ssd

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試圖運行此project ，並得到了打字時的錯誤： python demo.py --gpu 0 我的終端上錯誤： Using mxnet as: <module 'mxnet' (namespace)> Warning: using pre-installed version of mxnet may cause unexpected error... (export MXNE

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什麼是現代固態硬盤的原子寫入單元？

我的理解是，一個最現代化的基於主軸的驅動器有一個「扇區」作爲原子寫入單元。現代ssds的單位是什麼？

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是否寫入受ssd 4k對齊影響的大塊？

如你所知，ssd應該分區以確保4k對齊，因爲如果不是4k對齊，寫入可能會被放大。但是，我不知道如果寫塊大小變大，非4k對齊的副作用是否會降低。例如，如果每次寫入大小爲4k，則它將被放大到實際上2個塊。但是，如果每次寫入大小爲128k，那麼它是否僅與128/4 + 1 = 33塊有關？

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爲什麼在通用SSD中存在2個AWS存儲

SSD「gp2 AWS存儲」中的「2」是指什麼？我指的是AWS中的通用（GP）固態硬盤（SSD），但爲什麼gp2.I中的「2」理解EC2代表Elastic Cloud Compute，但在GP2中沒有兩個P.

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MobileNet用於* mobile上的對象檢測*

我正嘗試在Android上使用MobileNet進行對象檢測。雖然微調網絡正常工作，但最終的模型無法在Android上使用。它與使用TensorFlowMultiBoxDetector的Android對象檢測演示應用程序不兼容（張量名稱，形狀）。現在我已經不能在移動:-(使用的MobileNet。我見過顯然用在CVPR2017一個MobileNetV1一個Android物體檢測演示，所以它必須

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在Windows Server 2016上，Firebird SQL Server 3.0.2的備份/恢復速度很慢

我在Windows Server 2016上安裝了Firebird 3.0.2 SQL數據庫。尚未安裝其他軟件。我正在使用Superserver模式和SSD驅動器。當我只複製大小爲6 GB的數據庫文件時，它在20-30秒內完成（相同的磁盤）。但是當我執行備份需要20-30分鐘。恢復時間大致相同。一起40-60分鐘。還有一件奇怪的事情：備份/恢復過程（gbak.exe）沒有使用CPU和HDD

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如何將.ckpt文件轉換爲.pb

我在對象檢測API中使用ssd_mobilenets來訓練我自己的模型，並獲取.ckpt文件。它在我的電腦上運行良好，但現在我想在手機上使用該模型。所以，我需要將其轉換爲.pb文件。我不知道該怎麼做，任何人都可以幫忙嗎？順便說一句，ssd_mobilenets的圖很複雜，我找不到哪個是模型的輸出。有沒有人知道輸出的名稱？

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使用O_SYNC標記格式化的SSD順序寫入吞吐量

我有一個Western Digital 500 GB內置SSD（WDS500G1B0A）。其規格說明了525 mbps的連續寫入速度。我使用f2fs格式化此SSD。然後，我使用O_SYNC標誌在文件系統上執行大小爲4k的順序寫入操作（以確保在寫入操作返回時將寫入操作提交到磁盤）。我的測試程序是單線程的。我知道這將是基礎SSD的IOP和延遲評級的組合。我應該期待這種執行的吞吐量？我只有大約8k

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如何使用DMA在一個線程中同時寫入不同磁盤上的多個文件？

我使用aio在一個線程的不同磁盤上寫入多個文件。當我使用緩衝寫入時，IO處理是併發的。但CPU負載非常高。當我用DIRECT標誌打開文件時，IO處理不是併發的。如何使用DMA在一個線程中同時寫入不同磁盤上的多個文件？ #include <malloc.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <iostream> #includ

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Keras中的SSD實施訓練在幾次迭代之後停止，沒有任何輸出或錯誤

經過第一次迭代的幾次迭代後，訓練過程停止，沒有任何輸出或錯誤消息。在Keras SSD實現從https://github.com/rykov8/ssd_keras base_lr = 3e-4 #optim = keras.optimizers.Adam(lr=base_lr) optim = keras.optimizers.RMSprop(lr=base_lr) #optim = ker