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iPhone 11 训练神经网络的开源项目火了,准确率可与 i7 MacBook Pro 持平

前几天有人发布了一个可以在 iOS设备上直接训练神经网络的开源项目MNIST-CoreML-Training,引起热议。 项目使用 MNIST 手写数字数据集部署图像分类模型,不需要在其他 ML框架中训练,而是基于 Core ML直接本地训练出一个卷积神经网络(LeNet CNN)模型。项目作者还将之和其他设备模型做了对比。在模型架构和训练参数相同的情况下,同时在 iphone 11上运行 Core ML和在 i7 MacBook Pro 上运行 TensorFlow 2.0,两种方式的准确率都超过了0.98,前者训练时间大概为248秒,后者为158秒。 虽然用时上还有一定差距。但该项目和实验被认为证明了 ios 设备计算性能的提升,也探索了移动设备在本地训练的可能性。目前移动设备本地训练还难以完美实现,但想要在移动端部署 AI 应用还是有很多途径的,今天就来看看移动端的 AI 开发。 iOS的 Core ML 和 Andorid 的 NNAPI 在移动端实现卷积神经网络,一般可以先在 GPU 或 TPU 上训练模型,之后再压缩部署到移动端。早前,有人基于开源的计算机视觉库 OpenC...

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基于bin-log&position搭建主从架构MySQL 目录一、MySQL主从搭建二、主库2.1、确定主库的binlog是否开启2.2、骚气的命令2.3、记录主库的master状态三、从库3.1、从库和主库保持同步3.2、开启主从同步3.3、从库:如何断开主从3.4、主库:如何断开主从四、中断处理4.1、Slave_IO_Running异常4.2、Slave_Sql_Running异常五、流程六、可能会遇到的问题6.1、问题一:6.2、问题二:6.3、问题三:6.4、问题四:6.5、问题五:6.6、问题六:6.7、问题七:一、MySQL主从搭建#搭建主从架构的MySQL常用的有两种实现方式: 基于binlog的fileName + postion模式完成主从同步。基于gtid完成主从同步搭建。本篇就介绍如何使用第一种方式完成MySQL主从环境的搭建。 基于fileName和position去实现主从复制,所谓的fileName就是bin-log的name,position指的是slave需要从master的binlog的哪个位置开始同步数据。 这种模式同步数据方式麻烦的地方...

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