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撸了个多线程断点续传下载器,我从中学习到了这些知识

> 文章已经收录在 Github.com/niumoo/JavaNotes ,更有 Java 程序员所需要掌握的核心知识,欢迎Star和指教。 > 欢迎关注我的公众号,文章每周更新。 感谢看客老爷点进来了,周末闲来无事,想起同事强哥的那句话:“你有没有玩过断点续传?” 当时转念一想,断点续传下载用的确实不少,具体细节嘛,真的没有去思考过啊。这不,思考过后有了这篇文章。感谢强哥,让我有了一篇可以水的文章,下面会用纯 Java 无依赖实现一个简单的多线程断点续传下载器。 这篇水文章到底有什么内容呢?先简单列举一下,顺便思考几个问题。 断点续传的原理。 重启续传文件时,怎么保证文件的一致性? 同一个文件多线程下载如何实现? 网速带宽固定,为什么多线程下载可以提速? 多线程断点续传会用到哪些知识呢?上面已经抛出了几个问题,不放思考一下。下面会针对上面的四个问题一一进行解释,现在大多数的服务都可以在线提供,下载使用的场景越来越少,不过这不妨碍我们对原理的探求。 断点续传的原理 想要了解断点续传是如何实现的,那么肯定是要了解一下 HTTP 协议了。HTTP 协议是互联网上应用最广泛网络...

Pytorch实现卷积神经网络训练量化(QAT)

1. 前言 深度学习在移动端的应用越来越广泛,而移动端相对于GPU服务来讲算力较低并且存储空间也相对较小。基于这一点我们需要为移动端定制一些深度学习网络来满足我们的日常续需求,例如SqueezeNet,MobileNet,ShuffleNet等轻量级网络就是专为移动端设计的。但除了在网络方面进行改进,模型剪枝和量化应该算是最常用的优化方法了。剪枝就是将训练好的「大模型」的不重要的通道删除掉,在几乎不影响准确率的条件下对网络进行加速。而量化就是将浮点数(高精度)表示的权重和偏置用低精度整数(常用的有INT8)来近似表示,在量化到低精度之后就可以应用移动平台上的优化技术如NEON对计算过程进行加速,并且原始模型量化后的模型容量也会减少,使其能够更好的应用到移动端环境。但需要注意的问题是,将高精度模型量化到低精度必然会存在一个精度下降的问题,如何获取性能和精度的TradeOff很关键。 这篇文章是介绍使用Pytorch复现这篇论文:https://arxiv.org/abs/1806.08342 的一些细节并给出一些自测实验结果。注意,代码实现的是「Quantization Aware Tr...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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