自动从训练结果中获取最高的mAP所对应的epoch. <code>import json import os ''' :param work_dir 训练结果目录 :return 最好的map对应的epoch路径 ''' def getBestEpoch(work_dir): global maxEpoch fileList = os.listdir(work_dir) for file in fileList: if os.path.splitext(file)[1] == '.json':

本文将对Ceph的工作原理和若干关键工作流程进行扼要介绍.如前所述,由于Ceph的功能实现本质上依托于RADOS,因而,此处的介绍事实上也是针对RADOS进行.对于上层的部分,特别是RADOS GW和RBD,由于现有的文档中(包括Sage的论文中)并未详细介绍,因而本文或有语焉不详之处,还请读者多多包涵. 本文将首先介绍RADOS中最为核心的.基于计算的对象寻址机制,然后说明对象存取的工作流程,之后介绍RADOS集群维护的工作过程,最后结合Ceph的结构和原理对其技术优势加以回顾和剖析. 寻址流

转:http://www.csdn.net/article/2014-04-08/2819192-ceph-swift-on-openstack-m/2 Ceph的工作原理及流程 本节将对Ceph的工作原理和若干关键工作流程进行扼要介绍.如前所述,由于Ceph的功能实现本质上依托于RADOS,因而,此处的介绍事实上也是针对RADOS进行.对于上层的部分,特别是RADOS GW和RBD,由于现有的文档中(包括Sage的论文中)并未详细介绍,还请读者多多包涵. 首先介绍RADOS中最为核心的.基于计

1)Ceph简单概述Ceph是一个分布式存储系统,诞生于2004年,最早致力于开发下一代高性能分布式文件系统的项目.Ceph源码下载:http://ceph.com/download/.随着云计算的发展,ceph乘上了OpenStack的春风,进而成为了开源社区受关注较高的项目之一.Ceph可以将多台服务器组成一个超大集群,把这些机器中的磁盘资源整合到一块儿,形成一个大的资源池(PB级别),然后按需分配给应用使用.Ceph分布式存储的优势: 1)CRUSH算法 Crush算法是ceph的两大创新

本文将对Ceph的工作原理和若干关键工作流程进行扼要介绍.如前所述,由于Ceph的功能实现本质上依托于RADOS,因而,此处的介绍事实上也是针对RADOS进行.对于上层的部分,特别是RADOS GW和RBD. 本文将首先介绍RADOS中最为核心的.基于计算的对象寻址机制,然后说明对象存取的工作流程,之后介绍RADOS集群维护的工作过程,最后结合Ceph的结构和原理对其技术优势加以回顾和剖析. 寻址流程 Ceph系统中的寻址流程如下图所示[1]. obj_locating上图左侧的几个概念说明如下

本文(OSDI 18')主要介绍一种新的副本复制协议:SAUCR(场景可感知的更新与故障恢复).它是一种混合的协议: 在一定场景(正常情况)下:副本复制的数据缓存在内存中. 故障发生时(多个节点挂掉,处于系统无法正常运行的边缘):副本复制的数据缓存同步刷入磁盘. 该协议在保证高性能的同时,保证了很强的持久性和可用性. Introduction 分布式存储系统通常通过维护多个副本来进行容错,这些协议都是基于Majority Based 复制协议进行的,例如raft,Paxos协议.这些Majori

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤 本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =

知道cluster topology,是因为这5种cluster map. ====================================== 知道cluster topology,是因为这5种cluster map. 相关命令 有命令补全,跟交换机命令行一样 ceph mon dump ceph osd dump ceph fs dump ceph pg dump 这个需要反编译,来得到文本 ceph osd getcrushmap -o crush crushtool -d cru

近日,在使用谷歌新推出来的一个网络EfficientDet进行目标检测训练自己的数据集的时候,出现了如下错误: 其中项目开源地址是:https://github.com/toandaominh1997/EfficientDet.Pytorch 上面截图中的1和2代表我的类别名称.读者可以忽略不管. No boxes to NMS No boxes to NMS No boxes to NMS No boxes to NMS No boxes to NMS No boxes to NMS No b

package duogemap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text

.NET Core中间件的注册和管道的构建(3) ---- 使用Map/MapWhen扩展方法 0x00 为什么需要Map(MapWhen)扩展 如果业务逻辑比较简单的话,一条主管道就够了,确实用不到Map.不过当业务逻辑比较复杂的时候,有时候我们可能希望根据情况的不同使用特殊的一组中间件来处理HttpContext.这种情况下如果只用一条管道,处理起来会非常麻烦和混乱.此时就可以使用Map/MapWhen建立一个分支管道,当条件符合我们的设定时,由这个分支管道来处理HttpContext.使用

1.Map中我们主要讲两个接口 HashMap  与   LinkedHashMap (1)其中LinkedHashMap是有序的  怎么存怎么取出来 我们讲一下Map的增删改查功能: /* * Map集合的添加 */ Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); map.put("星期一", "Monday"); map.put("星期六", "

1.Map中我们主要讲两个接口 HashMap  与   LinkedHashMap (1)其中LinkedHashMap是有序的  怎么存怎么取出来 我们讲一下Map的增删改查功能: /* * Map集合的添加 */ Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(); map.put("星期一", "Monday"); map.put("星期六", "

        很长时间以来一直代码中用的比较多的数据列表主要是List,而且都是ArrayList,感觉有这个玩意就够了.ArrayList是用于实现动态数组的包装工具类,这样写代码的时候就可以拉进拉出,迭代遍历,蛮方便的.           也不知道从什么时候开始慢慢的代码中就经常会出现HashMap和HashSet之类的工具类.应该说HashMap比较多一些,而且还是面试经典题,平时也会多看看.开始用的时候简单理解就是个键值对应表,使用键来找数据比较方便.随后深入了解后发现这玩意还有点小

前言: 最近又看了点Java的知识,于是想着把CYQ.Data V5迁移到Java版本. 过程发现坑很多,理论上看大部分很相似,实践上代码写起来发现大部分都要重新思考方案. 遇到的C#转Java的一些小问题: 1:C#的ref:这个参数的主要意图是: 就算方法内部重新对参数重新(new)赋值,也能保证外部的参数指向新的值. Java木有了,不知道新的方案是什么?还是说只能避免方法内部重新(new)赋值? 2:C#的out:这个参数的主要意图是: 处理多值返回的问题. Java木有了,只能改返回数

在上一节我们分析了Child子进程启动,处理Map.Reduce任务的主要过程,但对于一些细节没有分析,这一节主要对MapOutputBuffer这个关键类进行分析. MapOutputBuffer顾名思义就是Map输出结果的一个Buffer,用户在编写map方法的时候有一个参数OutputCollector: void map(K1 key, V1 value, OutputCollector<K2, V2> output, Reporter reporter) throws IOExcep

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

上一节分析了Job由JobClient提交到JobTracker的流程,利用RPC机制,JobTracker接收到Job ID和Job所在HDFS的目录,够早了JobInProgress对象,丢入队列,另一个线程从队列中取出JobInProgress对象,并丢入线程池中执行,执行JobInProgress的initJob方法,我们逐步分析. public void initJob(JobInProgress job) { if (null == job) { LOG.info("Init on

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