低内存占用采摘作业机器人设计——基于分类器和top-k优化算法

为了提高采摘作业机器人的智能识别和自主作业能力,对路径规划大数据背景下的监测数据进行实时处理,并降低计算和通信过程中占用的内存,提出了一种基于K邻近和top-k的数据分类及低内存占用优化算法。利用该算法可以将机器人路径规划的各个节点数据进行筛选,依据K邻近算法对路径进行优选,调整实时监控数据的分类结果和数据处理流程,从而使数据更新可以不依赖于网络通信,只将少部分数据进行通信传输,有效减轻了通信负担。以机器人的采摘作业为实验对象,对优化算法进行了实验验证,结果表明:采摘机器人采用实时监测数据分类器可以对大量的数据进行有效地筛选,从而降低了通信负担,提高了内存的利用率和采摘作业的效率。

TDCS/CTC系统核心路由器内存占用率高的隐患排除措施

针对太原局普速TDCS/CTC系统中心核心路由器内存占用率持续升高的安全隐患进行深入分析,明确了4个方面的主要原因,提出相应措施以降低其内存占用率,有效地规避了运行风险,确保TDCS/CTC系统安全稳定运行.

应用程序零内存占用的实现方法

目前流行的汉字系统都具有零内存占用的特征,如联想汉字系统、希望UCDOS汉字系统、天汇汉字系统和超想DOS汉字系统等。然而,汉字系统零内存占用的实现技术却很少有用户知道。本文将在这一方面作详细介绍,以使广大用户对系统有一个更深刻的了解,同时为在汉字系统下完成应用程序二次开发提供借鉴依据,以保证原系统的完整性。

改进的YoloV3轻量化多目标检测算法

为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进行融合,提高对不同大小目标的检测精度。经过实验验证了该方法的有效性与实时检测的能力。该网络在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP达到86.31%;在COCO2014数据集中提取出与PASCAL VOC07+12数据集相同的20个类别,mAP达到67.71%;权重文件大小为46.8 MB,相较于YoloV3降低了198.2 MB;检测速度达到44 FPS。

紧凑数据结构专题序言

随着现代计算机科学的迅猛发展,紧凑型数据结构逐渐成为研究和应用的热点领域,其核心目标在于尽可能减少内存占用并提升运行效率,以支撑广泛的计算机应用需求。通过精心的设计和优化,这类数据结构能够在限定的内存空间内存储大量数据。

PVS-CNN:子流稀疏卷积优化的Point-Voxel CNN

针对经典的三维卷积网络在模型较大的场景上分割和检测的效率低和内存占用大的问题,提出PVS-CNN网络框架,通过更新哈希表和特征稀疏矩阵的方式实现了效率高且占用低的三维卷积,引用子流稀疏卷积改进PV-Conv。将PVS-CNN在ShapeNet和S3DIS数据集上进行评估,实验结果表明,所提出的PVS-CNN比PVCNN快3.6倍,GPU内存占用仅为PVCNN的0.55倍。在目标检测上,与F-PVCNN相比,PVS-CNN在时间效率和检测精度上全面优于F-PVCNN。

前端框架性能比较与优化实践

文章旨在对前端框架的性能进行比较分析,并提出了相关的优化实践方法。首先,介绍了前端框架的发展历程和现状;然后,通过对几种主流前端框架的性能对比,分析了它们在加载速度、渲染性能、内存占用等方面的差异;最后,结合实际项目经验,提出了一些优化策略和最佳实践方法,以提高前端应用的性能和用户体验。

TDM网主用汇聚节点NE20故障案例分析

NE20作为各地区局广泛使用的重要路由汇聚设备,需要满足长期稳定运行的要求,本文结合湖北空管分局TDM网主用汇聚节点NE20发生的故障,TDM网承载的甚高频、雷达、ADS-B和甚高频监控业务出现短暂中断的现象,通过详细的排查过程,原因分析和改进措施,成功定位故障源头并提出有效的解决方案。

基于区域分解的3D弹性波全波形反演并行实现策略

全波形反演作为一种能够在理论上提供更高精度成像的反演方法,是当前地震勘探领域的研究热点之一。它所面临的一个主要问题是计算量庞大,特别是对于3D弹性介质的全波形反演。针对这一问题,本文基于区域分解技术发展了一种3D弹性波全波形反演并行实现策略。首先,对全波形反演理论进行简要介绍;然后,详细分析区域分解并行实现中的主要问题并给出相应的解决策略;最后,通过简单的透射模型证明了算法的正确性及有效性。

嵌入式系统内存自动化统计方法研究

目前,嵌入式系统中软件占用内存的统计和分析方法需要较多的人工参与,这样会影响统计的正确率和精准度,从而导致内存使用率下降。文章提出了针对嵌入式系统中,按照内存占用的实体来统计和分析,将每个任务/进程的总共内存占用情况进行排序的方案实现内存占用情况的自动化统计,最终达到提高软件内存使用率的目的。

使用WinRAM-Booster优化内存 提升系统速度

当我们使用计算机的时候如果打开许多应用程序就会发现计算机的速度会变慢,这是由于大量的应用软件让CPU“超负荷”。如果关掉一些应用程序后计算机速度依然很慢就是由于内存被一些无用的数据占用而浪费。因为Windows是无法自己清理内存的,所以我们只能从新启动计算机而达到清理内存的目的。但如果你有WinRAM-Booster Professional 2000,这个问题就会迎刃而解。

JDK 内存过高的动态合并微服务处理方法

微服务化改造后,同一套代码在内存充足的集群环境下可以完美运行,但在单机环境下可能会存在内存占用过高的问题。为了解决这种问题,一般采取调整jvm参数的方式进行应对。但是jvm有最低的参数要求,为此可能需要重新编写代码适配内存不足的硬件环境。本文阐述了一种全新的在编译打包时动态合并微服务、动态去除注册中心的方法,用于解决在单机环境下JDK内存占用过高的问题。该方法解决了同一套代码既可以在集群化环境下运行,也可以在内存不足的环境下运行的的问题,在保证功能正常的前提下,将业务中台4个微服务在打包时动态合并为2个微服务,在单机环境下将3G内存占用优化到1.1G左右。

内存升级初篇

对于内存升级来说,很多朋友都不太清楚应该注意些什么,简单 的认为就是频率越快越好,内存越大越好,其实这种观点并不完全正 确,内存越大、频率越快是能提高速度,但它有个极限,超过一定限 度后就不会再对速度有任何影响了,下面我们就给大家介绍一下应该 怎么判断是否应该对内存进行升级。 如何判断内存用量 目前大家主要使用的操作系统是Windows XP。

网格规模与内存、时长关系研究

在有限元仿真中有时需要生成大规模的表面网格,网格生成与计算机内存的大小关系密切,直接影响网格生成所需的时间。只有明确了网格规模与占用内存和所需的时间的关系,才能为模型分割技术或多线程技术提供数据支撑。针对这种问题,研究了网格规模与占用内存以及运行时间之间的关系,通过数据拟合对它们进行了定性分析。根据它们的关系,指导超大网格模型无人机进行合理的分割,从而大幅度地降低网格生成时间和对内存的占用。对于小模型,也可以计算出最多可调用的线程个数,从而获得最佳的加速比。

SQL-DFS:一种基于HDFS的海量小文件存储系统

针对Hadoop分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS)进行小文件存储时Name Node内存占用率高的问题,通过分析HDFS基础架构,提出了基于元数据存储集群的SQL-DFS文件系统.通过在Name Node中加入小文件处理模块实现了小文件元数据由Name Node内存到元数据存储集群的迁移,借助关系数据库集群实现了小文件元数据的快速读写,并对小文件读取过程进行优化,减少了文件客户端对Name Node的请求次数;通过将部分Data Node文件块的校验工作交由元数据存储集群完成,进一步降低了Name Node节点的负载压力.最终通过搭建HDFS和SQL-DFS实验平台,对HDFS和SQL-DFS 2种架构进行了小文件读写的对比测试,实验结果表明:SQLDFS在文件平均耗时(file average cost,FAC)和内存占用率方面均明显优于原HDFS架构,具有更好的小文件存储能力,可用于海量小文件的存储.

基于区域收缩的大规模数据库人脸识别

为提高大规模数据库人脸识别的速度和减少内存占用,提出了基于区域收缩的大规模数据库人脸识别方法。把离散余弦变换(DCT)图像压缩技术推广到人脸特征数据库的压缩,对数据库进行多级压缩,生成几个压缩率逐步降低的子数据库。在这些子数据库上,按压缩比由高到低的顺序,逐级进行粗略的人脸识别,根据上一级的识别结果,逐级缩小识别范围。最后,在一个很小的范围内,在原未压缩的数据库上进行精确识别。实验显示,识别时间仅为传统方法的29.2%,内存占用仅为传统方法的10.2%,硬盘资源消耗比传统方法仅多11%,识别率没有显著降低。

一种基于核函数特征提取改进方法的应用

针对标准的核典型相关分析(KCCA)方法在对训练样本增大的情况下相应计算机复杂度剧增、内存占用量大的缺陷,在对标准的KCCA特征提取方法分析推导的基础上,提出了一种改进的核函数特征提取方法。该方法首先根据特征值的大小对训练样本重要程度进行判断,进而完成对应特征向量的提取;然后通过与SVDD分类器的结合,在对图像识别率影响不大的情况下,提升了对图像特征提取的效率,节省了系统的存储量;最后通过在Yale标准人脸库上进行仿真对比实验,验证了该方法的可行性,从而为提高图像模式识别效率提供了一种有效的途径。

人体组织解剖学试题库软件的建设

人体组织解剖学试题库软件的建设河北师范大学生物系沈金宝，胡永奇，李健，段相林，王琳０引言目前，在我国高等院校各科目考试中，存在着教师出题主观性大、教材不统一、无法进行院校间横向评比等弊端，为了消除上述弊端，提高命题的准确性、高效性，减轻教师的工作量，...

论优化BP神经网络的一种改进遗传算法

为了全面优化BP神经网络,使之具有较好的泛化性能,改进并设计了一种遗传算法,并通过算法对比测试表明,改进后的遗传算法减少了内存占用量,保证了种群的多样性,提高了算法的运行速度和收敛效果。

μC/OS-II中的中断机制分析与改进

详细的分析了μC/OS-II的中断机制,并提出将中断堆栈从任务堆栈分离出来,同时提出对通用寄存器进行有选择保存的改进方案.它大大减少了中断服务的内存需求、缩短了中断响应时间,提高了系统实时性.