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  • 人脸识别部分内存调用优化 内容精选 换一换
  • 时间:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩转 人脸识别 ,初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括:人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习,了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类
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    通过 HiLens 管理控制台,将AI技能下发到集成Ascend芯片的智能小站,让边缘设备具备处理一定数据的能力,可应用于以下场景。 人脸识别闸机 基于人脸识别技术,实现园区进出门进行人脸识别,可实现刷脸进门、智慧打卡等。 车牌/车型识别 在园区、车库等进出口,对车辆进行车牌、车型识别,可实现特定车牌和车型的权限认证。
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  • 人脸识别部分内存调用优化 相关内容
  • 进行信息预填(如您上传的是身份证,预填的信息包含身份证号码、姓名、地址等),减少用户操作,提高信息准确度。 人脸识别真实性核验 APP备案采用人脸识别功能,支持使用人脸识别功能进行真实性核验,自动识别主办单位或网站负责人的真实性,缩短备案时间,提高备案效率。 备案中心 在中华人民
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    例: 1、首先Matrix会将数据从内存搬运到DVPP的缓冲区进行缓存。 2、根据具体数据的格式,预处理引擎通过DVPP提供的编程接口来完成参数配置和数据传输。 3、编程接口启动后,DVPP将配置参数和原始数据传递给驱动程序,由DVPP驱动调用PNG或JPEG解码模块进行初始化和任务下发。
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  • 人脸识别部分内存调用优化 更多内容
  • Partitions),一个Operator可以被分成多个Operator Subtask。 Flink内部有一个优化的功能,根据上下游算子的紧密程度来进行优化。 紧密度低的算子则不能进行优化,而是将每一个Operator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行度,等于Operator
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    两种硬件规格,一种是容器化,一种是非容器化(进程级),其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 注:如需边缘节点的主备方案,则要预留备节点的硬件资源,规格与主节点一致。 表1 IoT边缘对各场景下的网关硬件规格要求 场景 规格要求 CPU架构 CPU核心数 RAM 内存 磁盘存储空间
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    IoT边缘服务是软件,需要部署在硬件上,支持两种硬件规格,一种是容器化,一种是非容器化(进程级),其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 注:如需边缘节点的主备方案,则要预留备节点的硬件资源,规格与主节点一致。 表1 对各场景下的网关硬件规格要求 场景 规格要求 CPU架构 CPU核心数 RAM内存 磁盘存储空间
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    那么常见的调优思路有哪些呢? 第一部分是基础调优操作,确保集群拥有较优的性能: -常用调优思路:当客户端压力不足以发挥大数据集群的性能时,需优先提高客户端压力 -保障测试压力:根据组件特点,尽可能多地分配该组件依赖的物理资源(CPU、磁盘、内存、网络等) 第二部分为重复资源监控、确定瓶颈、优化动作,可以针对性解决问题,提升性能
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    IoT边缘服务是软件,需要部署在硬件上,支持两种硬件规格,一种是容器化,一种是非容器化(进程级),其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 注:如需边缘节点的主备方案,则要预留备节点的硬件资源,规格与主节点一致。 表1 对各场景下的网关硬件规格要求 场景 规格要求 CPU架构 CPU核心数 RAM内存 磁盘存储空间
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    选取最大的人脸进行判定。 前提条件: 请确保您已开通人脸识别服务,具体操作方法请参见申请服务。 约束限制: 目前支持检测视频文件,或视频的Base64编码,不支持直接检测视频流,需要用户客户端自己获取视频流并保存成文件,然后调用活体检测接口。 视频文件大小不超过8MB,建议客户端压缩到200KB~2MB。
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    据库连接、初始化缓存等,处理能力一定时间才能够达到峰值。消费者调用新启动的微服务实例,也需要新建立网络连接,这个过程通常是非常消耗CPU并且耗时的操作。在高并发或者高TPS场景下,新启动的实例处理缓慢,很容易导致调用链路雪崩,引起故障。 在缩容场景下,一般会采用优雅停机等策略,将
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    刷卡系统会留下记录,同时安防监控也会拍下通过人的相片,推送给预先设置的监护人,比喻老师和家长,保证学生的出入安全。 人脸识别闸机通道子系统 人脸识别闸机通过人脸识别机和传统闸机相结合的模式,闸机通道系统在管理控制原理上与门禁系统类似,也是用于控制人员授权通过场所。与门禁系统不同的
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    源利用率(CPU、内存)则反映了函数运行的效率。如果发现函数执行时间过长或者资源利用率过高,可能需要优化函数代码,或者调整资源分配。 例如,一个日志加工函数在处理日志时执行时间过长。通过监控发现这个问题后,可以考虑优化算法来缩短执行时间,或者增加分配给函数的内存资源来提高处理效率
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    算子和计算流程实现了一种构造、编排、优化、封装以及硬件适配操作。而在具体的推理执行过程中,才会读入具体的输入数据来驱动完成执行并输出结果。 离线模型推理流程如图所示: 1、应用程序对需要处理的数据产生需求时,准备好待处理的数据,流程编排器将调用模型管家的处理接口将数据灌入离线模型执行器中。
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    包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器和驱动的透明化,您的应用即可像调用软件函数库一样调用硬件加速器,让您方便快捷的开发基于硬件加速器的高性能应用。 FPGA硬件配置 每个FPGA云服务器最大提供8片FPGA,每片FPGA包含约250万逻辑单元。支持PCIe
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    的复杂度。当内存经过多次的申请和释放之后,组织空闲内存的线性链表可能很长,在这种情况下如果去搜索一个匹配的内存可能很费劲,因为你不知道最合适的内存在什么位置(有可能在链表尾部)。而采用TLSF的方式,通过计算MAP的位置,可以一次命中,这样就让开发者查找一块空闲的内存时间变得更加确定。
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    华为云计算 云知识 华为云 FusionInsight 智能 数据湖 助力企业全面演进现代数据栈,优化数据服务和管理 华为云FusionInsight 智能数据湖 助力企业全面演进现代数据栈,优化数据服务和管理 时间:2023-11-02 16:50:34 随着大数据技术的发展,政企数字化转
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    库实例的内存(单位:GB)相关,计算公式如下: max_connections上限估计数值 = 节点可用内存 / 单个连接预估占用内存。 节点可用内存=总内存 - Buffer Pool占用内存 - 1GB(mysqld进程/操作系统/监控程序等)。 单个连接预估占用内存(single_thread_memory)
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    是成本最低的通用型实例。 内存优化内存优化型云服务器擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高,数据量大并且数据访问量大,同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 超大内存型 超大内存 弹性云服务器 内存要求高,数据量大并且数据访
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    Flexus云服务如何变更规格 Flexus云服务如何变更规格 当您购买的Flexus云服务规格无法满足业务需要时,您可以进行变更规格操作,升级vCPU内存。对于部分类型的云服务器,您还可以在变更规格时,更换云服务器的类型。 当您购买的Flexus云服务规格无法满足业务需要时,您
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    之外,TBE的算子融合和优化能力也是由调度模块中的融合(Fusion)子模块提供的。 算子编写完成后,需要生成中间表示来进一步优化,而中间表示模块通过类似于TVM的IR格式来进行中间表示的生成。在中间表示生成后,需要将模块针对各种应用场景进行编译优化优化的方式有双缓冲(Double
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