总体思路 1、前言：HDD和SSD的比较引出Flash。 2、Flash的分类：NAND Flash和NOR Flash。 3、NAND Flash规则介绍。...（3）性能&外观区别 HDD是机械式寻找数据，所以防震远低于SSD，数据寻找时间也远低于SSD。SSD（左图）和HDD（右图）的模样区别如下： （图片来自百度） ?...（2）NAND Flash：主要用在大容量存储场合 优点：优秀的读写性能、较大的存储容量和性价比，因此在大容量存储领域得到了广泛的应用； 缺点：不具备随机访问性能。...压缩写入方法又分为有损压缩和无损压缩。 有损压缩：存在信息丢失，无法100%的保存原始信息。 ...是基于SSD的概念。 Spare Area（SA区）一般用来标记坏块，和保存对main区数据的ECC校验码。是基于NAND Flash中一个Block的概念。
Solid State Drive 这里的Solid state disk（简称SSD）特指基于NAND Flash的存储设备，SSD不一定需要基于Flash，但是目前NAND Flash是SSD事实的标准...为什么SSD中需要这样一个映射关系？...大多数FTL的实现都类似于log-structured file system，当主机往SSD写入内容的时候，先在SSD的内存中缓存一定的大小，然后找到一片空闲的区域一次性的写入；同时SSD的内存和Flash...中维护一个物理块和SSD内部page的映射表，即mapping table。...page为4和5: ?
文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前，SSD （Solid State Drive，固态硬盘）对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品...为什么 SSD 比 HDD 更快 传统的磁记录机械硬盘在原理上和磁带并没有什么两样，存取数据需要盘片和磁头的共同运动来完成。如果想提高速度，必须增加磁密度，提高盘片转速或者增加磁头运行速度。...另一方面，操作系统和软件规模的发展，也使得小文件存取变得越来越频繁，而这正是 HDD 的弱项。 不同于具有机械运动结构的 HDD，SSD 全数字化的存储方式能够提供优异的响应时间和卓越的小文件性能。...在 CPU 和内存性能富余的当下，HDD 毫无疑问的成为了木桶效应里的最短板。这也正是微软推出 ReadyBoost 和SuperFetch 技术的原因。...如何评价一款 SSD 对于 HDD 的性能表现可以通过连续读取速度，连续写入速度和寻道时间三项指标来评测，然而这并不完全适用于 SSD。
作者：薛坤军 编辑： 陈人和 前 言 - SSD理论总结（SSD: Single Shot MultiBox Detector） - 关键源码分析:https...生成default box 对每种尺寸的feature map，按照相应的大小（scale）和宽高比例（ratio）在每个点生成固定数量的default box，也就是说，SSD中的default box...#第i个gt的类别和位置 label = labels[i] bbox = bboxes[i] #计算gt和每一个anchor的重合度 jaccard...#根据imask更新类别，和位置 #imask表示本轮anchor和gt重合度之前gt的重合度，1-imask保留之前的结果 #更新anchor的类别标签...：default box相对于gt的偏移位置 #gscores：default box和gt的重叠度 def ssd_losses(logits, localisations,
// SSD硬件测试 // 这两天有一个临时性的小任务，使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试，fio这个工具之前没有用过，这两天简单研究了一下这个工具，把一些常用的参数在这里说明一下。...operations per second (IOPS) available to InnoDB background tasks 也就是说它直接代表innodb的刷盘IOPS值，所以如果你的磁盘是SSD...代表同一时间段内fio发送上去和已完成的IO数量，对于这个测试用例来说，iodepth是默认值1，所以100%的IO在同一时刻发送1次，放在1-4栏位里。...# 在基于时间或和容量的测试中，这行通常看起来一样。四个值分别代表预设的latency_target, latency_window, latency_percentile和iodepth。...例如，我可以用一个配置文件混合包含SSD和HDD，但是设置分组(group)把IO单独汇总。我现在还没涉及这个功能，但未来会用到。
SSD由闪存芯片和闪存翻译层组成，闪存芯片取代了传统硬盘中的机械磁盘驱动器，而闪存翻译层则负责将CPU的读写请求转换为对芯片的读写控制信号，类似于硬盘中的磁盘控制器。...SSD具有许多显著优点，包括：随机访问速度：由于没有机械部件，SSD的随机访问速度远快于传统硬盘。能耗低：相比机械硬盘，SSD的能耗更低，有助于延长电池寿命。...抗震性好：无机械部件意味着更好的抗震性和耐用性。安全性高：SSD的数据存储方式提供了更高的数据安全性。...功耗：SSD的功耗较低，并且具有极低功耗待机功能，而HDD的功耗相对较高，不具备类似的待机功能。价格：尽管SSD的价格在逐渐下降，但目前市场上SSD的价格仍然高于HDD。...读取速度：SSD的读取和写入速度普遍可以达到500M/s以上，是HDD的3-5倍。抗震能力：由于HDD内部有高速运转的磁头，其抗震能力较差。而SSD采用芯片存储方案，内部无磁头，具备超强的抗震能力。
如果你拥有一个安装SSD的电脑，而且已经安装了Windows操作系统。如果这台电脑在出厂OEM 系统分区但都已经被你改变了或者是全新的硬盘，那么这篇文章可能适合你。...depositfiles.com/files/68vvduipq 2.安装完第一个软件ExpressCache后，不要着急重启，用第二个ExpressCache Acer Files解压后的 文件替换和覆盖已安装的...输入 “list disk” (注意 SSD的驱动器编号 drive number ). 3.) 输入 “select disk n” (n= 驱动器编号) 4.)...输入 “ECCmd -partition” (这个命令使 ExpressCache 使用整块 SSD ) 8.) 搞定! 输入 “ECCmd -info” 确认状态....以上是仅仅启用SSD 缓存，如果需要一起安装Intel Rapid Start和ExpressCache，请参照下面的步骤，很详细，就不再照抄了。
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector...ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像，SSD achieves...SSD 首先用一个 base network（一组卷积网络层组成） 1） Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2） Convolutional
并且，anchor的size和aspect ratio也大有搞头。不同size和aspect ratio会分别对应不同的效应。SSD也是第一个对此作了研究的： ?...半年后SSD一出来，在精度和速度上吊打YOLOv1，YOLOv1 (带有fc层) 坐不住了，发现原来去掉fc后的VGG这么好，于是在YOLOv2中不再使用fc，并且也学着SSD，将去掉fc后的vgg作为了...SSD第一个挖掘和利用了不同scale的feature map，开拓了一个新方向。此文一出，单topmost上取anchor模式成为过往。...之前所有的终分类和终回归(以别与RPN中的预二分类和预回归)都是从fc层回归出cls和loc的，而SSD丢弃了fc后，直接从conv层回归出cls和loc。...---- [1] SSD: Single Shot MultiBox Detector [2] 深度学习论文笔记：SSD [3] 检测任务专题1: SSD在训练什么 [4] SSD关键源码解析
参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。...) # 得到预测类和预测坐标的Tensor对象，这两个就是神经网络模型的计算流程 with slim.arg_scope(ssd_net.arg_scope(data_format=data_format...其中，长宽的值根据超参数anchor_sizes和anchor_ratios制定。...数据，计算得到每个像素的每个box的中心和长宽，这个中心坐标和长宽会根据一个算法进行些许的修正， 从而得到一个更加准确的box坐标；修正的算法会在后文中详细解释，如果只是为了理解算法流程也可以不必深究这个...修正完box和中心后，函数会计算每个像素的每个box的分类预测数据的得分，当这个分数高于一个阈值（这里是0.5）则认为这个box成功 框到了一个对象，然后将这个box的坐标数据，所属分类和分类得分导出
image.png image.png image.png image.png image.png image.png image.png ---- ceph crush配置实例(主备存储：SSD...和机械硬盘混合)。
【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。...SSD 网络结构 图中每个矩形盒子代表一个卷积层，最后两个矩形框分别表示汇总各卷积层输出结果和后处理阶段。在预测阶段，网络会输出一组候选矩形框，每个矩形包含：位置和类别得分。...；另一方面SSD对VGG16的扩展部分以较小的代价实现对候选框的位置和类别得分的计算，整个过程只需要一个卷积神经网络完成，所以速度较快。...评估结束会输出loss信息和mAP信息。
事实上,SSD固态硬盘和HDD机械硬盘有各自的优缺点。下面我们进行全面比较,让大家了解。SSD固态硬盘优势SSD在数据读取速度,抗冲击性,功耗,运行声音和热量方面具有优于普通机械硬盘的明显优势。...这些也是SSD固态硬盘的最大卖点,我们将在下面介绍。...3,耗电量固态硬盘具有低功耗和低功耗待机功能,而机械硬盘则没有。4,噪音SSD的操作基本上没有噪音,机械硬盘通常接近内盘旋转和振动的声音。一些长时间使用的机械硬盘噪声较大。
上篇文章介绍了机械硬盘和固态硬盘：硬盘的各种概念。在文章里有说到固态硬盘只有一种访问方式，不管是顺序读写还是随机读写，SSD都没有寻址时间。...但是有朋友来讨论固态硬盘的顺序和随机访问的速度问题，有一些矛盾点。今天就把事情说明白。 正文 1746 字，预计阅读时间 5 分钟。 顺序和随机怎么比？...一种访问方式，顺序和随机速度不一样？ SSD 只有一种访问方式，但是有很多地方还会看到 SSD 的一些测试中，顺序和随机访问的吞吐量不一样，这不是矛盾么？不矛盾，这是工程实现的事。...这个事情在 HDD 的时代是不可能的，这也是 SSD 牛逼的地方，这也是有的地方说 SSD 顺序读和随机读性能一样。而且 16KB 也不是一个很高的限制，很多地方应该都可以用到。...关于顺序写和随机写，大家认为随机写对 SSD 是不好的。当 SSD 的剩余空间充足时，随机写的性能很好，但是当剩余空间不多时，随机写的性能会急剧下降。
生活和工作要区分，别成为能当好朋友却很难共事的人。别让别人为你的生活、心情、健康、心理、前女友、渣男等买单。少在同事间提及私生活。一旦你开始因为生活而影响工作，等于绑架了整个团队。...工作，就是和世界玩交换游戏。作为新人，如果没有资源，就把自己当作资源。你的资源包括：你能支配的时间、你能运用的技能和经验、你能支配的钱、愿意和你链接与合作的人，以及你能看到的趋势。...你不仅是在为公司工作，更是在逐步确立自己在公司内的评价和长远的江湖地位。个人信用，源于持续提供价值。就算自己能力暂时不强，但至少要让别人看到你的付出和态度。...二、 其实在我看来做事靠谱第一，靠谱是第一基础，是同事关系的基础； 生活和工作分不开，少在同事面前提及私生活； 工作是一种社交关系，如果有情绪，不要当下表达出来。...最后，个人价值源于持续不断的提供价值，就算能力不强，但至少让别人看到你的付出和态度。 （完）
下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。.../VOCdevkit/ --year=VOC2012 --set=val --output_path=object_detection/ssd_model/pascal_val.record 然后会在ssd_model.../目录下生成pascal_train.record和pascal_val.record两个文件，分别有600M左右。...-pipeline_config_path object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet_v1_pets.config --trained_checkpoint_prefix...= TOD() detecotr.detect(image) 效果： 数据制作 安装labelImg工具,进行图片的标注.标注后的是xml格式的文件,将这些文件按照一定比例分到train和test
SSD比那些需要搜索物体候选框的算法简单，因为它完全去除了proposal生成和随后的特征再筛选的过程，把所有的计算封装在一个网络里面。这使得SSD训练起来很容易，可以直接加入到检测系统里面。...在PASCAL VOC，COCO,和ILSVRC数据集上的实验也证明，与那些需要object proposal的算法相比，SSD在保证准确性的同时，速度更快。SSD只需一个完整的框架来训练和测试。...对于512 512的输入，SSD的MAP是76.9%，比Faster RCNN更准。和其他单阶段的方法比，即便是输入较小的图像，SSD的准确性也会更高。...SSD 模型 SSD基于前馈式卷积神经网络，针对那些方框里的目标检测实例，产生一个固定大小边界框集合和分数，紧接着是一个非极大值抑制步骤来产生最后的检测。...SSD 在训练中只需一张输入图像和图像中每个目标的ground truth边界框信息。
为什么要学习SSD，是因为SSD和YOLO一样，都是one-stage的经典构架，我们必须对其理解非常深刻才能举一反三设计出更加优秀的框架。...每个特征图可以预测出分类信息和位置信息，如下图中可以看到整个网络使用从前到后使用了6个不同的特征图，从38x38x512到1x1x256一共六个不同尺度的特征图。...也就是说，训练的过程中就是要判断哪个default boxes和具体每一张图中的真实标定框对应，但实际中我们在每个特征图的每个cell中已经产生了很多default boxes，SSD是将所有和真实标定框的...预训练权重 个人使用mobilenetv2-SSD的构架对自己的数据进行了训练，在所有超参数和训练系数不变的情况下，如果采用预训练好的mobilenetv2的权重(在ImageNet上)，那么训练速度和最终的训练精度都会高出一截...总结 SSD是一个优雅的目标检测结构，到现在依然为比较流行的目标检测框架之一，值得我们学习，但是SSD对小目标的检测效果有点差，召回率不是很高，这与SSD的特征图以及semantic语义信息有关，另外SSD
SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络，是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的，其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔，下面我将详细的解析...SSD网络结构 SSD网络结构 精简版 详细版 通过上面这个图，大家可以清楚的看到SSD的网络结构主要分为以下几个部分： VGG16 Base Layer Extra Feature Layer...Detection Layer NMS 补充说明：在整个SSD网络中，其实还隐藏了两个重要的部分： Anchor MultiBoxLoss VGG16 Base Layer SSD网络以...解决办法就是设计大量的密集的proir box，下面具体说明SSD的proir box是怎么设计的 预备知识：proir box位置的表示形式是以中心点坐标和框的宽、高(cx,cy,w,h)来表示的，同时都转换成百分比的形式...匹配策略: 训练阶段建立真实标签和默认框对应关系，真实标签从默认框中选择。
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
即时通信 IM
实时音视频
