放大，写放大（Write amplification）是2008年，由英特尔和SiliconSystems在论文之中首次提出：它表现为在SSD上实际写入的数据远远大于用户写入数据。
最近在理解分区对齐，看了些文档，觉得beegfs的官方文档写的步骤最简单易操作，很适合去辅助理解，所以这里翻译了一下官方文档
早期硬盘每个扇区以512字节为标准。新一代硬盘扇区容量为4096个字节，也就是所说的4k扇区。 硬盘标准更新，但操作系统一直使用的是512字节扇区的标准，所以硬盘厂商为了保证兼容性，把4k扇区模拟成512字节扇区。 通常文件系统的块（簇）是512字节的倍数，新的系统基本上都设成了4k的倍数。比如Linux的簇一般也是4k。 簇到扇区的映射关系变成了 簇（4k）->512B扇区->4k扇区，这就可能造成簇到扇区映射错位。
很久以前喜欢捣鼓电脑啊外设什么的，却也没有搞出什么名堂。经常见到标题里的一些术语，却也只是一知半解。最近在复习操作系统，对以往的瞎捣鼓小有感触和总结。故写下此文。
传统的存储设备例如HDD，SSD，nvme，SAN LUNS等以blocks为单位提供存储功能。Block以字节为单位的可寻址存储单元。传统的硬盘的block大小是512字节。Newer设备通常是4K或者8K，但也可以选择逻辑/模拟的512字节的block。
换盘的时候一定要验明正身，原生的ceph-disk方式对磁盘分区的信息标记实在是太粗糙，很容易看花眼,比如下面这个例子，虽然通过PARTLABEL可以区分journal或者data分区，但是很难搞清楚Journal和Data分区具体对应哪个OSD
如何提升存储系统的性能是一个对存储工程师们来说是永恒的大命题，解决这个问题并没有一击即中的银弹，IO性能的优化都在细节里。今天我们来讲一讲性能和IO模型之间的关系。
随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。现有的在点云中定位物体的单阶段检测器通常将物体定位和类别分类视为分开的任务，因此定位精度和分类置信度可能无法很好地对齐。《SFFAI97期三维点云检测专题》我们邀请到了来自香港中文大学的郑武同学，分享他提出的新型检测方法，解决此问题。
固态硬盘就是用固态电子存储芯片阵列而制成的硬盘，相对于机械硬盘，固态硬盘的读写速度更快，但是固态硬盘的缺点是寿命不如机械硬盘。
怎样去 DIY 一台主机呢？它可以满足自己的工作、游戏需求，还要颜值高、噪音小、最重要的是价格要便宜，质量要好。
查看linux系统内核版本 uname -a # Linux iZ8vbcsg5lal7crq11jflxziz23yZ 4.18.0-193.14.2.el8_2.x86_64 #1 SMP Sun Jul 26 03:54:29 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux uname -r # 4.18.0-193.14.2.el8_2.x86_64 cat /proc/version # Linux version 4.18.0-193.14.2.el8_2.x8
查看linux系统内核版本 uname -a # Linux iZ8vbcsg5lal7crq11jflxziz23yZ 4.18.0-193.14.2.el8_2.x86_64 #1 SMP Sun Jul 26 03:54:29 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux uname -r # 4.18.0-193.14.2.el8_2.x86_64 cat /proc/version # Linux version 4.18.0-193.14.2.el8_2.x86
如果你觉得这些问题都很简单，都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的，你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题，那么就耐心地读完这篇文章，相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅，部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料，就只会给出相关的参考文献的链接，请读者自行参阅。
根分区包含Linux系统所有的目录。如果在安装系统时只分配了/分区，那么上面的/boot、/usr和/var将都包含在根分区中，也就是这些分区将占用根分区的空间。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
1、背景：为什么要 4K 对齐 簇是系统在硬盘上读写文件时的单位，是一个数据块（逻辑概念）。而扇区是硬盘划分的最小单位值，就是簇（数据块）占用的地方（物理概念）。NTFS对于大于2GB的分区，默认簇大小为8个扇区（4KB）。 绝大多数的机械硬盘默认是512字节的扇区，采用的是DRAM作为存储介质; 而机械硬盘，无论是SLC颗粒还是MLC颗粒，都属于NAND闪存存储单元。 这种硬盘的扇区是4K，这就是4K的由来。 NTFS格式有一个特性，那就是起始簇的位置! NTFS分区起始位置不是从0开始，而是从L
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
类型：技术专栏 作者介绍 张凯（Kyle Zhang），SmartX 联合创始人 & CTO。毕业于清华大学计算机系，研究方向为分布式系统和体系结构。2013 年与徐文豪、王弘毅联合创立 SmartX，主导自主研发了 SmartX 分布式文件系统 SmartX ZBS。SmartX 拥有国内最顶尖的分布式存储和超融合架构研发团队，是国内超融合领域的技术领导者。 本文转载自知乎专栏 @SmartX 技术博客，点击底部“阅读原文”进入博客浏览更多文章。 过去半年阅读了 30 多篇论文，坚持每 1~2 周写一篇
对于多任务学习而言，它每一组loss之间的数量级和学习难度并不一样，寻找平衡点是个很难的事情。我举两个我在实际应用中碰到的问题。第一个是多任务学习算法MTCNN，这算是人脸检测领域最经典的算法之一，被各家厂商魔改，其性能也是很不错的，也有很多版本的开源实现（如果不了解的话，请看：https://blog.csdn.net/qq_36782182/article/details/83624357）。但是我在测试各种实现的过程中，发现竟然没有一套实现是超越了原版的(https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment)。下图中是不同版本的实现，打了码的是我复现的结果。
优化操作系统的参数可以充分利用硬件的性能。 组件 配置 默认值 是否启用 CPU 关闭CPU节能模式 - - CPU 使用Cgroup绑定Ceph OSD进程到固定的CPU 无 无 RAM 关闭NUMA 开启 是 RAM 关闭虚拟内存 无 是 网卡 设置为大帧模式 无 无 SSD 分区4k对齐 无 无 SSD 调度算法为noop 无 无 SATA/SAS 调度算法为deadline 无 无 文件系统 使用XFS 无 是 文件系统 挂载参数为noatime 无 无 ulimit 调高ulimit 1024 1
Ceph是专为在商品硬件上运行而设计的，这使得构建和维护超大规模的数据集群在经济上是可行的。当规划出你的集群硬件时，你需要平衡一些考虑因素，包括故障域和潜在的性能问题。硬件规划应该包括将Ceph守护进程和其他使用Ceph的进程分布在许多主机上。一般来说，我们 建议在为该类型的守护进程配置的主机上运行特定的Ceph守护进程。我们建议使用其他主机来处理使用您的数据集群的进程（例如OpenStack、CloudStack）
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
基于LiDAR的感知系统对于自动驾驶汽车[20]或移动机器人[41]的安全导航至关重要。一个关键挑战是在车辆环境中对物体进行可靠检测和分类[54]。最先进的（SOTA）三维目标检测方法在很大程度上依赖于用于训练的数据集的质量和多样性，同时也取决于这些数据集在推理过程中如何真实地反映现实世界条件。获取和标注此类数据仍然是一项重大的技术和实践挑战，既耗时又劳动密集。这在三维目标检测模型的大规模开发和部署中构成了一个主要障碍。
傲梅分区助手技术员 AOMEI Partition Assistant Technician Edition 是一款非常好用的硬盘分区工具。傲梅分区助手为用户提供非常完善的硬盘分区服务，可以帮助用户做好电脑硬盘管理，是用户日常维护电脑系统常用管理好帮手。傲梅分区助手是一款免费、专业级的无损分区工具，提供简单、易用的磁盘分区管理操作。作为传统分区魔法师的替代者，在操作系统兼容性方面，傲梅分区软件打破了以前的分区软件兼容差的缺点，它完美兼容全部操作系统。不仅如此，分区助手从调整分区大小等方面出发，能无损数据地实现扩大分区，缩小分区，合并分区，拆分分区，快速分区，克隆磁盘等操作。此外，它也能迁移系统到固态硬盘，是一个不可多得分区工具。
如果你现在正在阅读这篇文章，那么你可能已经阅读了我的介绍文章（JS使用者福音：在浏览器中运行人脸识别）或者之前使用过face-api.js。如果你还没有听说过face-api.js，我建议你先阅读介绍文章再回来阅读本文。
Windows 本身就提供了强大的磁盘和分区管理工具，一个是操作简单的“磁盘管理”，一个是功能强大的命令行版的“diskpart”。不过这两个都有一些限制，一是不能影响到系统文件，二是其修改的分区不能被应用程序占用（diskpart 可在下次重启时做到）。另外，系统为了管理工具操作的效率和正确性，也有一些功能没有开放。
今天看到一篇论文：Linux Block IO: Introducing Multi-queue SSD Access on Multi-core Systems 。 这篇论文发表于 2013 年，介绍 Linux 内核的 block layer 针对现代硬件——高速 SSD、多核 CPU（NUMA）的新设计。 总的来说，设计方案不难理解，并没有涉及什么牛逼或者新颖的内容。这里面提到的内容从 Linux 3.11 开始出现在内核，Linux 3.16 成为内核的一个完整特性[6]。Linux 5.0 开始成为 block layer 的默认选项[7]。
电脑重启后发现电脑检测不出固态硬盘，这种情况大家不要慌张，下面就由学习啦小编跟大家分享电脑重启后读不到固态硬盘该怎么办，欢迎大家来阅读学习。
研究者提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。进一步引入了一种级联的优化（精炼）方案，该方案首先将多尺度的上下文特征注入到一阶段检测器的预测层中，以增强其进行多尺度检测的判别能力。其次，级联精炼方案通过细化anchors和丰富的特征以改善分类和回归来解决类不平衡问题。对于MS COCO测试上的320×320输入，新的检测器在单尺度推理的情况下以33.2的COCO AP达到了最先进的一阶段检测精度，操作是在一个Titan XP GPU上以21毫秒运行的 。对于MS COCO测试上的512×512输入，与最佳的单阶段结果相比，就COCO AP而言，新方法获得了一个明显的增加（增加了1.6%）。
硬盘是我们计算机的重要部件之一，硬盘故障直接导致我们无法正常使用，读取数据等，而硬盘检测工具也有不少。HDTune是一款专业的硬盘检测工具，能够全面的检测硬盘的传输速度、温度以及健康状况等。很多用户可能并不知道HDTune怎么用，对此，小编特意去整理了一篇使用教程，分享出来给大家介绍HDTune怎么用。
有关Windows磁盘性能压测，笔者还是强烈推荐使用微软自己开源的压测工具DiskSpd。当然，如果要使用其他磁盘性能压测工具也是可以的，比如：IOMeter（老牌经典）、FIO（更适合Linux）等。
初始化Linux数据盘(fdisk)TkV南京数据恢复-西数科技: 硬盘/手机/SSD数据恢复专家. 025-83608636 18913825606
存储的比特数越多，能表示的数据（电压）越多，需要电压计更高精度的控制，因此读写速度有一定程度的降低。
渣渣手残党再DIY装机，以为是小试牛刀，熟能生巧，毕竟本渣渣也是业余打螺丝种子选手，专业拧螺丝多年，结果再次翻车，而且车祸现场惨烈！
之所以会有这个文章是因为笔者在全国职业院校技能大赛云计算赛项中获得了国赛二等奖, 发了奖金就给老电脑更新一点配件, 暂时买了一个NVME M.2转换PCI-E的转接卡, 金士顿骇客神条DDR3 8GB 1600 * 2, 希捷2TB 5900转硬盘, 影驰256GB NVME M.2固态硬盘
在SAN存储系统中,LIO是把存储设备直接转化为可用存储资源的高效工具,它实现了基于文件/块设备/ramdisk甚至回环设备创建存储设备的iscsi
广义上Cache的同步方式有两种，即Write Through（写穿）和Write back（写回）. 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念（纯读的话就不存在Cache一致性了，不是么）。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作，完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反，指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
本意是想进入Centos7 BIOS关闭CPU超线程，使用IPMI重启服务器。结果踩进一大坑。
AI 开发者按：谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果，AI 开发者将其编译如下。
谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果。
Host如果想往SSD上写入用户数据，需要告诉SSD写入什么数据，写入多少数据，以及数据源在内存中的什么位置，这些信息包含在Host向SSD发送的Write命令中。每笔用户数据对应着一个叫做LBA（Logical Block Address）的东西，Write命令通过指定LBA来告诉SSD写入的是什么数据。对NVMe/PCIe来说，SSD收到Write命令后，通过PCIe去Host的内存数据所在位置读取数据，然后把这些数据写入到闪存中，同时得到LBA与闪存位置的映射关系。
本文档的目的是向用户介绍Alluxio存储和 在Alluxio存储空间中可以执行的操作背后的概念。 与元数据相关的操作 例如同步和名称空间，请参阅 [有关命名空间管理的页面] (…/…/en/core-services/Unified-Namespace.html)
3. 对于空间中同一个点，被相邻两帧拍到，亮度值变化很小。但由于位姿是假设的一个值，所以重投影的点不准确，导致投影前后的亮度值是不相等的，不断进行迭代优化。
转载自：http://blog.csdn.net/hit2015spring/article/details/62217289
Tengine 是 OPEN AI LAB 一款轻量级神经网络推理引擎，它针对 Arm 嵌入式平台进行了专门优化，对 Android、Linux 系统都提供了很好的支持。
随着家居智能化理念的广泛普及，越来越多智能家居开始代替传统家居参与到人们的生活日常中。为了实现智能家居的一键控制，启明智显根据用户对86盒（智能控制面板）不同性能需求，特基于Sigmastar SSD201/SSD202D/SSD212 三颗不同性能的MCU与国产芯高效开发平台8ms(8ms.xyz)设计开发多款可快速助力智能控制面板完成联网+彩屏升级+语音交互应用的标准串口屏，对全屋情景实现一键选择。
在《如何为服务器硬盘配置RAID或JBOD模式》一文中提到，单张RAID卡无法同时启用RAID模式和JBOD模式，即无法混合管理，如果RAID卡为所有硬盘配置了JBOD模式，那么用于安装操作系统的两块SSD无法通过RAID卡做RAID 1。除非有两张RAID卡，把SSD和数据盘分开管理，一张启用RAID模式，为两块SSD做RAID 1，另外一张启用JBOD模式，管理所有数据盘。或者在软件层面实现操作系统的软RAID。本文将主要讲述如何在操作系统层面配置软RAID。
我们知道SSD是一场存储革命，设计和制造一个好的SSD固然重要，但如何正确使用以充分发挥SSD性能同样重要。SSD内在的并行性和先擦再写的特性决定了它不同于机械硬盘简单的LBA和存储块一一对应，要充分挖掘SSD的并行性，提升性能，延长寿命，缩短延迟，就必须在上层应用做出改动。很多SSD的使用大户都作出了这种尝试，从国外的Google，Microsoft，Facebook，到国内的Baidu，Alibaba等，本站就曾经介绍过百度的软件定义闪存，把对象存储和SSD内部结构统一起来使用。但对大部分企业来讲，这种结构还是太独特了，我们还是要关注通用的架构，首先来了解离硬盘最近的软件：文件系统。本系列文章将以Linux系统最常见的EXT4文件系统为例，从SSD爱好者的角度来揭开文件系统的庐山真面目。
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