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图像视频压缩:深度学习,有一套

摘要:得益于深度神经网络提取信源特征的能力,深度学习技术在信源压缩编码领域取得了比传统方法更 本文分享自华为云社区《基于深度学习的图像视频压缩编码》,原文作者:罗鹏。 得益于深度神经网络提取信源特征的能力,深度学习技术在信源压缩编码领域取得了比传统方法更优异的效果。 基于深度学习的图像压缩编码 自编码器 Ballé1 提出了一种基于变分自编码器的端到端图像压缩模型,采用结合边信息(side information)的超先验的方案。 模型如下图所示。 Q 表示量化;AE 和 AD 分别表示算术编码和解码;卷积参数表示为层\times×长\times×宽/下采用或上采样,\uparrow↑表示上采样,\downarrow↓表示下采样。 Minnen2 提出了一种超先验结合自回归模型的方案。 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) Google3 团队提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LTSM)的神经网络架构对图像进行可变压缩率的编码方法。 模型如下图所示。 上图是基于卷积核逆卷积的残差编码器,将上下层各第二和第三的卷...

百亿级存储+毫秒级写入:TDengine 在得物 APP 的落地实践

作者|Lynx 导语 :得物许多系统和场景都需要做流量的监控和防护,一天就能够产生数亿数据,写入速度达到万TPS,该数据量级无法用传统的关系型数据库处理。在对比了InfluxDB, OpenTSDB, Cassandra等时序数据库的性能后,最终选择 TDengine。 背景 作为一家互联网电商公司,得物有许多系统和场景都需要做流量的监控和防护,所以在深度定制化开源流控防护组件Sentinel时我们加入了许多功能,帮助提升各业务系统的流控防护。 备注:Sentinel组件地址: https://github.com/alibaba/Sentinel 在开发过程中,我们发现开源版本的Sentinel不支持流控数据持久化,而我们非常需要这样的功能:我们需要一款数据库,它能够承载大量的流量监控数据,并能对数据进行存储和高效查询。 目前在生产环境中,我们有数百个业务系统、数千台服务器接入了Sentinel,如此产生的流控数据无疑非常庞大。那么对于这个需求来说,选择一款适合的数据库无疑极为重要,一个好的选择就能够达到事半功倍的效果。 01 数据库选型 首先粗略估算一下当前数据量的理论上限...

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Rocky Linux

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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