深度学习模型性能分析

一个综合的SaaS实时监控方案

这些工具能提供实时的事务追踪、代码级别的性能分析和错误追溯。2、可用性监控：站点可用性监控服务：配置一个服务，例如Pingdom或UptimeRobot，来监控SaaS应用程序的可用性。这将有
benhuyun_yohu·2024-01-11 06:21

Tengine-EAIDK310使用

https://download.csdn.net/download/qq_38649386/13986438目录前言11EAIDK310开发流程21.1流程图21.2必备技能31.3Tengine说明32深度学习模型模型转换
KernStarc·2024-01-11 04:19

APP启动流程及分析APP启动性能的方法！

首先我们要关注的点，就是APP的启动性能分析了，APP启动性能分析可以看作是APP专项测试的一个小的方面。从用户层面考虑，专项测试的表现有：崩溃、卡顿、
简讯谈资·2024-01-11 01:18

【教程】F12键按了没反应，网页无法打开调试模式怎么办？一招教你轻松解决

在浏览器中，按下F12键可以打开开发者工具窗口，该窗口提供了许多工具，例如调试代码、查看网页元素和性能分析等。但是，如果按下F12键却没有任何反应，可能会令一些用户感到困惑。一
黎想·2024-01-10 23:21

linux基础知识-sar详解

1.前言sar(SystemActivityReporter系统活动情况报告)是目前Linux比较全的系统性能分析工具之一，可以从多方面对系统的活动进行报告，包括：文件的读写情况、系统调用的使用情况、磁盘
晴空06·2024-01-10 21:06

Yolov5双目测距-双目相机计数及测距教程（含代码）

Yolov5双目测距是一种基于深度学习模型的双目相机计数及测距方法，它可以用于在不同场景下进行物体检测、识别和测距。
从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:25

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-动态系统建模与分析 Ch02-7二阶系统

二阶系统对初始条件的动态响应Matlab/Simulink-2ndOrderSyetemResponsetoIC2.二阶系统的单位阶跃响应2ndOrderSystemUnitStepResponse3.二阶系统单位阶跃的性能分析与比较
LiongLoure·2024-01-10 16:53

java基于ssm框架的博客系统的开发论文

32.2JAVA技术32.3MYSQL数据库32.4B/S结构42.5SSM框架技术43系统分析53.1可行性分析53.1.1技术可行性53.1.2操作可行性53.1.3经济可行性53.1.4法律可行性53.2系统性能分析
qq_1744828575·2024-01-10 16:39

基于ssm的无纸化学习平台的设计与实现论文

32.2JAVA技术32.3MYSQL数据库32.4B/S结构42.5SSM框架技术43系统分析53.1可行性分析53.1.1技术可行性53.1.2操作可行性53.1.3经济可行性53.1.4法律可行性53.2系统性能分析
qq_q992250277·2024-01-10 14:20

为什么是设置512,1024之类的像素大小

GPU优化：许多深度学习模型在训练和推理时依赖于GPU（图形处理单元）。GPU在处理尺寸为二的幂次方的数
pythonSuperman·2024-01-10 14:05

计算机视觉数据集

通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练机器学习模型、深度学习模型和计算机视觉算法，以实现各种视觉任务，
「已注销」·2024-01-10 13:47

选择三个机器学习算法，代码实现 ，并选择一个数据集进行性能分析

1.线性回归算法线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法。线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selec
Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

PyTorch实战：波士顿房价预测案例

我们将使用PyTorch框架，从头到尾详细解释这个案例，旨在帮助初学者理解深度学习模型的构建和训练过程。
洞深视界·2024-01-10 10:02

机器学习：自然语言处理介绍

常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型。命名实体识别（NER）：NER是从文本中识别并分类命名实体（如人名、地名、组织名等）的任务
rubyw·2024-01-10 10:22

多模态大模型

多模态大模型是指一种能够处理多种媒体数据（如文本、图像、音频、视频等）的深度学习模型。这些模型可以从不同的数据模态中学习到它们的共同语义，从而实现不同模态之间的跨媒体理解和生成。
道亦无名·2024-01-10 09:44

【深入探索Python库】用于访问与 Python 解释器密切相关变量和函数的sys库（下）

Python解释器密切相关变量和函数的sys库（下）文章目录系列文章目录引言程序终止`sys.exit()`：退出当前程序★★★★错误处理`sys.exc_info()`：获取当前正在处理的异常信息★★性能分析
PellyKoo·2024-01-10 08:02

人工智能与供应链行业融合：预测算法的通用化与实战化

文章目录前言供应链预测算法的基本流程统计学习模型与机器学习在供应链预测中的角色深度学习模型在智能供应链中的应用算法融合与应用场景实现后记前言随着数字化时代的到来，人工智能已经逐渐成为企业信息化建设的重要手段
想你依然心痛·2024-01-10 07:19

性能分析与调优: Linux 文件系统观测工具

目录一、实验1.环境2.mount3.free4.top5.vmstat6.sar7.slabtop8.strace9.opensnoop10.filetop11.cachestat二、问题1.Ftrace实例如何实现2.Functiontrace如何跟踪实例3.function_graphTrace如何跟踪实例4.traceevent如何跟踪实例5.未找到命令6.fatrace有何功能一、实验1
cronaldo91·2024-01-10 07:11

深度迁移学习

深度迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是将在一个任务中训练得到的深度学习模型作为初始点，重新应用到另一个任务中。这种方法的目标是从已学习的相关任务中转移知识，以改进新任务的学习。
道亦无名·2024-01-10 06:45

大创项目推荐 深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉

文章目录1前言2概念介绍2.1什么是图像语义分割3条件随机场的深度学习模型3\.1多尺度特征融合4语义分割开发过程4.1建立4.2下载CamVid数据集4.3加载CamVid图像4.4加载CamVid像素标签图像
laafeer·2024-01-10 04:59

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。
蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

今年是收获与成长的一年

为了解决这个问题，我首先进行了一系列的性能分析和调试工作。我使用了AndroidStudio自带的
SickeyLee·2024-01-09 18:19

3D人体姿态估计

1.算法原理：3D人体姿态估计利用深度学习模型作为算法的核心，通过网络学习人体姿态的表示和映射关系。
从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:08

【OpenVINO 】在 MacOS 上编译 OpenVINO C++ 项目

在该项目中，我们将向大家展示如何在MacOS系统、M2芯片的MacbookAir电脑上，展示使用OpenVINO™C++API部署深度学习模型。
椒颜皮皮虾྅·2024-01-09 14:15

语义分割无监督、半监督学习

InstanceAdaptiveSelf-TrainingforUnsupervisedDomainAdaptation（ECCV2020）https://arxiv.org/abs/2008.12197标记的训练数据和未标记的测试数据之间的差异是当前深度学习模型面临的一个重大挑战
Valar_Morghulis·2024-01-09 14:36

BUG-Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, xxx, 1, 1])

本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送现象在训练深度学习模型时，保错如下:line2404,in_verify_batch_sizeraiseValueError
zwhdldz·2024-01-09 11:53

Django配置日志系统的最佳实践

概要日志是跟踪应用行为、监控错误、性能分析和安全审计的重要工具。在Django框架中，合理配置日志系统可以帮助开发者有效管理项目运行过程中的关键信息。本文将详细介绍Django日志系统的最佳实践。
Rocky006·2024-01-09 09:49

Raft 读请求性能分析

Raft保证读请求Linearizability的方法Leader把每次读请求作为一条日志记录，以日志复制的形式提交，并应用到状态机后，读取状态机中的数据返回。（一次RTT、一次磁盘写）使用LeaderLease，保证整个集群只有一个Leader，Leader接收到都请求后，记录下当前的commitIndex为readIndex，当applyIndex大于等于readIndex后，则可以读取状态机
sober_me·2024-01-09 09:46

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性
ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

观测云产品更新 | 智能监控、应用性能监测、场景图表等优化

观测云更新智能监控1、新增「用户访问（RUM）监控」，观测云通过智能算法自动为您检测网站/APP中的异常，包含页面性能分析，错误分析，相关检测指标有LCP、FID、CLS等。
观测云·2024-01-09 00:16

深度学习模型压缩方法：知识蒸馏方法总结

本文将介绍深度学习模型压缩方法中的知识蒸馏，内容从知识蒸馏简介、知识的种类、蒸馏机制、师生网络结构、蒸馏算法以及蒸馏方法等六部部分展开。
qq_41920323·2024-01-08 22:35

一文入门 Go 的性能分析

Go为了实现更高的并发，自己实现了用户态的调度器，称之为GMP模型，在上一篇文章中，我们已经简单分析了它的实现。由于自己实现了goroutine的调度器，这也会让代码的执行过程更加复杂。而代码在执行的过程中，有可能会出现性能问题，单纯的通过日志很难排查，这就需要其他的方式来辅助。Go提供了一些工具，可以在代码运行的过程中采集一些信息，并且可以根据这些信息去生成可视化的图表，然后更方便排查问题。这些
rayjun·2024-01-08 21:06

对图片进行数据增强（基于pytorch）

背景在进行机器学习的任务中，我们的训练数据往往是有限的，在有限的数据集上获得较好的模型训练结果，我们不仅要在模型结构上下功夫，另一方面也需要对数据集进行数据增强图片数据增强图像数据增强是一种在训练机器学习和深度学习模型时常用的策略
草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

性能分析与调优: Linux 内存观测工具

目录一、实验1.环境2.vmstat3.PSI4.swapon5.sar6.slabtop7.numstat8.ps9.top10.pmap11.perf12.bpftrace二、问题1.接口读写报错2.slabtop如何安装3.numactl如何安装4.numad启动服务与关闭NUMA5.perf如何安装6.kernel-lt-doc与kernel-lt-tools-libs-devel如何安装
cronaldo91·2024-01-08 18:02

性能分析与调优: Linux 安装基于BPF的bcc-tools系统性能工具库

目录一、实验1.环境2.agent服务器安装使用ELRepo安装依赖包3.agent服务器安装基于BPF的bcc-tools系统性能工具库二、问题1.安装bcc-tools后执行命令报错一、实验1.环境（1）主机表1-1主机主机架构组件IP备注prometheus监测系统prometheus、node_exporter192.168.204.18grafana监测GUIgrafana192.168
cronaldo91·2024-01-08 18:32

性能分析与调优: Linux 实现 off-CPU剖析与火焰图

目录一、实验1.环境2.off-CPU剖析与火焰图一、实验1.环境（1）主机表1-1主机主机架构组件IP备注prometheus监测系统prometheus、node_exporter192.168.204.18grafana监测GUIgrafana192.168.204.19agent监测主机node_exporter192.168.204.202.off-CPU剖析与火焰图（1）开源软件构建①
cronaldo91·2024-01-08 18:32

性能分析与调优: Linux 实现 缺页剖析与火焰图

目录一、实验1.环境2.缺页(RSS增长)剖析与火焰图一、实验1.环境（1）主机表1-1主机主机架构组件IP备注prometheus监测系统prometheus、node_exporter192.168.204.18grafana监测GUIgrafana192.168.204.19agent监测主机node_exporter192.168.204.202.缺页(RSS增长)剖析与火焰图（1）开源软
cronaldo91·2024-01-08 18:30

论正确初始化深度学习模型参数的重要性

遇到的问题：在一般的深度学习训练过程中，我们建立好模型以后，程序就有自动的初始化一些模型的参数，比如全连接层中每一个节点的权重等等，在之前的网络训练过程中，我总是事先设下随机种子以后，让模型自己随机初始化参数。但是这个时候就会出现一个问题：如果不加任何约束，模型的有些参数会初始化的非常大，比如某一个权重参数初始化为100，而我们的学习率一般都比较小，比如0.0001，这个时候就会发现模型收敛的非常
Believe yourself!!!·2024-01-08 17:40

性能分析与调优: Linux 使用ELRepo升级CentOS内核

目录一、实验1.环境2.agent服务器使用ELRepo升级CentOS内核二、问题1.RHEL-7,SL-7或者CentOS-7系统如何安装ELRepo2.RHEL-8或者RHEL-9系统如何安装ELRepo一、实验1.环境（1）主机表1-1主机主机架构组件IP备注prometheus监测系统prometheus、node_exporter192.168.204.18grafana监测GUIgr
cronaldo91·2024-01-08 14:33

补 : StringBuilder与StringBuffer

补:StringBuilder与StringBuffer1.StringBuilder和StringBuffer的概述2.内部实现3.常用方法4.性能分析5.使用场景6.示例代码6.1使用StringBuilder6.2
Stlio·2024-01-08 13:33

【Python】全连接神经网络

Backpropagation）3.1简单介绍3.2核心思想3.3应用三、全连接神经网络3.1基本原理3.2学习率和损失率3.2实现一、前言全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork）是一种常见的深度学习模型
Jc.MJ·2024-01-08 10:56

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

前言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。
明朝百晓生·2024-01-08 10:54

AI深度学习模型被“骗”，研究者如何对抗攻击？

作者|埼玉编辑|3D视觉开发者社区✨如果觉得文章内容不错，别忘了三连支持下哦~文章目录我们的模型被“骗”了什么是对抗技术？对抗攻击的方法1.FGSM(Fastgradientsignmethod)2.Deepfool3.C&W(Carlini&Wagner)A-tech科技精英赛中的“进攻”与“防守”1.赛题介绍2.任务数据3.测试数据4.防御策略结语大赛导师评价我们的模型被“骗”了计算能力的万亿
奥比中光3D视觉开发者社区·2024-01-08 08:56

深度学习：解决CNN的困境——胶囊网络

2017年底到2018年初，整个人工智能学术研究领域谈论最多的应该就是被誉为深度学习之父GeoffreyE.Hinton发表的论文DynamicRoutingBetweenCapsules,其中介绍了全新的深度学习模型
一碗姜汤·2024-01-08 06:44

filebeat配置解析

是如何工作的工作原理采集日志注册表发送日志容器日志采集的三种方式方式一：Filebeat与应用运行在同一容器（不推荐）方式二：Filebeat与应用运行不在同一容器方式三：通过KubernetesFilebeatDaemonSet配置解析——以7.10.2为例性能分析与调优全部配置
Generalzy·2024-01-08 05:42

AutoKeras

它是一个用于自动化机器学习的开源软件库，提供自动搜索深度学习模型的架构和超参数的功能。
缘起性空、·2024-01-08 05:38

基于ssm的智慧社区电子商务系统+vue论文

32.2JAVA技术32.3MYSQL数据库32.4B/S结构42.5SSM框架技术43系统分析53.1可行性分析53.1.1技术可行性53.1.2操作可行性53.1.3经济可行性53.1.4法律可行性53.2系统性能分析
Q_1928499906·2024-01-08 04:50

vmware中，虚拟化CPU性能计数器的作用是什么？启用会带来什么效果？

启用虚拟化CPU性能计数器可以提供以下效果：性能分析和调优：虚拟化CPU性能计数器可以提供详细的CPU使用情况和性能指标，如CPU利用率、周期计数、缓存命中率等。
lnsyyj·2024-01-08 02:18

【模型训练】提高pytorch训练时GPU利用率

文章目录前言一、更改BatchSize二、数据预处理三、使用并行训练四、混合精度训练五、使用多线程加载数据六、模型优化七、减少不必要的内存占用前言深度学习模型训练过程经常看到GPU利用效率不高，以下是一些提高
行走的学习机器·2024-01-08 00:38

【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第四十二期】Fri, 5 Jan 2024

DailySoundPapersPosCUDA:PositionbasedConvolutionforUnlearnableAudioDatasetsAuthorsVigneshGokul,ShlomoDubnov深度学习模型需要大量干净的数据才能获得良好的性能
hitrjj·2024-01-07 23:42
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