【PostgreSQL】PG内存优化一--论SWAP的重要性

1.swap的设置建议

不设置swap是否可行? 某些应用程序必须必须用到swap,还有些程序初始化后 
残留的内容,被转移到swap。同时有swap存在,可以防止内存不足时,系统
宕机或者重启,或者报错。所以swap是必须的,是系统的一种保护机制。

2.swap值的设置 

首先尽量避免使用文件做swap,而是用磁盘分片做swap,性能会更好。
一般物理内存大于16G以上建议设置swap分区16G;

3.操作系统参数设置

vi /etc/sysctl.conf 
vm.swapiness=1

这个值默认60,即积极使用swap分区,但因为swap分区性能较差,可以将值
调整为1,即物理内存剩余1%的使用在使用swap交换内存。以提供更好的性能。

### One-shot 物体分类简介 One-shot物体分类属于小样本学习的个分支,在计算机视觉领域具有重要意义。该方法旨在仅通过单个样本来识别并分类新类别对象,这模仿了人类的学习能力[^1]。 #### 方法原理 传统机器学习模型通常依赖大量标注数据来训练以达到高精度预测效果。然而one-shot学习打破了这模式,其核心在于利用已有的广泛知识快速适应新的任务而无需额外的数据支持。具体来说: - **度量学习**:构建特征空间使得同类别的样本距离更近,不同类别的样本则相距较远; - **元学习(Meta-Learning)**:也称为“学会学习”,即先在个由多个相关任务组成的集合上进行预训练,从而获得能够快速泛化到未见过的新任务的能力; 对于one-shot物体分类而言,上述两种策略被广泛应用,并取得了显著成果。 #### 技术实现案例 为了更好地理解如何实施one-shot物体分类,下面给出基于Siamese网络架构的例子。这是种经典的用于解决此类问题的技术方案之。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model def create_siamese_network(input_shape=(105, 105, 1)): """ 创建 Siamese 网络结构 参数: input_shape (tuple): 输入图像尺寸,默认为 Omniglot 数据集中的灰度图大小(105x105) 返回: model (Model): 构建好的 Siamese 模型实例 """ # 定义输入层 left_input = layers.Input(shape=input_shape) right_input = layers.Input(shape=input_shape) # 卷积基底部分定义 conv_base = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(10, 10), activation='relu'), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Dropout(rate=0.1), layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(7, 7), activation='relu'), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Dropout(rate=0.1), layers.Conv2D(filters=128, kernel_size=(4, 4), activation='relu'), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(units=512), layers.Activation('sigmoid') ]) encoded_l = conv_base(left_input) encoded_r = conv_base(right_input) L1_layer = lambda x: tf.abs(x[0] - x[1]) both = layers.Lambda(L1_layer)([encoded_l, encoded_r]) prediction = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(both) siamese_net = Model(inputs=[left_input, right_input], outputs=prediction) return siamese_net ``` 此代码片段展示了如何创建个简单的Siamese神经网络来进行对比较式的相似性判断,进而辅助完成one-shot物体分类的任务。在这个例子中,采用了Omniglot字符数据库作为默认输入格式[(105×105)],但实际应用时可以根据需求调整参数设置以及优化算法细节。
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