- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏晓飞的算法工程笔记
ShuffleNetV1V2简述 | 轻量级网络
ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计 基于上面的发现，论文从理论到实验列举了轻量级网络设计的5个要领，然后再根据设计要领提出ShuffleNet V2。 包含以下5个轻量级网络设计要领： G1: Equal channel width minimizes memory access cost (MAC). Conclusion 论文从实践出发，以实际的推理速度为指导，总结出了5条轻量级网络的设计要领，并根据要领提出了ShuffleNetV2，很好地兼顾了准确率和速度，其中channel split操作十分亮眼 CONCLUSION *** ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而ShuffleNetV2
1.2K30发布于 2020-07-06 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
FBNetFBNetV2FBNetV3：Facebook在NAS领域的轻量级网络探索 | 轻量级网络
FBNet系列是完全基于NAS方法的轻量级网络系列，分析当前搜索方法的缺点，逐步增加创新性改进，FBNet结合了DNAS和资源约束，FBNetV2加入了channel和输入分辨率的搜索，FBNetV3则是使用准确率预测来进行快速的网络结构搜索 [0971196fd402bd9b256c4e135b4fcca8.png] 为了解决以上问题，论文提出FBNet，使用可微神经网络搜索(DNAS)来发现硬件相关的轻量级卷积网络，流程如图1所示。 Experiments [641bf8329a33961db52171d6f61c8bdd.png] [4b845cd09bda18c08b593ed3f53b324b.png] 与各轻量级网络对比在 Step 2. Conclustion *** FBNet系列是完全基于NAS方法的轻量级网络系列，分析当前搜索方法的缺点，逐步增加创新性改进，FBNet结合了DNAS和资源约束，FBNetV2加入了channel
1.8K20发布于 2021-06-02 - 来自专栏知了一笑
SpringBoot2 整合Ehcache组件，轻量级缓存管理
2、Hibernate缓存 Hibernate三级缓存机制简介： 一级缓存：基于Session级别分配一块缓存空间，缓存访问的对象信息。Session关闭后会自动清除缓存。 dependency> <groupId>net.sf.ehcache</groupId> <artifactId>ehcache</artifactId> </dependency> 2、
86720发布于 2020-08-13 - 来自专栏机器学习与python集中营
轻量级神经网络系列——MobileNet V2
RJD 研究方向：物体识别，目标检测，研究轻量级网络中 在前面的一篇文章中介绍了轻量级的网络架构mobilenet v1，本次续接第一篇，介绍V1的升级版本，mobilenet v2。 MobileNet V2 ? MobileNetV1（以下简称：V1）过后，我们就要讨论讨论MobileNetV2（以下简称：V2）了。 V2的block 至此，V2的最大的创新点就结束了，我们再总结一下V2的block: ? 我们将V1和V2的block进行一下对比： ? 步长为2时，因为input与output的尺寸不符，因此不添加shortcut结构，其余均一致。 V2的网络结构 ? 28×28×32那一层的步长为2的话，输出应该是14×14，应该是一处错误。
9.3K30发布于 2019-07-08 - 来自专栏小小挖掘机
Doc2Vec的一个轻量级介绍
我将回顾doc2vec的方法，在2014年由Mikilov和Le提出，我们要通过这篇文章提到很多次。值得一提的是，Mikilov也是word2vec的作者之一。 Doc2vec是一个非常好的技术。 word2vec word2vec是一个众所周知的概念，用于从单词中生成表示向量。 网上有很多关于word2vec的好教程，但是如果描述doc2vec而没有word2vec，就没有意义了，所以我就简单介绍一下。 写关于word2vec不附加这个内容是非法的 Word2vec算法 这是怎么做到的呢？word2vec表示使用两种算法：连续的单词袋模型(CBOW)和跳跃模型( Skip-Gram)。 Doc2vec 在理解了word2vec是什么之后，理解doc2vec是如何工作的就容易多了。 如前所述，doc2vec的目标是创建文档的数字表示，而不管其长度如何。
2.1K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏TestOps云层
轻量级自动化-Jmeter+Maven+Ant集成-2
前言 这是轻量级自动化-Jmeter+Maven+Ant集成的第二篇 第一篇见：轻量级自动化-Jmeter+Maven+Ant集成-1 Jmeter和Maven集成 预装软件及环境变量配置 Maven
34430编辑于 2022-04-07 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
ESPNetESPNetV2：空洞卷积金字塔 | 轻量级网络
https://arxiv.org/abs/1803.06815 论文代码：https://github.com/sacmehta/ESPNet Introduction ESPNet是用于语义分割的轻量级网络 ESP模块包含$\frac{MN}{K}+\frac{(nN)^2}{K}$参数，有效感受域为$(n-1)2^{K-1} + 1^2$，在参数和感受域方面都有一定的提升。 Relationship with other CNN modules [1240] 论文列举了部分轻量级网络的核心模块进行了对比，可以看到ESP模块在参数量/内存/感受域方面都有很不错的数值。 Conclusion ESPNet是语义分割的轻量级网络，在保证轻量化的同时，针对语义分割的场景进行了核心模块的设计，使用空洞卷积金字塔进行多感受域的特征提取以及参数量的减少，并且使用HFF来巧妙消除网格纹路 论文设计了轻量级网络ESPNetv2，主要贡献如下： 通用的轻量化网络结构，能够支持视觉数据以及序列化数据，即能支持视觉任务和自然语言处理任务。
1.3K30发布于 2021-01-28 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
MobileNetV1V2V3简述 | 轻量级网络
MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升，MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建undefined 来源：晓飞的算法工程笔记 CONCLUSION MobileNet运用深度可分离卷积进行轻量级网络的构建，在准确率没有大幅下降的情况下，能把参数量和计算量降低大约8倍，具有很重要的实践意义。 Conclusions MobileNetV2基于inverted residual with linear bottleneck进行轻量级网络构建，整体的结构都挺创新的，包括Inverted residuals Conclusion *** MobileNet系列是很重要的轻量级网络家族，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual
2.1K30发布于 2020-07-08 - 来自专栏葡萄城控件技术团队
ComponentOne 2018V2正式发布，提供轻量级的 .NET
近日，ComponentOne 2018V2 正式推出，提供轻量级的可交互式 .NET BI 仪表板控件，并在条形码、数据分析图表和各 .NET平台的功能上进行了增强。 以上就是 ComponentOne Enterprise 2018V2的全部内容，如需了解更多，请访问葡萄城 ComponentOne 官网 2018V2新特性页面。
1.3K20发布于 2018-08-02 - 来自专栏FreeBuf
Nimbo-C2：一款功能强大的轻量级C2 框架
关于Nimbo-C2 Nimbo-C2是一款功能强大的轻量级C2 框架，Nimbo-C2代理支持x64 Windows&Linux操作系统。 工具所有的服务器端组件都基于Python开发，并具备下列功能： 1、HTTP监听器负责管理代理； 2、构建器负责生成代理Payload； 3、Nimbo-C2是一个交互式C2组件，负责管理所有组件； 工具安装 首先，我们需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地，并切换至项目目录中： git clone https://github.com/itaymigdal/Nimbo-C2 cd Nimbo-C2 切换到源文件目录中，并运行Docker镜像，暴露的端口为80端口，并会将Nimbo-C2目录加载进容器中（如果是Linux，则需要将下列命令中的${pwd}替换为$(pwd)）： cd Nimbo-C2 然后运行下列命令启动Nimbo-C2： python3 Nimbo-C2.py 使用help命令可以查看该工具的帮助信息。
1.4K30编辑于 2023-08-08 - 来自专栏应用计算
查询 csvxls 等文件--SPL 轻量级多源混算实践 2
计算用例查询目标基于 orders1.csv（有标题），统计 2024 年各类订单状态的订单金额SPL 语法编写脚本A1：读入 CSV，T() 函数会根据文件扩展名读出文件内容，返回成序表全部加载到内存A2： 比如要基于没标题的 orders2.csv 完成前面的计算。A1：加了 @b 选项代表处理无标题文件，读出后字段名会用 _1 _2 _3…来表示A2：就用 _3（第三列）来过滤 2024 年数据。 处理无标题 CSV 时要复杂一些，需要借助 SPL 语法读入数据再用 SQL 查询：$select _10 order_status,sum(_8) tamt from {T@b("orders2.csv ")} where year(_3)=2024 group by _1这里{T@b(“orders2.csv”)} 用大括号包上的内容就是 SPL 语法，因为返回的字段名都是 _1 _2 形式，SQL
29800编辑于 2025-07-31 - 来自专栏FreeBuf
nimc2：一款基于纯Nim开发的轻量级C2平台
关于nimc2 nimc2是一款功能强大的轻量级C2平台，该工具基于纯Nim语言开发，可以帮助广大研究人员或网络管理员实现各种C2功能。 工具链： apt install git nim mingw-w64 接下来，使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/d4rckh/nimc2 /server.sh 最后，运行下列命令即可执行nimc2服务器： . /server.sh 工具使用 nimc2服务器端基于命令行接口实现其功能，我们可以在查看到“(main) nimc2 >”提示后输入想要执行的命令即可。 项目地址 https://github.com/d4rckh/nimc2 精彩推荐
56610编辑于 2023-03-30 - 来自专栏代码手工艺人
轻量级KVO
在这篇文章中，我会实现一个自己用的简单KVO类，我认为KVO非常棒，然而对于我大部分的使用场景来说，有这两个问题：
76630发布于 2021-09-07 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
免费开源轻量级的P2P内网穿透工具之openp2p（无需公网IP）
简介 官网：https://openp2p.cn/ GitHub：https://github.com/openp2p-cn/openp2p 中文说明：https://github.com/openp2p-cn /openp2p/blob/master/README-ZH.md OpenP2P是什么 它是一个开源、免费、轻量级的P2P共享网络。 安全 代码开源，P2P隧道使用TLS1.3+AES双重加密，共享节点临时授权使用TOTP一次性密码 轻量 文件大小2MB+，运行内存2MB+；全部在应用层实现，没有虚拟网卡，没有内核程序 跨平台 因为轻量 详细使用说明 https://github.com/openp2p-cn/openp2p/blob/master/USAGE-ZH.md 大部分情况通过https://console.openp2p.cn /usr/local/openp2p/openp2p uninstall
21.1K11编辑于 2024-04-25 零代码2小时搭建一套轻量级ERP系统
二、定义“轻量 ERP”范围为了在 2 小时内上线，我们先把范围限定成公司日常最常用的六块：基础数据（商品、供应商、客户、仓库、会计科目）采购（申请→订单→收货→验收→付款对接）销售（报价→订单→发货→ 四、如何在 2 小时内上线下面是一份可复制的时间表，按步骤走，优先先能用再优化。0–15 分钟：确认 MVP 范围（决定哪些模块先做），画出关键流程图并确认负责人。 五、上线后的推广与落地注意事项小范围试点：选择 1 个业务线、2–3 个供应商或 1 个仓库先跑 2 周，避免一开始就被异常数据淹没。
77910编辑于 2025-09-04- 来自专栏sofu456
轻量级的rpc
Calling a function with paramters and converting the result to int auto result = client.call("add", 2,
99630编辑于 2022-09-23 - 来自专栏向治洪
iOS 轻量级存储
NSUserDefaults简介 在Android和ios都提供了本地轻量级数据存储，底层实现都是基于key-value的方式。
1.6K80发布于 2018-01-26 轻量级日志平台
常用的日志管理平台如efk，elk等都太过臃肿，推荐一个轻量级的日志平台zincsearch页面如下java 可以使用com.agidologback-elasticsearch-appender3.0.8
1.1K10编辑于 2024-03-25- 来自专栏Python七号
推荐一个极其轻量级的 Docker 基础镜像，大小 2MB
你好，我是征哥，提到轻量级的 Docker 镜像，很多人都知道 Alpine，因为它确实很轻，只有 5.57MB，使用它作为基础镜像的 Python 也就 44MB。 但它依然不是最轻量级的，今天要说的是 Google 的 distroless 基础镜像，distroless 镜像 gcr.io/distroless/static-debian11 只有 2 MB，是
2.1K30编辑于 2022-05-24 Ooder核心揭秘：A2UI轻量级企业AI框架控制层8问
Ooder定位为A2UI轻量级企业AI框架，核心目标是为轻中型企业AI相关业务系统（如智能表单、数据可视化交互模块）提供“低门槛开发、轻量化部署、快速适配业务”的技术支撑。 2. Service级子视图挂接：解耦优势与类冗余的矛盾设计初衷（优点）：为实现视图层级的模块化拆分，让主视图与子视图的业务逻辑独立，便于轻量团队按功能分工开发，避免修改子视图影响主视图。 例如某轻量AI表单提交模块，曾因该问题导致表单数据提交错误，开发人员需逐行调试请求参数流转过程，耗时2天才定位问题，反而增加了维护成本。6. 例如某轻量AI监控系统，因客户终端更换需调整弹窗尺寸，仅适配工作就导致系统暂停服务2小时，影响了业务连续性。8. 正视缺点、在定位边界内优化迭代，既能保持自身特色，也能更好地服务于轻中型企业的AI业务落地，这正是轻量级框架的核心成长逻辑。
41010编辑于 2025-12-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号