本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。
Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式,可以用于结构化数据序列化,很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理,以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图,但是说实话,我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了,包含了网络中所有的计算节点(读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等)。更可怕的是,如果一个计算节点是由多个基础计算(如加减乘除等)构成,那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示(典型的如Squeeze计算节点)。最近为了排查网络结构BUG花费一周时间,因此,狠下心来决定自己写一个工具,将Tensorflow中的图以最简单的方式显示最关键的网络结构。
protobuf是google提供的一个开源序列化框架,类似于XML,JSON这样的数据表示语言,其最大的特点是基于二进制,因此比传统的XML表示高效短小得多。虽然是二进制数据格式,但并没有因此变得复杂,开发人员通过按照一定的语法定义结构化的消息格式,然后送给命令行工具,工具将自动生成相关的类,可以支持php、java、c++、python等语言环境。通过将这些类包含在项目中,可以很轻松的调用相关方法来完成业务消息的序列化与反序列化工作。
TensorFlow通常用于训练海量数据,但新兴的智能手机市场也不可忽略。那些不能等待未来和love Machine Learning的人正在通过制造工具来突破界限,他们的目标是拥有数万亿美元的市场。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 我们知道,TensorFlow是一个深度学习框架,它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及,人们也越来越
项目中由于对于启动的优化,配置表量并不是特别大,但启动时长却不低,但对于应用类来说,对启动时长要求很严格。
现代的软件服务大多数是分布式应用程序,通过暴露自己的 API 对内或对外提供了一系列的功能点。服务与服务之间有时是跨语言、跨平台通信的。
gRPC 一开始由 google 开发,是一款语言中立、平台中立、开源的远程过程调用(RPC)系统。
随着 DT 时代的来临,数据对于企业经营决策的价值日益凸显,而企业在进行互联网+转型的过程中,如何让数据架构平滑迁移到大数据平台,对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢,请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多,比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等,如果是一个新上线的系统,相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇,一个较老的系统如何平滑迁移到
随着 Lakehouse 的日益普及,人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚:Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
遥想我在 2007 年读高中的时候,省吃俭用花了百来块钱买了一个不知名品牌的MP3播放器,容量只有256M。
在程序开发以及网络通信传输过程中最常见的数据格式就是JSON、XML,或者是一种压缩效率更高的数据格式——Google的ProtoBuf。ProtoBuf在传输过程中是以二进制的格式传输的,测试抓包的时候如果需要查看请求或返回消息中携带的参数信息就需要对它进行解析。小编之前在Windows环境下使用公司童鞋开发的Fiddler插件可以完成解析工作,但小编在家办公使用的抓包工具是Mac上的Charles。对于不熟悉Charles的小编而言,如何借助Charles来解析并展示ProtoBuf中的内容就尤为重要。本文就介绍一下小编尝试的几种在Mac环境中将ProtoBuf数据流转换为可以直观观察的数据格式的方法。。
作者 | 李嘉璇 责编 | 何永灿 随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法,但在应用到实际项目中却面临两个问题:计算量巨大及模型体积过大,不利于移动端和嵌入式的场景;模型内存占用过大,导致功耗和电量消耗过高。因此,如何对神经网络模型进行优化,在尽可能不损失精度的情况下,减小模型的体积,并且计算量也降低,就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。 加速神经网络模型计算的方向 在移动端或者嵌入式设备上应用深度学习,有两种方式:一是将模型运行在云端服务器上,向服务器发送请求,接收服务器
dubbo 支持哪些通信协议?支持哪些序列化协议?说一下 Hessian 的数据结构?PB 知道吗?为什么 PB 的效率是最高的?
上一个问题,说说 dubbo 的基本工作原理,那是你必须知道的,至少要知道 dubbo 分成哪些层,然后平时怎么发起 rpc 请求的,注册、发现、调用,这些是基本的。
之前写过namespace的问题不过后续都是没怎么使用,时下rx,snp…大家都应经不再陌生,也是比较常见的,今天我们结合struct 泛型 class一起看个综合的实例 通常我们使用命名空间都是基于一个具体的实例进行的二次封装(大家公认的)而封装的载体通常是struct,然后对struct进行extension 背景: 最经在搞protocol buffer来进行数据压缩,减轻网络流量,于是有了今天的文章
日志服务(Cloud Log Service,CLS)是腾讯云提供的一站式日志服务平台,提供了从日志采集、日志存储到日志检索,图表分析、监控告警、日志投递等多项服务,协助用户通过日志来解决业务运维、服务监控、日志审计等场景问题。
之前和同事定义一个pb数据格式问题,他那边负责生产数据源,然后转pb再存到redis,然后我来消费这个pb,进行解开。这个过程不涉及到数据压缩如snappy。首先我消费线程代码写好了,来和他联调这份数据。但是我这边代码解析失败了。
使用Keil仿真uC/OSIII程序,需要再加上一个配置,创建一个config.ini文件,放在MDK-ARM目录下,文件中添加如下内容:
原文:History of massive-scale sorting experiments at Google 作者:Marian Dvorsky 译者:孙薇 责编:钱曙光,关注架构和算法领域 自从相关工具创建以来,我们一直通过对海量的随机数据执行排序来测试MapReduce。这种方式很受欢迎,因为生成任意数量的数据非常简单,想要验证输出结果是否正确也很简单。 尽管最开始的MapReduce论文报告的是TeraSort的结果。工程师们将定期对1TB或10TB数据执行排序当
ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域。目前国内各个大厂纷纷跟进大规模使用:
01| 简介02| 安装2.1 Windows 下安装03| 简单使用3.1 编译3.2 Python 示例3.3 C# 示例
互联网服务可以将用户的网络延迟数据、业务服务指标数据、日志数据等写进CTSDB数据库。然后由时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析,尽早的发现、解决问题。
除了上面这些压缩格式,像.jpg,.mp3,.avi这些,也都是有着压缩的作用,只不过跟上面.zip这些相比,它们执行的是有损压缩
前提 微信经过多次版本迭代,产生不少冗余代码和无用资源。之前微信也没有很好的手段知道哪个模块增量多少。另外去年10月微信开始做ARC支持,目的是为了减少野指针带来的Crash,但代价是可执行文件增大20%左右。而苹果规定今年6月提交给Appstore的应用必须支持64位,32位和64位两个架构的存在使得可执行文件增加了一倍多。安装包大小优化迫在眉睫。 Appstore安装包是由资源和可执行文件两部分组成,安装包瘦身也是从这两部分进行。 资源瘦身 资源瘦身主要是去掉无用资源和压缩资源,资源包括图片、音视频文件
序列化,就是把数据结构或者是一些对象,转换为二进制串的过程,而反序列化是将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。
介绍一旦检测到APT攻击事件,取证分析将使用系统审计日志来快速定位入侵点,并确定攻击的影响。由于APT攻击的高持久性,将存储大量数据以满足取证分析的需要,这不仅带来了巨大的存储开销,而且还急剧增加了计算成本(在现实世界中,政府和企业往往需要同时在数千台机器上收集数据,原始数据量很容易达到PB级)。因此,需要实现数据压缩方法,本文提出了一种通用、高效、实时的系
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation),从而实现对模型的压缩与优化,方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例,实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
如:当系统数据量上了10亿、100亿条的时候,我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题:
� ProtocolBuffers-Google'sdatainterchangeformat
Go是一种强类型、静态编译的语言,grpc是一种高性能的、开源的远程过程调用框架。在Go语言中使用grpc可以轻松地实现跨网络的通信,提供了高效的序列化、压缩和流控制等功能。
$ go get -u google.golang.org/grpc@v1.29.1
LMDB格式的优点: - 基于文件映射IO(memory-mapped),数据速率更好 - 对大规模数据集更有效.
Dongyu,资深云原生研发工程师,专注于日志与OLAP领域,主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
sudo apt-get install git g++ make libssl-dev sudo apt-get install realpath libgflags-dev libprotobuf-dev libprotoc-dev protobuf-compiler libleveldb-dev sudo apt-get install libsnappy-dev sudo apt-get install gperf sudo apt-get install libgoogle-perftools-
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
关于Android项目的创建这里就不做赘述了,我们直接进入主题,看下如何把机器学习库和训练的模型导入一个安卓应用中。 导入 Inference Interface 在上一课时中我们下载了 Inference Interface 的 nightly build 的 AAR 文件,这个AAR其实就是库文件,需要把这个文件导入到项目中,通常会把这个 AAR 文件放在 app/libs 下面: 📷 为了导入这个 AAR,首先需要在 app/build.gradle 中声明一个本地的 flatDir 仓库: 然后指定
tRPC 是一套由腾讯开源的高性能、跨多种编程语言、插件化的 RPC 框架。tRPC-Go 是框架在 Golang 编程语言下的官方实现。
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在Android开发过程中,我们通过Gradle命令,启动一个构建任务,最终会生成构建产物“APK”文件。常规APK的构建流程如下:
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
基于面向外部的微服务,其直接向使用者公开、暴露。此类主要是基于 HTTP 的 API,使用传统的基于文本的消息传递负载 ( JSON、XML等),这些负载针对外部开发人员进行了优化,并使用具有抽象状态传输 ( Representational State Transfer, REST ) 作为事实上的通信技术。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时,这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件,以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
当下,基于“微服务”的技术架构体系几乎主宰了整个业务市场,尤其是在云原生生态的拥抱下。无论是基于传统虚拟机生态还是云原生容器生态的现代微服务体系结构中,我们可以根据微服务的交互及通信风格将其划分为两大类:面向外部的微服务和面向内部的微服务。
摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
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