TensorRT深度学习训练和部署 NVIDIA TensorRT是用于生产环境的高性能深度学习推理库.功率效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为它们直接影响用户体验和所提供服务的成本.Tensor RT自动优化训练好的神经网络,以提高运行时性能,与仅使用通用CPU的深度学习推理系统相比,Tesla P100 GPU的能源效率(每瓦性能)提高多达16倍(见图1).图2显示了使用TensorRT和相对复杂的GoogLenet神经网络架构运行NVIDIA Tesla P100和K

前面我们讨论了 Neutron 的架构,本节讨论 Neutron 的物理部署方案:不同节点部署不同的 Neutron 服务组件. 方案1:控制节点 + 计算节点 在这个部署方案中,OpenStack 由控制节点和计算节点组成. 控制节点部署的服务包括:neutron server, core plugin 的 agent 和 service plugin 的 agent. 计算节点部署 core plugin 的agent,负责提供二层网络功能. 这里有两点需要说明: 1. core plugi

iOS的动态部署能极大的节约成本.苹果的审核周期很长,有的时候,你可能不得不等待将近2个星期去上架你的新功能或者bug.所以动态部署是有价值的. 我这里讨论的情况不把纯web应用考虑在内,因为用户体验过于差,偶尔出现几个页面还可以,但是整个app都是的话,无疑是非常糟糕的. 理论上讲,因为OC是一门动态语言,你可以利用runtime框架,把任意脚本语言,只要该脚本的解释器是由c语言解释器写成,就可以实现由文本向代码的转变.甚至你也可以自己实现一个解释器(也许会有人喜欢造这样的轮子),不过太小众的

一.架构和技术介绍 1.简介 ActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线.完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现 2.activemq的特性 1. 多种语言和协议编写客户端.语言: Java, C, C++, C#, Ruby, Perl, Python, PHP.应用协议: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP 2. 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 (持久化,XA消息

现在主流的自动部署方案大都是基于Docker的了,但传统的自动部署方案比较适合中小型公司,下面的方案就是比较传统的自动部署方案. 1.为什么需要自动部署 基于微服务的架构,自动部署显得非常重要.因为每一个服务都需要部署.如果是手动部署,那么有M个服务,那么至少需要部署M次,如果每个同样的服务部署N个实例,那么就需要部署M*N次.所以自动部署对于微服务架构几乎是必须的,这一点不同于传统应用. 2.如何实现自动部署 自动部署一般都是通过以下步骤进行的.首选由持续性集成工具进行自动编译产生项目的输出,

1.Memcached常规应用 $mc = new Memcache(); $mc->conncet('127.0.0.1', 11211); $sql = sprintf("SELECT * FROM users WHERE uid = %d", $_GET['uid']); $key = md5($sql); //检测结果是否已经被缓存 if( ! $data = $mc->get($key)){ //没有缓存则直接从数据库读取 mysql_conncet('local

本文转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1400126457817.html%20 一.架构和技术介绍 1.简介 ActiveMQ 是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线.完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现 2.activemq的特性 1. 多种语言和协议编写客户端.语言: Java, C, C++, C#, Ruby, Perl, Python, PHP.应用协议: OpenWire,Stomp

转载: iOS动态部署方案 前言 这里讨论的动态部署方案,就是指通过不发版的方式,将新的内容.新的业务流程部署进已发布的App.因为苹果的审核周期比较长,而且苹果的限制比较多,业界在这里也没有特别多的手段来达到动态部署方案的目的.这篇文章主要的目的就是给大家列举一下目前业界做动态部署的手段,以及其对应的优缺点.然后给出一套我比较倾向于使用的方案. 其实单纯就动态部署方案来讲,没什么太多花头可以说的,就是H5.Lua.JS.OC/Swift这几门基本技术的各种组合排列.写到后面觉得,动态部署方案其

Redis分布式部署方案 Window 1.    基本介绍 首先redis官方是没有提供window下的版本, 是window配合发布的.因现阶段项目需求,所以研究部署的是window版本的,其实都是原理都是一样的.Reids集群有两种方案,3.0以前的(3.0以后也可以使用这种方法) 主从复制和 (3.0以后可以采用)redis Cluster. 关于 redis-cluster 的介绍 首先需要 ruby的环境. .redis集群从3.0开始支持,要让集群正常工作至少需要3个主节点. 集群

mongodb 简单部署方案及实例 转载:http://my.oschina.net/zhuzhu0129/blog/53290 第一节 准备工作 一 安装mongodb  我这里选用rehl 5.6作为其运行载体.  1. 下载mongodb的linux版本(注意32位和64位的区别),下载地址:http://www.mongodb.org/downloads   # wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.0.4

以xbank项目做为应用背景,简单说明一下Maven项目的部署方案: 1.项目说明 xbank基础服务端的11个子项目均采用Maven搭建: 其中各项目功能设计如下: froad-xbank-server-api:提供web端对外调用接口 froad-xbank-server-base:基础部分吗 froad-xbank-server-common:server端公共类 froad-xbank-server-core:核心服务 froad-xbank-server-filter-api:core

在之前一个项目开发中使用到了jenkins自动化测试,根据实际应用,简单整理了其部署方案. 1.部署 2.项目构建 3.重部署 1 部署 登录Jenkins应用管理界面 1)选中一个服务器上已在jenkins成功部署的项目,记住其项目名.如本次部署选择参考服务器上的项目:server-activities-trunk(test1) 2)新建: 3)填入新建项目名称:xbank_core后,选择“复制已有的Item”的模式,填入第一步记住的项目名称:server-activities-trunk(

Kvm虚拟化的一种打包部署方案(采用tar包,lvm方式) –-–-–-2016年终总结 一 毕业之后跟师兄学到的第一块主要内容,理解花了不少时间.期间经历了shell的入门.linux基础知识入门.对系统启动原理的了解等. 之前的学习方向不是这个,辛苦师兄-和自己了--T_T 镜像制作基于centOS 6.x,采用打包压缩方式. 镜像部署采取lvm.解压方式部署 目录 1     镜像制作 2     宿主机配置 3     镜像部署 1 镜像制作 第一步:官方方案安装centOS6.x.配置

一. 背景 之前我们的开发流程为在本地进行webpack打包编译,然后svn提交源代码和编译后的代码.同时每次提交前也会从svn更新源代码和编译后的代码.这样做有几个缺点: 1. svn 更新和提交编译后的代码造成大量冲突文件 2. 由于我们使用非覆盖式发布的命名方式,在经过小组多人多次优化提交测试之后,在整理需要发布的文件列表时,很容易遗漏一些文件 3. 在涉及到多人开发同一功能时容易产生代码被覆盖.人工安排发布优先级.手动注释他人未上线代码等情况 4. svn的分支开发繁琐不友好,加重工作量

我们平时接触的产品都是7*24小时不间断服务,产品中的api接口肯定也是高可用的,下面我向大家分享一下互联网公司api接口高可用的网络部署方案.  我们一般通过http://le.quwenzhe.com/api/apps/search域名发起对接口的请求,请求发起后,集团DNS会把域名解析为ip,然后通过集团的nginx代理到产品私有的nginx代理服务器. 产品私有nginx代理服务器一般会有n台,都是通过集团nginx代理服务器转发请求,这里我们拿产品私有nginx的一台为例进行说明. 产

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/u012025054/article/details/31773231 SharePoint 改动passwordWeb Part部署方案 1. 以管理员身份打开Visual Studio2010,新建项目,模板选择SharePoint2010,平台选择.NET Framework 3.5, 新建空白SharePoint项目.编辑名称changePWD及位置,点击确定. 2. 弹出SharePoin

单点部署方案 环境准备: [root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@localhost ~]# uname -r3.10.0-327.el7.x86_64[root@localhost ~]# hostname -I10.0.0.128 关闭selinux,firewalld 安装redis: [root@Redis ~]# cd /usr/local/ [root

运行环境 服务器两台(后面的所有配置案例都是以10.96.0.64和10.96.0.66为例) 操作系统CentOS release 6.2 必须要有共同的局域网网段 两台服务器都要安装keepalived(双机热备)和eql服务 软件部署 keepalived 部分 keepalived是一个用于做双机热备(HA)的软件,常和haproxy联合起来做热备+负载均衡,达到高可用. keepalived通过选举(看服务器设置的权重)挑选出一台热备服务器做MASTER机器,MASTER机器会被分配到

这是一种将自己的电脑当作服务器来部署一个vj的方法,我也是参考前辈们的做法稍作了改动,如果在服务器上部署的话需要在细节上稍作改动: 一.什么是Virtual Judge? vj的工作原理什么?  vj有什么特点? 所谓的Virtual Judge是区别于Online Judge而言的,OJ具有自己的题库.判题终端等等,但是VJ是没有的.VJ的工作原理是把题目用爬虫抓过来,当你用VJ的账号提交题目的时候VJ会用自己在对应的OJ上的账号来提交你的代码,并抓取判题结果呈现给用户.简单来说就是你只要注册

1.zookeeper服务 首先,我们需要下载:zookeeper-3.4.9 解压后,在conf文件夹中添加一个配置文件zoo.cfg,内容如下: tickTime=2000 dataDir=/Users/apple/zookeeper/data dataLogDir=/Users/apple/zookeeper/logs clientPort=2181 心跳数:2000 数据路径:data 数据日志路径:logs 客户端端口:2181(这个比较经典) 配置完,进入bin文件夹,运行zkSer

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