说说M-M模型的部署

本文详细介绍了M-M(多对多)模型在MySQL环境下的部署过程,类似于M-S(主从复制)配置,但不区分主从。主要涉及配置文件修改、权限授予和服务器重启等关键步骤。

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部署M-M其实就类似M-S的操作,只不过配置文件的添加上没有了主从之分,然后再授予权限的时候都要赋予主从的权限。

第一台服务器上的操作

1.编辑配置文件vim /etc/my.cnf

server-id = 1
log-bin=mysql-bin-master
binlog-do-db=HA
binlog-ignore-db=mysql #避免同步 MySQL 用户 相关配置

2.重启

systemctl restart mysqld

3.进入mysql

mysql -uroot -p123456

4.授权并刷新授权表

grant replication slave on *.* to slave@'192.168.0.%' identified by '123456';
mysql> flush privileges; 

flush privileges; #刷新权限

第二台服务器上的操作

1.配置文件

server-id = 2
log-bin=mysql-bin-slave
binlog-do-db=HA
binlog-ignore-db=mysql
2.重启
systemctl restart mysqld
3.授权从权限
grant replication slave on *.* to slave@'192.168.0.63' identified by '123456';
 flush privileges; #记得刷新授权表
4.授予主权限
change master to  master_host='192.168.1.63',master_user='slave',master_password='123456';
5.启动绑定
start slave
6.查看
show slave status\G
最后回来配置xuegod63,授予64主权限
change master to master_host='192.168.1.64',master_user='slave',master_password='123456';
启动绑定
start slave
查看
show slave status\G
没有问题就成功了
<think>好的,我现在需要处理用户关于MobileNet的问题。用户想了解MobileNet在深度学习中的应用和特性,特别是架构、特点和应用方面。首先,我得回忆一下MobileNet的基本知识,确保信息准确。 MobileNet是由Google团队提出的轻量级卷积神经网络,主要针对移动和嵌入式设备设计。它的核心特点是使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)来减少计算量和参数量。这一点非常重要,因为传统CNN如VGG或ResNet虽然性能好,但计算成本高,不适合资源受限的设备。 接下来,我需要整理架构部分。MobileNet有多个版本,比如v1、v2、v3,每个版本都有改进。用户的问题可能更关注整体架构,所以应该先讲v1的基础结构,再提到后续版本的优化,比如v2中的逆残差结构和线性瓶颈,v3引入的h-swish激活函数和NAS(神经架构搜索)技术。不过用户没有指定版本,可能需要概括性的描述,但最好还是分版本说明更清晰。 然后是特点部分。除了深度可分离卷积,MobileNet还有宽度乘子和分辨率乘子用于进一步调整模型大小和速度。这些参数允许在准确率和计算资源之间做权衡,这也是其灵活性的体现。此外,低延迟和高效推理也是关键特点,适用于实时应用。 应用方面,MobileNet常用于图像分类、目标检测(如结合SSD)、人脸识别、移动端AR等。需要举一些具体的例子,比如SSD MobileNet在目标检测中的应用,说明如何结合以及优势所在。 还要注意引用用户提供的参考资料。引用[2]提到了SSD MobileNet的结合意义,应该将其融入应用部分。同时,引用[1]关于深度学习模型的架构和优化,可以支持MobileNet架构设计的讨论。 用户可能还希望了解不同版本之间的差异,或者实际应用中的性能表现。但根据问题,主要需要集中在架构、特点和应用三个部分,保持回答结构化。此外,生成的相关问题需要与MobileNet相关,比如优化方法、与其他模型的对比、实际部署中的挑战等。 最后,确保使用正确的中文表达,避免术语错误,并且按照用户的要求使用LaTeX格式标注数学表达式,比如深度可分离卷积的计算量比较,使用$...$包裹公式。检查是否有遗漏的关键点,比如MobileNet的轻量化策略除了深度可分离卷积之外的其他技术,如宽度乘子的作用,或者模型压缩方法。 现在组织内容:首先介绍MobileNet的概况,然后分架构、特点、应用三个子部分详细说明,每个部分结合技术细节和引用资料。最后生成相关问题,确保问题覆盖可能的延伸知识点。</think>### MobileNet 深度学习架构详解 #### 一、核心架构设计 MobileNet 的核心创新在于 **深度可分离卷积**(Depthwise Separable Convolution),它将标准卷积分解为两步: 1. **深度卷积(Depthwise Convolution)**:每个输入通道单独进行卷积,使用 $K \times K$ 的滤波器,计算量为 $D_K \cdot D_K \cdot M \cdot D_F \cdot D_F$。 2. **逐点卷积(Pointwise Convolution)**:通过 $1\times1$ 卷积融合跨通道信息,计算量为 $M \cdot N \cdot D_F \cdot D_F$。 总计算量对比标准卷积($D_K \cdot D_K \cdot M \cdot N \cdot D_F \cdot D_F$)可降低约 $1/N + 1/K^2$ 倍[^2]。 #### 二、核心特性 1. **轻量化设计** - 通过深度可分离卷积大幅减少参数(例如 MobileNet v1 参数量仅为 4.2M,是 VGG16 的 1/30)。 - 支持 **宽度乘子(Width Multiplier)** 和 **分辨率乘子(Resolution Multiplier)**,灵活调整模型大小与精度(例如宽度乘子 $\alpha=0.5$ 时参数量减少约 75%)[^2]。 2. **高效推理** - 在移动端 CPU 上可实现 <100ms 的单张图像推理速度。 - 适用于实时场景(如 30 FPS 的视频处理)。 3. **任务兼容性** - 作为骨干网络(Backbone)广泛用于目标检测(如 SSD MobileNet)、语义分割等任务[^2]。 #### 三、主要应用场景 | 应用领域 | 典型场景 | 性能优势 | |----------------|----------------------------|-----------------------------------| | 移动端图像分类 | 智能手机相册自动分类 | 模型体积 <20MB,离线运行 | | 实时目标检测 | 无人机避障系统 | 1080p 视频流检测延迟 <50ms | | 边缘计算 | 工业质检嵌入式设备部署 | 在 Jetson Nano 上推理速度 >25 FPS | | 增强现实 | Snapchat 动态滤镜 | 支持多人脸实时追踪 | #### 四、版本演进对比 - **MobileNet v2**:引入反向残差结构(Inverted Residuals)和线性瓶颈层(Linear Bottleneck),提升特征表达能力。 - **MobileNet v3**:结合神经架构搜索(NAS)优化网络结构,并采用 h-swish 激活函数,ImageNet 准确率提升至 75.2%[^1]。 ---
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