nginx优化

话不多说,上配置文件

# For more information on configuration, see:
#   * Official English Documentation: http://nginx.org/en/docs/
#   * Official Russian Documentation: http://nginx.org/ru/docs/

user nginx;
worker_processes 2;
worker_cpu_affinity 00000001 00000010;
error_log /var/log/nginx/error.log;
pid /var/run/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 65535; 

# Load dynamic modules. See /usr/share/nginx/README.dynamic.
include /usr/share/nginx/modules/*.conf;

events {
    use epoll;
    worker_connections 65535;
    multi_accept on;
}


http {
    log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
                      '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
                      '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    access_log off;
    #access_log  /var/log/nginx/access.log  main;

    charset UTF-8;
    server_tokens off;
    client_header_buffer_size 4k;
    client_max_body_size 1024m;

    open_file_cache max=204800 inactive=20s;
    open_file_cache_min_uses 1;
    open_file_cache_valid 30s; 
    open_file_cache_errors on;

    fastcgi_connect_timeout 300;
    fastcgi_send_timeout 300;
    fastcgi_read_timeout 300;
    fastcgi_buffer_size 4k;
    fastcgi_buffers 8 4k;
    fastcgi_busy_buffers_size 8k;
    fastcgi_temp_file_write_size 8k;


    #Gzip Compression
    gzip on;
    gzip_buffers 16 8k;
    gzip_comp_level 6;
    gzip_http_version 1.1;
    gzip_min_length 256;
    gzip_proxied any;
    gzip_vary on;
    gzip_types
        text/xml application/xml application/atom+xml application/rss+xml application/xhtml+xml image/svg+xml
        text/javascript application/javascript application/x-javascript
        text/x-json application/json application/x-web-app-manifest+json
        text/css text/plain text/x-component
        font/opentype application/x-font-ttf application/vnd.ms-fontobject
        image/x-icon;
    gzip_disable "MSIE [1-6]\.(?!.*SV1)";


    sendfile            on;
    tcp_nopush          on;
    tcp_nodelay         on;
    keepalive_timeout   65;
    types_hash_max_size 2048;


    include             /etc/nginx/mime.types;
    default_type        application/octet-stream;

    # Load modular configuration files from the /etc/nginx/conf.d directory.
    # See http://nginx.org/en/docs/ngx_core_module.html#include
    # for more information.
    include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
}

然后配合之前的Linux内核优化

进行一下性能测试
	ab -n 500 -c 10

这里我就不贴我的结果了,但是还是挺成功的。

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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