【尊悦日坛到北京西客站源码】【改机插件源码】【大宠爱溯源码】ssd官方源码_ssd源码解读

时间:2024-12-24 07:14:04 编辑:python主流源码 来源:山水风景编写源码

1.SSD 分析(一)
2.Network Service Discovery - mDNS-SD
3.怎样写软件源码?
4.在 Linux 上检测 IDE/SATA SSD 硬盘的源码传输速度
5.BlueStore源码分析之Cache

ssd官方源码_ssd源码解读

SSD 分析(一)

       研究论文《SSD: Single Shot MultiBox Detector》深入解析了SSD网络的训练过程,主要涉及从源码weiliu/caffe出发。解读首先,源码通过命令行生成网络结构文件train.prototxt、解读test.prototxt以及solver.prototxt,源码执行名为VGG_VOC_SSD_X.sh的解读尊悦日坛到北京西客站源码shell脚本启动训练。

       网络结构中,源码前半部分与VGG保持一致,解读随后是源码fc、conv6到conv9五个子卷积网络,解读它们与conv4网络一起构成6个特征映射,源码不同大小的解读特征图用于生成不同比例的先验框。每个特征映射对应一个子网络,源码生成的解读坐标和分类置信度信息通过concatenation整合,与初始输入数据一起输入到网络的源码最后一层。

       特别提到conv4_3层进行了normalization,而前向传播的重点在于处理mbox_loc、mbox_loc_perm、mbox_loc_flat等层,改机插件源码这些层分别负责调整数据维度、重排数据和数据展平,以适应网络计算需求。mbox_priorbox层生成基于输入尺寸的先验框,以及根据特征图尺寸调整的坐标和方差信息。

       Concat层将所有特征映射的预测数据连接起来,形成最终的输出。例如,conv4_3_norm层对输入进行归一化,AnnotatedData层从LMDB中获取训练数据,包括预处理过的和对应的标注。源码中,通过内部线程实现按批加载数据并进行预处理,如调整图像尺寸、添加噪声、生成Sample Box和处理GT box坐标。

       在MultiBoxLoss层,计算正负例的大宠爱溯源码分类和坐标损失,利用softmax和SmoothL1Loss层来评估预测和真实标签的差异。最终的损失函数综合了所有样本的分类和坐标误差,为网络的训练提供反馈。

Network Service Discovery - mDNS-SD

        基于 AOSP master 分支,至少是 Android

        以 discoverService 为例,介绍 Network Service Discovery 调用流程

        frameworks/base/core/java/android/net/nsd/NsdManager.java

        frameworks/base/services/core/java/com/android/server/NsdService.java

        这里有两个重要方法:

        frameworks/base/services/core/java/com/android/server/NsdService.java

        要执行之,首先需要执行 的初始化

        // 初始化过程先不分析了,结论是作为 client 端连接一个 socket 到 server端(netd)

        与前文分析相同,以 “mdnssd” 为命令,以 “discover”、discoveryId、serviceType 作为参数列表

        system/netd/server/main.cpp

        system/core/libsysutils/src/SocketListener.cpp

        onDataAvailable() 方法的具体实现在 SocketListener 子类 FrameworkListener 中

        system/core/libsysutils/include/sysutils/FrameworkListener.h

        先确定 mCommand 集合里有什么,才能确定具体执行的 runCommand() 方法是什么

        system/netd/server/MDnsSdListener.cpp

        从以上源码可知,注册的命令是 “mdnssd”,与前文的客户端匹配

        具体命令的处理过程如下,前文提到了 discover 和 start-service 两个操作,这里仅分析 discover 命令

        external/mdnsresponder/mDNSShared/dnssd_clientstub.c

怎样写软件源码?

在软著申请中,关键的软件信息填写不容忽视。针对作品开发和运行环境的描述,你需要详细列出以下几点:

       首先,开发环境的描述应明确具体:

       处理器:例如,Intel Core i5或AMD Ryzen 5,强调其性能和效率。

       内存:确保足够的资源,如8GB或GB RAM,以支持软件流畅运行。

       存储:如GB或GB SSD,存储空间不可或缺。

       其他硬件:如用于开发的显示器、高效键盘和鼠标,它们可能影响开发效率。番茄小说app源码

       例如,Java开发的网页应用,你可能会写:“在装备有Intel Core i5处理器,8GB RAM,GB SSD的硬件环境中,配备专业显示器、键盘和鼠标进行开发。”

       然后,运行平台同样重要:

       处理器:如Intel Core i3或AMD Ryzen 3,适应目标用户群体的设备。

       内存:至少4GB或8GB RAM,保证基本的用户体验。

       存储:GB或GB SSD,确保快速加载。

       浏览器插件和操作系统:如Windows、macOS或Linux下的兼容性信息。

       对于网页应用,描述可能为:“在Intel Core i3处理器,兴动麻将源码4GB RAM,GB SSD的硬件上,兼容Windows、macOS或Linux操作系统,运行于浏览器环境中。”

       软件开发工具的选择同样重要:

       IDE:如Eclipse或IntelliJ IDEA,突出其高效和专业性。

       构建工具:如Maven或Gradle,确保代码质量和部署流程的标准化。

       示例为:“利用Eclipse作为主要开发环境,Maven或Gradle作为构建工具进行项目构建和管理。”

       至于运行支撑环境,需要考虑:

       Web服务器:如Apache或Nginx,强调其稳定性和性能。

       数据库:MySQL或Oracle,提供数据存储和管理的基础。

       比如:“该网页应用在Apache或Nginx服务器上部署,利用MySQL或Oracle数据库进行数据交互和存储。”

       最后,每个软著申请可能都有其特定的要求,以上内容仅供参考,确保根据实际项目需求进行详细且准确的填写,才能提升作品的认证通过率。

在 Linux 上检测 IDE/SATA SSD 硬盘的传输速度

       检测 Linux 上 IDE/SATA SSD 硬盘的传输速度

       在 Linux 环境下,我们可以通过 hdparm 和 dd 命令来评估硬盘性能。hdparm 是一个强大的工具,提供了对各种硬盘的 ioctls 的命令行接口,这些接口由 Linux 系统的 ATA/IDE/SATA 设备驱动程序子系统所支持。确保使用最新的内核版本,并且推荐使用最新内核源代码的包含头文件来编译 hdparm。

       使用 `hdparm` 命令检测硬盘速度的步骤如下:

       以 root 权限登录,运行以下命令:

       或者

       为了获取更准确的数据,重复此操作 2-3 次。这个操作测量了系统处理器、高速缓存和存储器的吞吐量指标。例如:

       要确定 SATA 硬盘的连接速度,请执行:

       输出将显示硬盘的速度,即 1.5Gb/s、3.0Gb/s 或 6.0Gb/s。请确保 BIOS/主板支持 SATA-II/III。

       使用 `dd` 命令同样可以获取速度信息:

       通过调整 `dd` 命令参数,可以进行更详细的性能测试。

       除了命令行工具外,您还可以使用“磁盘实用程序”GUI 工具。在最新版本的 Gnome 中,该工具简称为“磁盘”。要测试硬盘性能,请按照相应的指南进行操作。

       为了安全地测试硬盘性能,选择只读模式。此模式下不会损坏数据。若要测试读写性能并可能导致数据丢失,请确保谨慎操作。

       本文由 LCTT 原创编译,Linux中国荣誉推出。作者是 nixCraft 的创始人,系统管理员专家,也是 Linux 操作系统/Unix shell 脚本的培训师。他与多个行业领域合作,包括 IT、教育、国防、空间研究和非营利组织。

BlueStore源码分析之Cache

       BlueStore通过DIO和Libaio直接操作裸设备,放弃了PageCache,为优化读取性能,它自定义了Cache管理。核心内容包括元数据和数据的Cache,以及两种Cache策略,即LRU和2Q,2Q是默认选择。

       2Q算法在BlueStore中主要负责缓存元数据(Onode)和数据(Buffer),为提高性能,Cache被进一步划分为多个片,HDD默认5片,SSD则默认8片。

       BlueStore的元数据管理复杂,主要分为Collection和Onode两种类型。Collection存储在内存中,Onode则对应对象,便于对PG的操作。启动时,会初始化Collection,将其信息持久化到RocksDB,并为PG分配Cache。

       由于每个BlueStore承载的Collection数量有限(Ceph建议每个OSD为个PG),Collection结构设计为常驻内存,而海量的Onode则仅尽可能地缓存在内存中。

       对象的数据通过BufferSpace进行管理,写入和读取完成后,会根据特定标记决定是否缓存。同时,内存池机制监控和管理元数据和数据,一旦内存使用超出限制,会执行trim操作,丢弃部分缓存。

       深入了解BlueStore的Cache机制,可以参考以下资源: