17、基础设施扩展限制与解决方案及平台搭建指南

基础设施扩展限制与解决方案及平台搭建指南

1. Netfilter 调整

随着服务器网络连接增加,除了常见设置调整外,还可能在 dmesg 或内核日志中看到 nf_conntrack: table full 错误。Netfilter 是一个内核模块,它通过哈希表跟踪所有网络地址转换(NAT)会话,新连接会被添加到表中,连接关闭并达到预定义超时后会被清除。当单台机器的连接量增加时,很多相关设置默认较为保守,需要进行调整。

1.1 查看相关设置

可以使用以下命令查看与 nf_conntrack 相关的设置:

$ sysctl -a | grep nf_conntrack
net.netfilter.nf_conntrack_buckets = 65536
<snip>
net.netfilter.nf_conntrack_generic_timeout = 600
<snip>
net.netfilter.nf_conntrack_max = 262144
<snip>
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_close = 10
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_close_wait = 60
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established = 432000
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_fin_
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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