深度学习模型性能分析

技术分享 | 使用 pt-query-digest 分析慢日志

pt-query-digest简介子曰：“工欲善其事，必先利其器”善于利用好的性能分析工具可以使运维效率事半功倍。pt-query-digest属于PerconaT
爱可生开源社区·2024-01-25 12:52

Unity游戏性能分析最终指南 04

本节将深入探讨Unity中各个分析工具和调试工具的功能。以下是分析工具、调试工具和静态分析工具之间的差异：分析工具对代码执行情况进行仪表化显示并收集时间数据。调试工具允许逐步执行程序，暂停和检查值，并提供许多其他高级功能。例如，FrameDebugger可以逐步执行帧渲染，检查着色器值等。静态分析器可以将源代码或其他资源作为输入，并使用内置规则对输入进行“正确性”推理，而无需运行项目。分析工具Un
真像大白阿·2024-01-25 11:42

Unity游戏性能分析最终指南 02

设置每帧时间预算帧率（fps）并不是衡量游戏稳定体验的理想指标。考虑以下情况：在运行时的前0.75s内渲染了59帧。然后接下来的1帧需要0.25s才能渲染完毕。虽然是60fps，但实际上会让玩家感觉卡顿。这是需要设置帧时间预算的重要原因之一。这为您提供了一个目标，在对游戏进行分析和优化时可以朝着这个目标努力，最终创造更流畅、更稳定的游戏体验。基于目标fps，每帧都将有一个时间预算。一个目标30fp
真像大白阿·2024-01-25 11:12

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱——支持单时间序列和多元时间序列的预测（基于MATLAB的深度学习工具箱二次开发）

让我们一起探索一款神奇的MATLAB工具箱，带你领略使用深度学习模型来预测时间序列的魅力！（赶紧分享给数学建模的队友学起来吧）轻松上手，功能全面你还在为复杂的时间序列预测头疼吗？
数学建模学习交流·2024-01-25 07:59

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:53

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建

part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:52

StarRocks本地部署

介绍StarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。
keyson R·2024-01-25 06:14

深度学习 | 基于 CPU 的 tensorflow + keras + python 版本对照及环境安装

要让一个基于CPU的tensorflow和keras开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境是个重要的问题，本文介绍了tensorflow和keras和对应的python版本以及安装环境的部分流程。
源于花海·2024-01-25 05:02

Linux 60秒快速性能分析操作手册

写在前面博文内容为《BPFPerformanceTools》读书笔记整理，对原书提到的命令做了简单扩充博文内容涉及Linux60秒快速性能分析命令的简单说明以及指标解释：uptimedmesg|tail
山河已无恙·2024-01-25 04:50

[学习笔记] ONNX 基础知识

通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准。1.2ONNX的核心思想O
Le0v1n·2024-01-25 01:54

【YOLOv8新玩法】姿态评估寻找链接切割点

前言Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现工件切割点位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个工件切割分离点预测模型制作数据集本人从网络上随便找到了个工业工件
gloomyfish·2024-01-24 22:06

MySQL之性能分析-EXPLAIN

一、索引性能分析：1、MysqlQueryOptimize（mysql查询化分析器）MySQL中有专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query
萧兮_瑾琛·2024-01-24 21:59

倾囊相授之性能分析思路

性能分析思路和具体的实现之间，有一道鸿沟，那就是操作的能力。之前我为什么听不懂那些人的思路，其实是因为我没有操作的功底。而有了操作的功底之后，还有一个大的鸿沟要越过去，那就是从操作到
程序员油条·2024-01-24 20:56

Linux 性能分析笔记：平均负载的理解

文章目录uptime的命令解释uptime平均负载的理解manuptime平均负载的合理值系统负载的趋势案例分析CPU密集型程序IO密集型大量进程学习笔记主要来源：Linux性能优化实战_Linux_性能调优-极客时间uptime的命令解释uptime09:17:52系统当前时间up1day,18:09系统运行了多长时间1user当前登陆在线的用户数loadaverage:0.00,0.01,0.
小鲸鱼大梦想·2024-01-24 18:28

Code Llama：基于 Llama 2 的 AI 代码生成大模型

一、CodeLlama的工作原理CodeLlama基于Llama2模型，这是一种基于Transformer的深度学习模型，经过大量代码训练，能够理解代码结构和语义。当给定一段自然语言描述或需求时，
百度_开发者中心·2024-01-24 15:42

【思路】stable diffusion应用场景细分及实现设想

这可以通过音频处理算法、音频特征提取技术或深度学习模型来完成。视觉效果设计：根据音频特征和所需的视觉效果，设计合适的视觉效果元素，如动画
李加号pluuuus·2024-01-24 14:31

python Seq2Seq模型源码实战，超详细Encoder-Decoder模型解析实战；早期机器翻译模型源码demo

1.Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型简介Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型是一种常用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型。
医学小达人·2024-01-24 11:55

大型语言模型 (LLM)全解读

大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络(NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。
FeelTouch Labs·2024-01-24 11:24

用深度学习模型提取特征

深度学习模型不仅可以用于分类回归，还能用于提取特征。通常使用训练好的模型，输入图片，输出为提取到的特征向量。
xieyan0811·2024-01-24 09:05

第五部分：TensorFlowLite介绍

tensorflowLite是google推出的一个端侧深度学习模型、推理框架，关注业务本身模型的优化。tensorflowlite缩写简称tflite。
清☆茶·2024-01-24 08:30

工程师每日刷题 -2

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构2.1、方法一：暴力解法2.2、方法二：双指针法（快慢指针法）3、编程基础3.1、问题一:3.2、问题二1、深度学习模型泛化性差，如何解决？
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

DT浏览器的人工智能是如何学习知识的

3.深度学习模型：使用深度
悠然而为之·2024-01-24 05:58

Oracle 高级网络压缩 白皮书

本文概述了高级网络压缩、其优点、配置细节和性能分析。简介数据压缩技术提供了一种将数据转换为较小尺寸的替代数据格式的方法。
dingdingfish·2024-01-24 04:55

WebLOAD： 一站式性能测试工具

WebLOAD的特点功能丰富：WebLOAD集成了众多前端性能测试工具，如前端性能分析、首屏时间预测、代码压缩、资源合并等功能。操作简单：WebLOAD的操作非常简单，只需要通过
程序员念姐·2024-01-23 19:04

matlab求工质热物性,柴油发电机余热利用制冷系统设计及性能分析

柴油发电机余热利用制冷系统设计及性能分析2020-06-12来源：礼德动力引言海岛建设不仅有助于我国海岸线的国防建设，而且对我国开发利用海洋资源具有重大意义。目前，海岛能源匮乏是制约其建设的首要问题。
流川枫海·2024-01-23 16:07

2024/1/21周报

文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于LSTM的深度学习模型用于长期旅游需求预测的文章
user_s1·2024-01-23 14:39

基于深度学习的多目标跟踪算法

这些算法主要利用深度学习模型对视频中的多个目标进行检测和跟踪。在介绍一些常见的深度学习多目标跟踪算法之前，我们首先了解一下其基本概念和挑战：目标检测：首先识别视频帧中的目标（如人、车辆等）。
LittroInno·2024-01-23 12:54

Go 测试

1.gotest工具2.Test函数2.1随机测试2.2测试命令2.3白盒测试2.4外部测试包2.5编写有效测试2.6避免脆弱的测试3.覆盖率4.Benchmark函数5.性能分析6.Example函数
yzr213·2024-01-23 11:58

分布式深度学习中的数据并行和模型并行

前言对于深度学习模型的预训练阶段，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。
张小殊.·2024-01-23 10:29

[python]使用pyqt5搭建yolov8钢筋计数一次性钢材计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。
FL1623863129·2024-01-23 10:46

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要 使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。
稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

视频美颜SDK与人工智能的结合：技术突破与挑战

深度学习模型能够学习大量的样本数据，从而生成更符
美狐美颜sdk·2024-01-23 08:27

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中
机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习框架是一种软件工具，它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利，使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。
NCHU-Net·2024-01-23 07:43

自然语言处理的崛起：从初步分析到深度理解

随着时间的推移，NLP经历了一系列革命性的变化，从简单的规则和模式匹配到如今的深度学习模型，它们使计算机的理解能力接近人类水平。早期的NLP：规则中的艺术早期的NLP系统基于一系列硬编码的语言规则。
一尘之中·2024-01-23 07:09

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，这在很多情况下是不现实的。迁移学习作为一种有效的方法，可以在已有的数据和模型上进行训练，然后将其应用于新的任务。
幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

TVM安装

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等
血_影·2024-01-23 06:20

Transformer 深度学习模型

文章目录Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。
JNU freshman·2024-01-23 03:44

pytorch和pycharm的区别

PyTorch是一个深度学习框架，它主要用于深度学习模型的开发、训练和部署。它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。
low sapkj·2024-01-23 00:02

别让你的云端“瘫痪”——教你如何优化云平台性能测试

目录引言目的测试指标系统性能指标资源指标中间件指标数据库指标稳定性指标批量处理指标可扩展性指标可靠性指标性能测试的过程测试计划性能测试项目检测与控制测试分析测试设计测试执行测试完成性能分析性能分析的前提性能分析的流程可能瓶颈点方法调优引言你有没有遇到过这样的情况
锦都不二·2024-01-22 23:59

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型
盼小辉丶·2024-01-22 15:46

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

深度学习模型可以自动地从大量的数据中学习到特征表示，并且能够处理高维度数据的非线性关系，这使得对于复杂的图像分类问题更加容易解决。在深
毕设阿力·2024-01-22 10:27

【pytorch框架】使用 PyTorch 进行深度学习

PyTorch是一个完整的库，能够训练深度学习模型以及在推理模式下运行模型，并支持使用GPU进行更快的训练和推理。这是一个我们不能忽视的平台。您可以使用pip安装PyTorch。
资料加载中·2024-01-22 09:03

PG DBA培训25：PostgreSQL性能分析与优化调整

本课程由风哥发布的基于PostgreSQL数据库的系列课程，本课程属于PostgreSQLPerformanceanalysisandadjustment，学完本课程可以掌握PostgreSQL优化概述与优化方案，PostgreSQL操作系统层优化调整与建议，PostgreSQL存储系统层优化调整与建议，PostgreSQL数据库层面常用优化指标分析，PostgreSQL索引方面优化与经验总结，P
风哥2号·2024-01-22 07:34

【pytorch RuntimeError: expected scalar type Double but found Float】深度学习模型踩坑

错误：RuntimeError:expectedscalartypeDoublebutfoundFloat解决：pytorch使用gpu加速时，数据类型不支持double，也就是float64,需要将其数据类型变为float.32
求求你来BUG行不行·2024-01-22 05:15

生成式语言大模型的工程实践

一、概述生成式语言大模型是指能够生成自然语言文本的深度学习模型。与传统的基于规则或模板的方法不同，生成式语言大模型通过对大量语料库的学习，自动地生成符合语法和语义规则的自然语言文本。这种模型的应用范围
百度_开发者中心·2024-01-22 02:30

你竟然还不知道SQL性能分析？（你想象不到的详细）

❤️目录SQL性能分析慢查询日志profile详情explainExplain执行计划中各个字段的含义:SQL性能分析主要优化的是查询语句✨SQL执行频率（就是用来判定当前数据库
小小恶斯法克·2024-01-22 01:40

【GitHub项目推荐--最简洁的人脸识别库】【转载】

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。
旅之灵夫·2024-01-21 22:49

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

OREPA是通过在线卷积重参数化（OnlineConvolutionalRe-parameterization）来减少深度学习模型训练的成本和复杂性。
Snu77·2024-01-21 21:59
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