回答:1)业务数据在不断地增长,不可能将所有数据全部存储在 Redis 缓存中,内存的价格远远大于磁盘。所以需要做淘汰机制的设计;(2)缓存的淘汰就是根据一定的策略,将不太重要的数据从缓存中进行删除;(3)Redis 一共有 8 种淘汰策略,在 Redis 4.0 之前有 6 种,4.0 之后又增加了 2 种,如下图:(4)缓存策略的解释: ◆ volatile-random:在设置了过期时间的数据中...
...,但随之而来的就是效率问题。 效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题(以下简称速度问题)第一,存储问题。数百层网络有着大量的权值参数,保存大量权值参数对设备的内存要求很高;第二,速度问题...
...,而无需手动设计特征。我在本文中将使用到的例子是UCI存储库中经典的人类活动识别(HAR)数据集。该数据集包含原始时间序列数据,以及具有561个预处理数据的工程特征。在博客中我会比较使用工程特征与深度学习这两种方...
...并输出对应分类和边框坐标,不再需要额外的硬盘空间来存储中间层的特征,梯度能够通过RoI Pooling层直接传播。但是其仍然没有摆脱选择性搜索算法生成正负样本候选框的问题。图1.3 Fast R-CNN1.4 Faster R-CNN为了解决Fast R-CNN算法缺...
...每天都要使用、分享和下载图片,但是很多高清图片由于存储和带宽的压力被人为降低了画质。 伴随着2K手机和4K显示屏逐渐成熟并走向市场,用户对高清画质的要求也在逐渐增加。但是高清显示一直缺乏内容,成为行业发展的...
...的一些number,能够更为量化地感知到数据访问落在不同的存储部件上(CPU寄存器/Cache/内存/磁盘外存/网络)的差异,也许就可以更为深刻地理解到loop tiling这个看起来不起眼的优化技巧对性能带来的潜在提升。 针对kNN算法,使用l...
...片上运行,并且能保持每个权重就每个矩阵的权重在片上存储待的时间足够长。这样做既可节省整个带宽的需求,也可加快运算速度。AI科技评论:刚也提到大脑的激活是非常稀疏的,当深度学习的模型越来越大,那对模型参数...
...方法学习 CNN 高层卷积层中物体部位的明确表征,并挖掘存储在全连接层之中的潜在决策模式。决策树按照由粗到细的方式组织这些潜在的决策模式。最后,我们的实验表明了这一方法的有效性。3. 算法3.1. 准备工作:学习带有...
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...PP),一个是PSNR。我们知道,数据在计算机中以比特形式存储,所需比特数越多则占据的存储空间越大。BPP用于表示图像中每个像素所占据的比特数,如一张RGB三通道图,表示每个像素需要消耗24个比特。PSNR用来评估解码后图像...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...