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轻量化 Jenkins 最佳实践
前言 今天分享主题主要分成三个部分： 第一部分，Jenkins跟持续交付； 第二部分，Jenkins轻量化思路； 第三部分，Jenkins高可用实践。 他告诉我，简单来说Jenkins在每次启动的时候会做以下几件事：1，加载Jenkins主要的配置，也就是Jenkins的系统配置；2，会加载所有插件，插件越多，加载的内容也就越多，导致Jenkins性能越来越慢 我们不希望Jenkins承载更多的东西，这也是为什么我提出轻量化Jenkins的概念，初衷在于给Jenkins减负。 ? 接下来我们看一看Jenkins的系统架构。 第一个就是Jenkins Core，Jenkins Core就是Jenkins最核心的内容，我们常说的Jenkins 1.X，2.X版本，其实说的就是Jenkins Core的版本号，这里面包含了Jenkins 2.6、轻量化解决之道 那么轻量化的概念到底是什么意思呢？
4.9K90发布于 2018-02-02 - 来自专栏集智书童
全新轻量化模型 | 轻量化沙漏网络助力视觉感知涨点
源代码：https://github.com/jameelhassan/PoseEstimation 2、设计选择 2.1 深度可分离的卷积 深度可分离卷积取代传统卷积，减少卷积运算的参数数量。 为了产生固定数量的通道，Ghost Bottleneck使用常规卷积输出一小部分通道，其余的则通过更简单的线性操作产生，如图2所示。这些通道通过连接和卷积输出所需的通道数量。 总损失，如式2所示，包括感知损失和预测损失中权重较高的原始预测损失。
1.4K30编辑于 2023-02-26 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
轻量化神经网络综述
目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向：(1)人工设计轻量化神经网络模型、(2)基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search,NAS）的自动化设计神经网络； 1基本卷积运算 手工设计轻量化模型主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（主要针对卷积方式），从而使网络参数减少，并且不损失网络性能。 对比MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2模型（图 17），手工设计轻量化模型主要得益于depth-wise convolution减少计算量，而解决信息不流畅的问题，MobileNet 很多轻量化模型重复 block 架构，只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。 工业界不仅在设计轻量化模型（MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2系列），也在不断实践如何进一步压缩模型，在便携式终端设备实现准确率、计算速率、设备功耗、内存占用的小型化。
4.7K51发布于 2018-09-27 工厂端部署轻量化模型
在工厂端部署轻量化模型通过TensorRT加速的ResNet，是制造业实现实时物料追溯与质量检测的关键技术路径。以下从技术原理、实施步骤、应用场景及优化策略四个维度展开说明：一、为何选择轻量化模型？ 模型轻量化改造架构优化： 将ResNet-50替换为ResNet-18或MobileNetV3，参数量减少80%以上。 量化加速： 通过TensorRT的FP16/INT8量化，将模型从32位浮点转为低精度计算，推理速度提升2-4倍。 2. 2.
99710编辑于 2025-04-10- 来自专栏1996
轻量化网络 | MobileNet论文解析
但其使用深度可分离卷积层替换之前的全卷积层，以达到压缩参数数量并轻量化网络这一目标。 MobileNet除了第一层为全卷积层，其余层均为深度可分离卷积。 不同于Deep Compression，因为网络在定义时结构简单，因此我们可以简单地搜索网络的拓扑结构，从头直接训练出一个效果很好的轻量化网络。 } 举一个例子，给定输入图像为3通道的224×224图像，VGG16网络的第三个卷积层conv2_1输入的是尺寸为112的特征图，通道数为64，卷积核尺寸为3，卷积核个数为128，传统卷积运算量就是： }} \approx D_{k}^{2} 可以发现，这个压缩比与计算量的压缩比是相同的，在深度网络中， N 的取值往往远大于 D_{k}^{2} ( D_{k}^{2}=9 )。 权重衰减(l2正则化)使用较少或没有使用，因为该模型参数本来就不多。 在不同task上的结果 开源代码 https://github.com/Zehaos/MobileNet
1.1K10编辑于 2022-09-23 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
轻量化神经网络综述
目前工业级和学术界设计轻量化神经网络模型主要有4个方向： (1)人工设计轻量化神经网络模型； (2)基于神经网络架构搜索（Neural Architecture Search,NAS）的自动化设计神经网络 1、基本卷积运算 手工设计轻量化模型主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（主要针对卷积方式），从而使网络参数减少，并且不损失网络性能。 对比MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2模型（图17），手工设计轻量化模型主要得益于depth-wise convolution减少计算量，而解决信息不流畅的问题，MobileNet 很多轻量化模型重复 block 架构，只改变滤波器尺寸和空间维度。论文提出的层级搜索空间允许模型的各个 block 包括不同的卷积层。 工业界不仅在设计轻量化模型（MobileNet V1&V2，ShuffleNet V1&V2系列），也在不断实践如何进一步压缩模型，在便携式终端设备实现准确率、计算速率、设备功耗、内存占用的小型化。
1.3K20发布于 2018-10-18 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
GitLab 14 轻量化运行方案
NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS 4af8ead479b2 wrapper─┬─gitaly─┬─2*[ruby───38*[{ruby}]] │ └─15*[{gitaly}] ├─gitlab-ctl───omnibus-ctl ─postgres───17*[postgres] │ └─svlogd ├─runsv─┬─bundle─┬─2* Gitaly 服务） # 禁用 PUMA 集群模式 puma['worker_processes'] = 0 puma['min_threads'] = 1 puma['max_threads'] = 2 puma['worker_processes'] = 0 puma['min_threads'] = 1 puma['max_threads'] = 2
5.7K21发布于 2021-07-14 - 来自专栏集智书童
最新轻量化Backbone | FalconNet汇聚所有轻量化模块的优点，成就最强最轻Backbone
MobileNetv2提出了反向残差Block（IRB），以减轻对特征的破坏并增强表征能力。利用IRB的范式作为BasicBlock，提出了许多具有不同整体架构（Stage、宽度、深度）的轻量化模型。 2、本文方法 2.1、设计整体架构 首先，尽管某些轻量化神经网络使用类似的Basic Block，但它们的整体架构不同，导致了不必要的冗余，这些冗余可以通过统一来整合。 因此，首先打算构建一个整体架构，特别是针对轻量化CNN模型。参考强大的CNN和ViT模型的现代架构，作者提出了LightNet，其架构如图2所示。 「Stem：」是指模型的起始部分。 使用2×2 Conv层，具有输入通道维度组和2的Stride，用于将空间分辨率减半。2×2的对流层也使通道尺寸加倍。随后安排一个BN层来稳定训练。 为了获得 λC 输出通道， W_2 应该具有 λC/\frac{K}{R} 的宽度乘数，因此 W_2∈R^{λC×1×\frac{C}{K}×1} 具有 \frac{λC^2}{K} 参数。
1.6K20编辑于 2023-09-04 - 来自专栏数商云贸
重视企业B2B轻量化演进问题与挑战，释放传统企业价值
江南天气冷冽，2B热度不减。 数商云联合创始人沈斌发表了《传统企业B2B轻量化演进问题与挑战》主题分享，会上得到众行业伙伴的认可，并与其进行了深入探讨和交流洽谈。 如今B2B行业进入快速发展的关键阶段，越来越多的传统企业已经不是停留在要不要做B2B的思维层面，而是在试水B2B中如何面对供应链问题以及B2B浪潮带来的新挑战。 数商云联合创始人沈斌认为，从另一个层面看，这是传统企业数字化转型的关键，也是企业B2B面临的机会。 演进趋势：中间交易市场的B2B和供应链的B2B B2B很热， 但它有一段不那么长的发展史。 总的来看，他认为目前传统企业切入B2B的业态形式主要是以阿里巴巴网、中国制造网、环球资源网等为代表的中间交易市场B2B，和以传统制造业与上游供应商之间的供应链B2B。
59440发布于 2019-12-20 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
GitLab 14 轻量化运行方案
NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS 4af8ead479b2 wrapper─┬─gitaly─┬─2*[ruby───38*[{ruby}]] │ └─15*[{gitaly}] ├─gitlab-ctl───omnibus-ctl ─postgres───17*[postgres] │ └─svlogd ├─runsv─┬─bundle─┬─2* Gitaly 服务） # 禁用 PUMA 集群模式 puma['worker_processes'] = 0 puma['min_threads'] = 1 puma['max_threads'] = 2 puma['worker_processes'] = 0 puma['min_threads'] = 1 puma['max_threads'] = 2
3.8K40发布于 2021-07-16 - 来自专栏大侠之运维
轻量化的远控工具
修改方式如下：使用以下命令生成一个16位随机串： tr -dc A-Za-z0-9 < /dev/urandom | dd bs=16 count=1 2>/dev/null && echo修改服务器端的
70710编辑于 2024-10-09 - 来自专栏全栈程序员必看
mobilenet改进_常用的轻量化网络
/Conv2d_2_pointwise/Conv2D: 8,192 25,690,112 MobilenetV1/Conv2d_3_depthwise/ MobilenetV1/Conv2d_4_pointwise/Conv2D: 32,768 25,690,112 MobilenetV1/Conv2d_ MobilenetV1/Conv2d_6_pointwise/Conv2D: 131,072 25,690,112 MobilenetV1/Conv2d_ 对于上图 Figure2(a) 的ResNet瓶颈模块，比如输入大小为 c×h×wc×h×w 与 瓶颈channels数为 mm 的情况，ResNet 模块的计算量是 hw(2cm+9m2)hw(2cm +9m2) FLOPs，ResNeXt 模块的计算量是 hw(2cm+9m2／g)hw(2cm+9m2／g) FLOPs, 而 ShuffleNet 模块是 hw(2cm／g+9m)hw(2cm／g+9m
1.2K10编辑于 2022-10-03 - 来自专栏Android群英传
Flutter混编工程之轻量化改造
轻量化改造的意义 轻量级Flutter渲染引擎的核心是将Flutter作为一个「渲染器」，它的唯一功能就是将Native端传来的数据绘制成相应的界面，其它所有交互操作，都通过Channel桥接到Native 所以，Flutter轻量化改造重要原因，就是需要「尽可能多的复用原生已有的逻辑」，例如图片框架、网络、埋点，而不是在Flutter中去全部再实现一遍。 同时，Flutter轻量化改造也是对EngineGroup架构的最佳实践，在EngineGroup架构下，我们需要将数据源放到原生侧，从而保证多Engine的数据共享。 轻量化改造实践 首先，我们通过Pigeon生成接口协议和调用代码，原生侧分别基于当前协议来进行开发。 不过，我们需要解决Pigeon CLI脚本只能有一个协议文件的问题。 所以，我们需要对轻量化Flutter框架做进一步改造。
93510编辑于 2022-03-31 - 来自专栏AI科技评论
砖家：轻量化网络利好红米
为此，研究人员提出了一个叫做 Lite-Web（轻量化网页）的解决方案，可使网页在低端手机上加载速度更快，处理起来更容易。 2 JavaScript 对解决数据鸿沟 有重要影响 通过在全球范围内提供廉价、快速的连接或许可以消除数字不平等问题，但就现状来看，这不仅需要数年时间才能实现，而且成本极高。 图2：2015 年到 2020 年期间，在高端和低端移动设备上测量的 JavaScript 处理时间；过滤掉版本显示技术问题的页面，最终共55个，每年分别有一款高端手机和一款低端手机访问当年检索到的网页 JavaScript 处理上花费的页面加载时间百分比，使用高端手机（蓝色条）和低端手机（红色条） 研究结果显示，多年来处理 JavaScript 的时间在高端手机上略有下降，但在低端手机上显著增加（从刚超过2秒增加到近 8秒），其增长原因是因为这些年来网页的计算量越来越大；在 JavaScript 处理的页面加载时间百分比方面，据图2B 显示，过去3年中，高端手机的占比为20%，低端手机的占比接近50%。
55320编辑于 2023-02-23 桥梁轻量化监测有几种类型?
轻量化监测系统是近年来交通基础设施智慧化领域的热点概念，已密集出现在国家级政策文件中。 实践中，桥梁轻量化监测并未形成统一范式，而是随着政策导向与技术发展呈现出明显的类型分化，不同类型的设计理念、技术路径与应用场景各有侧重：一、早期针对性轻量化监测(江苏先行模式)这一类型是轻量化监测概念的雏形 三、养护数字化导向型轻量化监测(全覆盖赋能模式)随着政策要求从 “重点监测” 向 “全面覆盖” 演进，多地开始推动轻量化监测系统的全域部署 —— 不仅包括高风险桥梁，也逐步延伸至普通服役桥梁。 这类轻量化监测的核心诉求是数据的实用性与连续性，需要通过多维度参数采集、智能化数据分析，为桥梁全生命周期养护提供科学依据。 结语桥梁轻量化监测的类型分化，本质上是政策需求、技术发展与管理目标三者动态适配的结果。
32510编辑于 2025-11-06- 来自专栏xwc1125
Sealos+tkeauth 轻量化安装TKEStack
Sealos+tkeauth 轻量化安装TKEStackSealos安装k8s参考文档：https://www.sealos.io/zh-Hans/docs/Intro安装sealoswget http pk: /root/.ssh/id_rsa port: 36000 user: rootstatus: {}---apiVersion: kubeadm.k8s.io/v1beta2kind replicas: 1 # 必填 image: tkestack/tke-auth-api-amd64:74592a3bceb5bebca602bea21aaebf78007a3bb2 replicas: 1 # 必填 image: tkestack/tke-auth-controller-amd64:74592a3bceb5bebca602bea21aaebf78007a3bb2 replicas: 1 # 必填 image: tkestack/tke-auth-controller-amd64:74592a3bceb5bebca602bea21aaebf78007a3bb2
78320编辑于 2022-08-12 - 来自专栏我爱计算机视觉
使用高斯过程回归指导网络轻量化
2.通过实验表明按照EfficientNet中的方法减小网络计算量不一定是最优的方法。 3.在网络计算量的限制下，使用高斯过程回归的方法寻找最优的输入图片分辨率、网络宽度和深度。 并通过实验证明了使用该方法做网络轻量化的有效性。 4.方法简单，具有通用性，不会引入AI加速器不支持的算子。 关键内容 为了探索在构建轻量化网络时，减小输入图片分辨率、减小宽度、减少深度对网络性能的影响，作者做了一个实验。 以EfficientNet-B0为baseline去做网络轻量化，使得目标网络的计算量为原来一半，即200M FLOPs左右。 若要得到高性能的轻量化目标模型，需要探索一个问题：不同计算量下，什么样的模型有高性能？
80420发布于 2020-11-06 - 来自专栏清羽飞扬
Shynet：极为轻量化的访客监控系统
我曾推荐Umami，Umami的页面确实很美观简洁，我也非常喜欢他的风格，但是部署Umami需要部署两个容器，一个是PostgreSQL，一个是Umami本体，这两个占用都超过了200MB，我的服务器只有2GB 为了服务器的稳定，我只能忍痛将其关闭，并使用揽星在评论区提到的统计系统：51La和统计鸟，但是这两个卧龙凤雏每天都加载不出来，严重影响访客统计数据，实在没办法，只能自行部署，于是我又开始在网上寻找更加轻量化的访客统计系统 总体来说，我不是很喜欢，但是奈何他轻量化，我又能要什么自行车呢？ 优点 作为一个轻量化的系统，他的优点自然就是极为轻量化了，它的统计代码如下： <noscript> <img src="https://visitor.qyliu.top/ingress/aaaaaa-bbbbbb-cccccc-dddddd 如果你也在寻求一个及其<em>轻量化</em>的访客统计系统，不妨可以试试，相信不会让你失望！ 本次教程到此结束，如果有什么问题欢迎在评论区留言！
1.1K10编辑于 2024-05-30 - 来自专栏小鑫同学编程历险记
lerna-lite 轻量化 monorepo 管理利器
lerna-lite 介绍 lerna-lite 是用来管理和发布同一仓库多 JavaScript/TypeScript 包的一款工具，与 lerna 相比 lerna-lite 具有更轻量化和模块化的特点
1K10编辑于 2024-04-24 - 来自专栏让技术飞起来
轻量化方式实现灰度发布落地
图片2、灰度发布灰度测试一般由研发，测试或运维来主导。它是把系统的新版本，或者说新功能，以部分上线的方法来上线，验证新版本是否足够可靠。 2、自定义规则引擎，精准控制内容投放此外灰度发布可以作为一个自定义的规则引擎，可按地域、人群、时段等自定义标签对 App 模块或者 Web 页面进行内容的精准投放，满足企业产品的精准化投放发布需要。 2、功能小程序化第二种对于很多开发者来讲可能比较陌生，起因是因为公司的 App 较为臃肿，迭代发版非常麻烦，希望功能模块互相解耦实现模块化开发，各业务模块间互不影响，所以计划集成 FinClip SDK 由于本次调研的范围和时间有限，所以我认为较好用的轻量化灰度发布方案就暂时罗列这两类，当然方案有千千万，选择自己合适的就好。
1.1K40编辑于 2022-09-15
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