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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 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。
95410编辑于 2025-04-10- 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 - 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。 2.2 ShuffleNet V1 ShuffleNet是Face++提出的一种轻量化网络结构，主要思路是使用Group convolution和Channel shuffle改进ResNet，可以看作是 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
前不久分享了关于最新版本的 GitLab 的试用体验，《试用 GitLab 14 以及中国发行版：极狐》。
5.7K21发布于 2021-07-14 - 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。
1.1K10编辑于 2022-09-23 - 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
设计具有小参数和Flops的轻量化CNN模型是一个突出的研究问题。 占了参数和Flops的很大比例，但缺乏使其轻量化的有效方法。 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 基于以上4个重要组成部分，作者提出了一个新的轻量化CNN模型FalconNet。实验结果表明，与现有的轻量化神经网络相比，FalconNet可以以更低的参数和浮点数实现更高的精度。 （轻量化ConvNet的因子分解）。
1.5K20编辑于 2023-09-04 - 来自专栏大侠之运维
轻量化的远控工具
在今天的数字化时代，远程控制工具变得越来越重要，无论是用于远程技术支持、服务器管理还是其他远程操作。natpass是一款轻量级的远程控制工具，它提供了强大的功能和安全性，使您能够轻松地远程管理您的计算机和服务器。本文将介绍natpass的功能、部署过程以及如何使用它，帮助您充分了解这个有用的工具。
67910编辑于 2024-10-09 - 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
前不久分享了关于最新版本的 GitLab 的试用体验，《试用 GitLab 14 以及中国发行版：极狐》。
3.8K40发布于 2021-07-16 - 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。
93110编辑于 2022-03-31 - 来自专栏全栈程序员必看
mobilenet改进_常用的轻量化网络
最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用Channel Shuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下，原理相当简单。它只是为了解决分组卷积时，不同feature maps分组之间的channels信息交互问题，而提出Channel Shuffle操作为不同分组提供channels信息的通信的渠道。然而，当我读到ShuffleNet Unit和Network Architecture的章节，考虑如何复现作者的实验网络时，总感觉看透这个网络的实现，尤其是我验算Table 1的结果时，总出现各种不对。因此我将作者引用的最近几个比较火的网络优化结构（MobileNet，Xception，ResNeXt）学习了一下，终于在ResNeXt的引导下，把作者的整个实现搞清楚了。顺带着，我也把这项技术的发展情况屡了一下，产生了一些个人看法，就写下这篇学习笔记。
1.2K10编辑于 2022-10-03 - 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。
54720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。
31010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
78120编辑于 2022-08-12 - 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。
28910编辑于 2025-07-09 - 来自专栏DeepHub IMBA
DeLighT ：深度和轻量化的Transformer
基于注意力的Transformer网络被广泛用于序列建模任务，包括语言建模和机器翻译。为了提高性能，模型通常通过增加隐藏层的维度来扩展，或者通过堆叠更多的Transformer块来扩展。例如，T5使用65K的隐藏层参数，GPT-3使用96个Transformer块。然而，这样的缩放显著增加了网络参数的数量(例如，T5和GPT-3分别有110亿个和1750亿个参数)，并使学习复杂化，也就是说，这些模型要么需要非常大的训练库或特定的的正则化。
1K70发布于 2021-04-30 - 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？
80220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！
1K10编辑于 2024-05-30
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