超轻量AI引擎MindSpore Lite 揭秘一下端上的AI引擎:MindSpore Lite. MindSpore Lite是MindSpore全场景AI框架的端侧引擎,目前MindSpore Lite作为华为HMS Core机器学习服务的推理引擎底座,已为全球1000+应用提供推理引擎服务,日均调用量超过3亿,同时在各类手机.穿戴感知.智慧屏等设备的AI特性上得到了广泛应用. MindSpore Lite 1.0.0 已经开源,开源之后,其接口易用性.算子性能与完备度.第三方模型的广泛支持

MindSpore基准性能 本文介绍MindSpore的基准性能.MindSpore网络定义可参考Model Zoo. 训练性能 ResNet 以上数据基于华为云AI开发平台ModelArts测试获得,是训练过程整体下沉至Ascend 910 AI处理器执行所得的平均性能. 业界其他开源框架数据可参考:ResNet-50 v1.5 for TensorFlow. BERT 以上数据基于华为云AI开发平台ModelArts测试获得,其中网络包含24个隐藏层,句长为128个token,字典表包含21

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变,以vlog.短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐.同时,随着AI智能.美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用,促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升,也让视频应用场景更加丰富. 当前剪辑产品功能多样.素材丰富,但是开发周期较长.门槛较高.为了让剪辑软件更加智能.简单易用,提升开发者的效率,HMS Core 6为开发者提供视频编辑服务(Video Editor Kit),提供视频导入.编辑.渲染.导出.媒资管理等一站式视

GS界面上显示的重要参考数据,这个是压测时重要参考 struct GSinfo { int revBuffNum; int sendBuffNum; int clientNum; int dbAskNum; ///< 数据库请求包数 int dbHrNum; ///< 数据库结果包数 }; void __stdcall GameServer::get_info(GSinfo& rGsInfo) { rGsInfo.clientNum = m_LiveMgr.GetLinks();//这

MindSpore Lite整体架构介绍 MindSpore Lite框架的总体架构如下所示: 前端(Frontend): 负责模型生成,用户可以通过模型构建接口构建模型,将第三方模型和MindSpore训练的模型转换为MindSpore Lite模型,其中第三方模型包括TensorFlow Lite.Caffe 1.0和ONNX模型. IR: 负责MindSpore的Tensor定义.算子定义和图定义. Backend: 基于IR进行图优化,包括GHLO.GLLO和量化三部分.其中,GHLO负

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

直接返回DataSet对象 返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化后的字节数组 返回DataSetSurrogate对象用Binary序列化并Zip压缩后的字节数组 案例 直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时

1.JavaScript中四种基本数据存取位置:字面量,本地变量,数组元素,对象成员.(四个都是存在于内存中) 一般来说:[字面量,局部变量]运行速度>[数组,对象成员] 2.内部属性包含了一个函数被创建的作用域中对象的集合.这个集合被称为作用域链.(跨作用域频繁取数据会消耗性能) function(){ var a ={b:123} function(){ let c = a.b; let d = a.b; // 应该 let d = c; } } 3.内存泄露的几种情况 循环引用 Javas

1.直接返回DataSet对象 特点:通常组件化的处理机制,不加任何修饰及处理: 优点:代码精减.易于处理,小数据量处理较快: 缺点:大数据量的传递处理慢,消耗网络资源: 建议:当应用系统在内网.专网(局域网)的应用时,或外网(广域网)且数据量在KB级时的应用时,采用此种模式. 2.返回DataSet对象用Binary序列化后的字节数组 特点:字节数组流的处理模式: 优点:易于处理,可以中文内容起到加密作用: 缺点:大数据量的传递处理慢,较消耗网络资源: 建议:当系统需要进行较大数据交换时采用.

本文转自:https://blog.csdn.net/xz_src/article/details/72799539 性能测试数据概述 使用Magento性能工具包或其他工具进行性能测试,你必定产生大量的数据(例如,存储,分类,产品,等等). 您可以调整您创建的数据量,使用profiles(配置)(小,中,大,特大).下一节将详细讨论配置文件. 下图显示了如何使用小配置文件在店面上显示产品: 第一步 登录到Magento服务器切换到Magento 2文件系统的所有者用户要有写入的权限. 如果你使

VisualStudio中自带有Profile工具进行性能性能分析,其中用得比较多的数据是函数调用时间,它主要有独占样本数和非独占样本数两个指标,关于这两个指标代表的意义,MSDN的解释比较文艺: 非独占样本数: 为函数收集的性能数据的总数,其中包括该函数调用的其他函数的性能数据. 非独占转换次数: 在此函数(包括此函数调用的函数)的所有实例中发生操作系统(转换)事件的次数. 其它性能数据解释可以参看:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms24274

首先,了解几个概念: 字面量:它只代表自身,不存储在特定的位置.JavaScript中的字面量有:字符串.数字.布尔值.对象.数组.函数.正则,以及特殊的null和undefined值 本地变量:使用var 定义的数据单元 数组元素:存储在JavaScript数组对象内部,以数字作为索引 对象成员:存储在JavaScript对象内部,以字符串作为索引. 每一种数据存储的位置都有不同的读写消耗.大多数情况下,从一个字面量和局部变量中存取数据的性能差异是微不足道的.访问数组元素和对象成员的代价则要高

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/

1 文章目的 昨天写了走进WebApiClientCore的设计,介绍了WebApiClient的变化与设计之后,收到大家支持的.赞许的,还有好的建议和顾虑,比如WebApiClient性能怎么样,有没有一些对比参考值?我一直有个不好毛病,凭直接感观代码的运行效率,直觉里WebApiClient的代码都是优化的,就算性能不好,也没有更好的性能弥补方案!但真要这样和使用这个库的开发者说,相信要一秒内被打屎的,所以今天使用了BenchmarkDotNet对WebApiClient.JIT最新稳定版.

$ uptime11:12:26 up 3:44, 4 users, load average: 0.38, 0.31, 0.19 系统平均负载被定义为在特定时间间隔内运行队列中的平均进程树.如果一个进程满足以下条件则其就会位于运行队列中: 它没有在等待I/O操作的结果 它没有主动进入等待状态(也就是没有调用'wait') 没有被停止(例如:等待终止) 上面的输出,load average后面分别是1分钟.5分钟.15分钟的负载情况.数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数,然后根据这个数值算出来的

MindSpore图像分类模型支持(Lite) 图像分类介绍 图像分类模型可以预测图片中出现哪些物体,识别出图片中出现物体列表及其概率. 比如下图经过模型推理的分类结果为下表: 类别 概率 plant 0.9359 flower 0.8641 tree 0.8584 houseplant 0.7867 使用MindSpore Lite实现图像分类的示例代码. https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r1.1/model_zoo/official/li

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map

MWeb Lite 版的文档库中的文档要搬到 MWeb 正式版中,如果 Lite 版的文档中没有图片或者只有少量图片,可以用导入导出为 Markdown 的方法. 否则的话请用以下方式(注意下面这个方法会将 MWeb 正式版的所有内容都换为 Lite 版): 1. 打开 Lite 版文档库文档所在的文件夹 如上图,选择 Lite 版文档库中的任何一篇文章,右键标题栏,从图中可以看到这个文档的保存位置,选择 MWeb 并点击,会打开 Lite 版文档库中的文档所保存的位置,会打开如下图的 Find

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi