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Androidでのオブジェクト検出にMobileNetを使用しようとしています。ネットの微調整はうまくいきましたが、結果として得られたモデルはAndroidでは使用できません。 TensorFlowMultiBoxDetectorを使用するAndroidオブジェクト検出デモアプリケーションでは互換性がありません（テンソル名、シェイプ）。今私はモバイル:-(上で使用することはできませんMobileN

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Firebird SQL Server 3.0.2のバックアップ/リストアがWindows Server 2016で遅い

Windows Server 2016にFirebird 3.0.2 SQLデータベースをインストールしました。まだ他のソフトウェアはインストールされていません。私はスーパーサーバモードとSSDドライブを使用しています。サイズ6GBのデータベースファイルをコピーすると、20-30秒（同じディスク）で完了します。しかし、私がバックアップを実行すると、20-30分かかります。復元はほぼ同じ時間で

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.ckptファイルを.pbに変換する方法

オブジェクト検出APIでssd_mobilenetsを使用して自分のモデルをトレーニングし、.ckptファイルを取得します。それは私のコンピュータ上ではうまくいきますが、今では私の電話でモデルを使いたいと思っています。ですから、それを.pbファイルに変換する必要があります。私はそれをする方法を知らない、誰も助けることができますか？ちなみに、ssd_mobilenetsのグラフは複雑ですが、私はモデ

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DMAを使用して1つのスレッドで複数のファイルを異なるディスクに同時に書き込む方法はありますか？

私はaioを使って、1つのスレッドで複数のファイルを異なるディスクに書き出します。バッファリングされた書き込みを使用すると、IO処理は同時に行われます。しかし、CPU負荷は非常に高いです。 DIRECTフラグでファイルを開くと、IO処理が同時に行われません。 DMAを使用して1つのスレッドで複数のファイルを同時に複数のディスクに書き込む方法はありますか？ #include <malloc.h>

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待機時間は長いですがSSDディスクの％utilはそれ以下です

次のSSDディスクの場合、待機時間は長くなりますが％utilはそれ以下です。 Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util dm-3 0.00 0.00 132.00 2272.00 892.00 100244.00 84.14 1111.

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SSDをテンソルフローでフリーズしたグラフに変換します。どの出力ノード名を使用する必要がありますか？

hereのようにTensorFlow Object Detection APIを使用してSSDを訓練しました。それは、ckpt、メタ、およびインデックスファイルを生成します。私のイメージ上でそれを実行するために、私はデモコードをチェックしようとしました。モデルをフリーズしたグラフに変換する必要があります。私はhereのように凍った推論グラフに私のモデルを変換しようとしました。そのプログラムでは、出

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転送学習は、不均衡なデータセットの問題を解決しますか？

私は不均衡なデータセットが主に分類結果にどのように影響するかを読んだが、オブジェクト検出に転送学習アプローチ（SSDのような）を使用して、良い結果を得るためにデータセットのバランスを取る必要はないことを確認した。

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ssdの4kアライメントの影響を受ける大きなブロックの書き込みですか？

あなたが知っているように、4kアラインメントを保証するためにssdは分割されなければなりません。しかし、書き込みブロックのサイズが大きくなると、4k以外のアラインメントの副作用が減少するのではないかと思います。たとえば、書き込みサイズが毎回4kであれば、実際には2ブロックに増幅されます。しかし、書き込みサイズが毎回128kであれば、それは128/4 + 1 = 33ブロックにしか関係しないので

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汎用SSD AWSストレージに2がある理由

SSD gp2 AWSストレージでは「2」とは何を指していますか？ AWSの一般目的（GP）ソリッドステートディスク（SSD）を参照していますが、gp2.Iの「2」はEC2がElastic Cloud Computeを意味すると理解していますが、GP2では2つのPはありません。