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用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧(上)

在移植现有模型(除tensorflow.js)进行物体检测、人脸检测、人脸识别后,我发现一些模型不能以最佳性能发挥。而tensorflow.js在浏览器中表现相当不错,如果你想见证浏览器内部机器学习的潜力以及tensorflow.js为我们的Web开发人员提供的所有可能性,我个人建议你可以尝试下。 但是,由于深度学习模型无法直接在浏览器中运行,因为这些模型不是专为在浏览器中运行而设计的,更不用说在移动端了。以现有技的物体探测器为例:它们通常需要大量的计算资源才能以合理的fps运行,更不用说以实时速度运行了。此外,在简单的Web应用程序中将100MB+模型权重加载到客户端浏览器是根本不可行的。 为Web训练高效的深度学习模型 但让我告诉你,我们能够构建和训练相当不错的模型,这些模型通过设计一些基本原则可以在Web环境中运行进行。信不信由你

阿里P8架构师谈:高并发架构解决方案总结

一、关于高并发 高并发是指在同一个时间点,有很多用户同时访问URL地址,比如:淘宝的双11、双12,就会产生高并发。又如贴吧的爆吧,就是恶意的高并发请求,也就是DDOS攻击。 1 高并发会来带的后果 服务端:导致站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃,数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的,比如:出现重复的数据记录,多次添加了用户积分等。 用户角度:网站打不开 服务器雪崩: 2 并发下的数据处理 通过表设计,如:记录表添加唯一约束,数据处理逻辑使用事物防止并发下的数据错乱问题。通过服务端锁进程防止包并发下的数据错乱问题。 这里主要讲述的是在并发请求下的数据逻辑处理的接口,如何保证数据的一致性和完整性,这里的并发可能是大量用户发起的,也可能攻击者通过并发工具发起的并发请求。 例子1:通过表设计防止并发导致数据错乱 需求点: 【签到功能】一天一个用户只能

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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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