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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。 二、Jenkins轻量化思路 2.1、使用jenkins的常见问题 接下来就是我今天所要谈的重点，刚才解释了为什么Jenkins所代表的CI/CD如此之重要，但现实里Jenkins还是会出现这样那样的问题 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。 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？ 那么在实践Jenkins轻量化解决之道的过程中，我总结了一些套路和体系，其中以下八点内容希望可以帮助大家解决一些实际生产工作中Jenkins的性能问题，同时扩展大家的思路，共同探索Jenkins应用的最佳实践
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
人体姿态估计（HPE）是计算机视觉中的一项经典任务，它主要通过识别人的关节的位置来表示人的方向。HPE可以用来理解和分析人类的几何和运动相关信息。Newell等人在Mask3D中提出的堆叠沙漏架构是第一个基于深度学习的HPE方法之一，因为经典方法在此之前主导了HPE文献。
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。 K=3 and M ≥ 32)，既深度可分离卷积计算量可显著降低标准卷积计算量的1/8–1/9。 深度可分离卷积思想是channel相关性和spatial相关性解耦图 12。 4.4TensorFlow Lite TensorFlow Lite近日发布了一个新的优化工具包，引入post-training模型量化技术[9]， 将模型大小缩小了4倍，执行速度提升了3倍！ for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices. arXiv preprint arXiv: 1802.03494 (2018) [9]
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。 AI方案模型选型： 基础模型：ResNet-34（ImageNet预训练） 轻量化后：剪枝至ResNet-12，INT8量化，体积从85MB→12MB。
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。 MobileNets使用3x3的深度可分离卷积比标准的卷积减少了8-9倍的计算复杂度，而与此同时准确率只减少了一点点。 _{k}^{2}}} \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 因此，压缩比略小于9。在后续的实验中，确定基于深度可分离卷积MobileNet,相对于结构类似的VGG16网络的实际压缩比为8.4。
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。 图9 Pointwise卷积：空间维度和通道维度示意图 1.5 Channel Shuffle Grouped Convlution导致模型的信息流限制在各个group内，组与组之间没有信息交换，这会影响模型的表示能力 K=3 and M ≥ 32)，既深度可分离卷积计算量可显著降低标准卷积计算量的1/8–1/9。 深度可分离卷积思想是channel相关性和spatial相关性解耦图12。 ? 4.4 TensorFlow Lite TensorFlow Lite近日发布了一个新的优化工具包，引入post-training模型量化技术[9]， 将模型大小缩小了4倍，执行速度提升了3倍！
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
gitlab-workhors───11*[{gitlab-workhors}] │ └─svlogd ├─runsv─┬─nginx───9* [{alertmanager}] │ └─svlogd ├─runsv─┬─postgres_export───9* ─postgres───11*[postgres] │ └─svlogd ├─runsv─┬─bundle───9* gitlab-workhors───10*[{gitlab-workhors}] │ └─svlogd └─runsv─┬─nginx───9* CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS 9a14fb16a437
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
为了解决这些问题，本文将轻量化CNNs的4个重要组成部分从粗到细分解并重新设计： 设计了一个称为LightNet的轻量化整体架构，该架构通过简单地实现其他轻量化CNN的BasicBlock来获得更好的性能 根据1:1:3:1的Stage计算比率，每个Stage中的Block数设置为[3，3，9，3]。遵循金字塔原理并考虑减少参数，每个Stage中的通道维度设置为[32，64，128，256]。 假设kernel的位置往往更重要，如果它具有更大的平均kernel大小[8，9，16，18，19]。 作者首先计算并可视化了4个流行的轻量化神经网络的平均kernel-size矩阵，如图5所示。 如图9所示，在训练中，RefCO首先构造了C个K个并行的第1个SF Conv分支并相加输出，然后构造了K个平行的第2个SF Conv支路并相加K个输出特征图以获得最终输出。 图9展示了具有RepSO和RefCO的Meta Light Block，它被用作FalconNet的BasicBlock。
1.6K20编辑于 2023-09-04 - 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
gitlab-workhors───11*[{gitlab-workhors}] │ └─svlogd ├─runsv─┬─nginx───9* [{alertmanager}] │ └─svlogd ├─runsv─┬─postgres_export───9* ─postgres───11*[postgres] │ └─svlogd ├─runsv─┬─bundle───9* gitlab-workhors───10*[{gitlab-workhors}] │ └─svlogd └─runsv─┬─nginx───9* CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS 9a14fb16a437
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
70810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
MobilenetV1/Conv2d_8_pointwise/Conv2D: 262,144 51,380,224 MobilenetV1/Conv2d_9_ 524,288 25,690,112 MobilenetV1/Conv2d_13_depthwise/depthwise: 9,216 width_multiplier, sc='conv_ds_8') net = _depthwise_separable_conv(net, 512, width_multiplier, sc='conv_ds_9' 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。
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
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
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。 给定计算量为的baseline模型，要得到计算量为 的轻量化模型，就是要求取目标模型的、和，因此、和都是的函数，即： ? 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
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 Umami到后来的51La和统计鸟，再到本次选择的Shynet，每一步都是为了找到一个符合服务器要求、易于部署、功能齐全的解决方案，Shynet作为一个自托管的网络分析工具，不仅保护了访客的隐私，而且在<em>轻量化</em>和功能性方面表现出色 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
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 - 来自专栏小徐学爬虫
Vlang编写轻量化多线程爬虫
Vlang作为新兴语言，他简单、快速和安全让爬虫有不一样的体验。在V中，并发模型基于轻量级的协程（称为go routines，类似于Go语言的goroutine）和通道（channels）来实现。虽然说V语言目前还在快速发展中，但它的并发特性已经可以用于构建多线程（实际上是协程）应用程序，例如网络爬虫。
32410编辑于 2025-07-09
腾讯云开发者
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