奔馳GLA的發動機動力表現不錯，低扭頗為強勁。但是它搭載的7DCT變速箱在調校方面離完美還差一些，它的低速有一些頓挫。其整體傳動效率較高，動力和油耗表現都不錯。寶馬X1的車身尺寸、車內空間比起同場的奔馳GLA、奧迪Q3要更富有優勢。

您是否看見滿大街跑的途觀L、昂科威、冠道等車型后，覺得有些千人一面、審美疲勞？其實差不多的價位，已經有不少豪華品牌的入門SUV車型供我們選擇！下面咱們就來看看這些車型是否具備良好表現！

奧迪Q3的車身設計“德味”很重，它造型飽滿、大氣，尾部的設計精緻感強。但屬於產品生命末期的它，內飾設計保守，而做工的精緻度頗高、用料也不錯。

奧迪Q3日常開起來能讓人感到“零壓力”，它的轉向和油門很輕盈，在市區中穿行尤為輕鬆。它的動力匹配程度高，降擋速度很快捷，用戶想要稍為激烈駕駛，它也能給出很好的配合！

作為廣汽謳歌推出的首款車型，謳歌CDX肩負着打開市場的重任。它的造型極其前衛，而且看到實車時你就會能感受到其設計的精緻感！而內飾造型層次感突出，還採用了大面積的軟性材質和皮革包裹，質感不錯。

謳歌CDX的1.5T發動機採用了缸內直噴技術，與之匹配的是一副8擋雙離合變速箱。該雙離合變速箱帶有液力變矩器，這讓它換擋平順，降擋的速度也相當快，動力系統匹配是高效的。這讓它的油耗較低，兩驅車型也能在8.35秒內破百，表現良好。

奔馳GLA的車身設計除了動感、柔美以外，還富有性感氣質！最喜歡的是它的側面輪廓緊湊，動感氣息濃厚！而且它的內飾帶有較高的豪華氣息，也富有動感！當然，它的配置方面有待提高，起步價也不算低。

奔馳GLA的發動機動力表現不錯，低扭頗為強勁。但是它搭載的7DCT變速箱在調校方面離完美還差一些，它的低速有一些頓挫。其整體傳動效率較高，動力和油耗表現都不錯。

寶馬X1的車身尺寸、車內空間比起同場的奔馳GLA、奧迪Q3要更富有優勢。它2780mm的軸距，4565mm的車身長度要更符合緊湊型SUV的定位！車身設計富有力量感，氣勢較強。

寶馬X1入門車型採用的1.5T發動機，動力參數略顯保守，而匹配的6AT變速箱平順性挺好，換擋邏輯中規中矩。中高配車型採用的2.0T+8AT動力總成表現頗為出眾！因此更推薦大家提高預算選擇2.0T車型。

雷克薩斯NX的設計相當前衛，犀利的紡錘型中網富有氣勢，車身線條硬朗，燈組造型獨特。而且內飾精緻感強，用料較好。

而雷克薩斯NX提供了豐富的動力組合，其300h全驅鋒致版車型上搭載的電機總扭矩達409牛米，官方破百時間9.2秒，百公里綜合油耗為6.1L，更側重於低能耗的調校讓它油耗很低，續航里程頗高。

寫在最後：這6款豪華SUV車型，具備良好的實用性，設計也大多前衛、個性，年輕人駕駛起來相當合適。當然它們之中部分車型優惠較大，喜歡的朋友可以去了解一下！本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※為什麼 USB CONNECTOR 是電子產業重要的元件?

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※台北網頁設計公司全省服務真心推薦

※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

※推薦評價好的iphone維修中心

論文提出NASH方法來進行神經網絡結構搜索，核心思想與之前的EAS方法類似，使用網絡態射來生成一系列效果一致且繼承權重的複雜子網，本文的網絡態射更豐富，而且僅需要簡單的爬山算法輔助就可以完成搜索，耗時0.5GPU day
 
來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號

論文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks

• 論文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf

Introduction

  論文目標在於大量減少網絡搜索的計算量並保持結果的高性能，核心思想與EAS算法類似，主要貢獻如下：

• 提供baseline方法，隨機構造網絡並配合SGDR進行訓練，在CIFAR-10上能達到6%-7%的錯誤率，高於大部分NAS方法。
• 拓展了EAS在網絡態射(network morphisms)上的研究，能夠提供流行的網絡構造block，比如skip connection和BN。
• 提出基於爬山算法的神經網絡結構搜索NASH，該方法迭代地進行網絡搜索，在每次迭代中，對當前網絡使用一系列網絡態射得到多個新網絡，然後使用餘弦退火進行快速優化，最終得到性能更好的新網絡。在CIFAR-10上，NASH僅需要單卡12小時就可以達到baseline的準確率。

Network Morphism

  $\mathcal{N}(\mathcal{X})$為$\mathcal{X}\in \mathbb{R}^n$上的一系列網絡，網絡態射(network morphism)為映射$M: \mathcal{N}(\mathcal{X}) \times \mathbb{R}^k \to \mathcal{N}(\mathcal{X}) \times \mathbb{R}^j$，從參數為$w\in \mathbb{R}^{k$的網絡$f}w \in \mathcal{N}(\mathcal{X})$轉換為參數為$\tilde{w} \in \mathbb{R}^{j$的網絡$g}\tilde{w} \in \mathcal{N}(\mathcal{X})$，並且滿足公式1，即對於相同的輸入，網絡的輸出不變。

  下面給出幾種標準網絡結構的網絡態射例子：

Network morphism Type I

  將$f^w$進行公式2的替換，$\tilde{w}=(w_i, C, d)$，為了滿足公式1，設定$A=1$和$b=0$，可用於添加全連接層。

  另外一種複雜點的策略如公式3，$\tilde{w}=(w_i, C, d)$，設定$C=A^{-1}$和$d=-Cb$，可用於表達BN層，其中$A$和$b$表示統計結構，$C$和$d$為可學習的$\gamma$和$\beta$。

Network morphism Type II

  假設$f_i^{{w_i}$可由任何函數$h$表示，即$f_i}{w_i}=Ah^{w_h}(x)+b$

  則可以將$f^w$，$w_i = (w_h, A, b)$配合任意函數$\tilde{h}^{{w_{\tilde{h}}}(x)$根據公式4替換為$\tilde{f}}{\tilde{w}i}$，$\tilde{w}=(w_i, w{\tilde{h}}, \tilde{A})$，設定$\tilde{A}=0$。這個態射可以表示為兩種結構：

• 增加層寬度，將$h(x)$想象為待拓寬的層，設定$\tilde{h}=h$則可以增加兩倍的層寬度。
• concatenation型的skip connection，假設$h(x)$本身就是一系列層操作$h(x)=h_n(x) \circ \cdots \circ h_0(x)$，設定$\tilde{h}(x)=x$來實現短路連接。

Network morphism Type III

  任何冪等的函數$f_i^{w_i}$都可以通過公式5進行替換，初始化$\tilde{w}_i=w_i$，公式5在無權重的冪等函數上也成立，比如ReLU。

Network morphism Type IV

  任何層$f_i^{w_i}$都可以配合任意函數$h$進行公式6的替換，初始化$\lambda=1$，可用於結合任意函數，特別是非線性函數，也可以用於加入additive型的skip connection。
  此外，不同的網絡態射組合也可以產生新的態射，比如可以通過公式2、3和5在ReLU層後面插入”Conv-BatchNorm-Relu”的網絡結構。

Architecture Search by Network Morphisms

  NASH方法基於爬山算法，先從小網絡開始，對其進行網絡態射生成更大的子網絡，由於公式1的約束，子網的性能與原網絡是一樣的，後續子網進行簡單的訓練看是否有更好的性能，最後選擇性能優異的子網進行重複的操作。

  圖1可視化了NASH方法的一個step，算法1的ApplyNetMorph(model, n)包含n個網絡態射操作，每個為以下方法的隨機一種：

• 加深網絡，例如添加Conv-BatchNorm-Relu模塊，插入位置和卷積核大小都是隨機的，channel數量跟最近的卷積操作一致。
• 加寬網絡，例如使用network morphism type II來加寬輸出的channel，加寬比例隨機。
• 添加從層$i$到層$j$的skup connection，使用network morphism type II或IV，插入位置均隨機選擇。

  由於使用了網絡態射，子網繼承了原網絡的權重且性能一致，NASH方法優勢在於能夠很快的評估子網的性能，論文使用了簡單的爬山算法，當然也可以選擇其它的優化策略。

Experiments

Baslines

Retraining from Scratch

CIFAR-10

CIFAR-100

CONCLUSION

  論文提出NASH方法來進行神經網絡結構搜索，核心思想與之前的EAS方法類似，使用網絡態射來生成一系列效果一致且繼承權重的複雜子網，本文的網絡態射更豐富，而且僅需要簡單的爬山算法輔助就可以完成搜索，耗時0.5GPU day

 
 
 

如果本文對你有幫助，麻煩點個贊或在看唄～
更多內容請關注 微信公眾號【曉飛的算法工程筆記】

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※為什麼 USB CONNECTOR 是電子產業重要的元件?

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※台北網頁設計公司全省服務真心推薦

※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

※推薦評價好的iphone維修中心

頂配的3。6T版本4。8 S的百公里加速性能更是令人折服。當然，300mm的涉水深度令人匪夷所思。而中控台上的空白按鍵時刻在提醒你：囊中羞澀以致某項配置未能選裝。此外，保時捷的售價就像你跟媽媽說晚上9點準時回家一樣不靠譜。

2018北京車展於4.25正式拉開帷幕，因工作關係得以參与這場人山人海的車界盛會。在車展上，除了各大傳統車企紛紛推出SUV新品外，諸多造車新勢力所亮相或展示的車型也是SUV為多，由此可見SUV的市場熱度一直未曾消減。

那些展出的SUV近乎都是：外觀愈發年輕、愈加運動“猙獰”，再難覓得一平庸之輩。若是將它們置於三五年前，必定都是明星車型。可在同質化異常嚴重的當下，已鮮有車型能在這股趨於一致的“年輕運動”的SUV洪流之中脫穎而出。

當然，也有例外。這幾款集情懷、血統、顏值、性能於一身的“尤物”備受青睞。

點評：一貫擅長打造英倫優雅紳士風的捷豹，強盛的藝術生命力在這款SUV上得以延續，俊朗精緻的外觀頗有幾分F-TYpE的神韻。年度風雲車、年度最佳設計等大獎便是對這走在時尚尖端寵兒的肯定。在老東家福特的EcoBoost 2.0T替換為自家的Ingenium 2.0T（2018沃德十佳發動機之一）后，性格變得愈加“狂豹”，低沉的聲浪時刻撩撥着駕駛者的慾望；早已滲透骨子里的獨特基因，令其在拐彎抹角的山間道路中犹如一隻飛馳的野豹。

點評：在卡宴身上嘗得SUV甜頭后，保時捷推出與老款Q5共享MLB平台（新款Q5L出自MLB EVO平台）的另一搖錢樹—Macan。萬年不變的青蛙臉令人百看不厭；跑車基因的加持，操控性能自然是無與倫比；頂配的3.6T版本4.8 S的百公里加速性能更是令人折服。當然，300mm的涉水深度令人匪夷所思；而中控台上的空白按鍵時刻在提醒你：囊中羞澀以致某項配置未能選裝。此外，保時捷的售價就像你跟媽媽說晚上9點準時回家一樣不靠譜。

點評：作為阿爾法羅密歐品牌百年歷史中第一款SUV產品，意大利人對藝術獨到的見解與對性能的痴迷在其身上得以極佳體現。精準的轉向、汽車愛好者極易上手的完美操控、恰到好處的零百以及超高的彎道極限令人愛不釋手。在北京車展上完成亞洲首秀的Stelvio QV版本更是紐北最快量產SUV圈速的記錄保持者。只是FCA的尿性，大家心照不宣，難怪有媒體朋友曾言：等我有錢了，就買它個兩台，一台修理一台開。

俗語言：逆水行舟，不進則退。在主流的市場里，品牌的差異性將變得越來越小，不論是國際品牌還是本土品牌。因此，“變通”是明智的生存之道。多數人認為保時捷、阿爾法羅密歐等豪華品牌推出SUV獲取更大市場份額意味着喪失了品牌的獨有特質。

但恰恰是這種“變通”，洞察出市場真正的需求點，才讓人看到更多好看的皮囊，感受到更多有趣的靈魂。畢竟只有存活下來，才能讓自身的基因得到延續。如果保時捷只生產跑車，捷豹只生產轎車，我們將錯過多少“尤物”呢?本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※為什麼 USB CONNECTOR 是電子產業重要的元件?

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※台北網頁設計公司全省服務真心推薦

※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

※推薦評價好的iphone維修中心

　　上一篇我們聊到了docker容器的單機編排工具docker-compose的簡單使用，回顧請參考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13121678.html；今天我們主要來聊一聊docker容器的資源限制；通常情況下我們啟動一個docker容器，其內存和CPU都是同宿主機一樣大，這意味着該容器和宿主機共享相同大小的內存和CPU資源；這樣一來容器正常情況下沒有什麼問題，假如容器里運行的進程特別愛吃內存，很可能存在把宿主機上的內存全部吃掉，觸發內核OOM，從而導致docker daemon直接被內核殺死；為了避免這樣的尷尬局面，對啟動容器我們有必要對容器的資源進行限制；

　　所謂OOM就是當系統上的應用申請內存資源時，發現申請不到內存，這個時候Linux內核就會啟動OOM，內核將給系統上的所有進程進行評分，通過評分得分最高的進程就會被系統第一個幹掉，從而騰出一些內存空間，如果騰出的內存空間還是不夠該應用使用，它會繼續殺得分第二高的，直到應用有足夠的內存使用；一旦發生OOM，任何進程都有可能被殺死，包括docker daemon在內，為此，docker特定調整了docker daemon的oom優先級，以免發生oom被內核殺死，但是容器的oom優先級並未做任何調整；

　　那麼對於內存資源來講，在啟動為容器時，我們可以通過一些選項來指定容器的內存相關設置；如下圖

　　提示：-m 或 –memory 用來指定容器最大能夠使用的內存大小，默認情況不指定表示共享物理宿主機的內存大小；–memory-swap 用來指定容器的內存和交換內存的總大小；對於這個參數的取值比較詭異；待會在說吧；–memory-swappiness該選項用來指定容器使用交換內存的傾向性，swap啟用有個好處就是在內存不夠使用的情況，它可以臨時頂替一部分，但是性能會急劇下降；所以数字越大越早使用交換內存，数字越小越晚使用交換內存，取值在0-100之間；0不代表不是用交換內存，0表示能不用交換內存，則不用，但是在迫不得已的情況還是會使用的，100表示只要有一絲可以使用交換內存的希望，就使用交換內存；通常情況在運行容器的主機上不建議使用swap設備；swap交換分區如果一旦被激活，系統性能會急劇下降，建議直接禁用；–memory-reservation該選項用來指定給系統保留的內存空間大小；–kernel-memory用來指定給內核保留的內存大小；–oom-kill-disable該選項用於指定當發生oom時，是否禁用因oom而殺死該容器進程；

　　提示：通常情況–memory-swap這個選項必須同–memory選項一起使用，不可用單獨使用；

　　示例：限制容器使用最大內存為256M

[root@docker_registry ~]# docker run --name test --rm -m 256M lorel/docker-stress-ng --vm 2

　　提示：以上命令表示啟動一個名為test的容器，限制該容器最大使用內存大小為256M；lorel/docker-stress-ng這個進行用來壓測容器；–vm表示同時使用多少進程來做壓測；

　　驗證：用docker stats看看我們啟動test容器是否只能使用256M內存？

　　提示：從上面的結果可以看到，在我們啟動容器時，使用-m指定內存大小的容器limit的值就是我們指定的值，而對於沒有用-m指定的容器，默認就是同宿主機內存大小一樣；

　　對於CPU來講，默認情況啟動容器時，不限制CPU的資源，此時容器是共享宿主機的CPU資源，也就是說默認情況宿主機上有幾顆cpu核心，啟動的容器就有多少顆核心；對於CPU這種可壓縮資源，不會像內存那樣，如果CPU滿載，也不會導致某個容器崩潰，原因是因為cpu是可壓縮資源；而不同於內存，內存屬於不可壓縮資源，如果申請不到內存，就會出現異常，出現oom；對啟動容器來限制cpu資源，通常也是使用選項來限定；如下圖

　　提示：–cpus用來指定容器能夠使用的最大cpu核心數，例如–cpus=1.5,就表示該容器最大能夠使用1.5核的CPU資源，如果宿主機上有4顆CPU核心，那麼該容器最多可把1.5顆核心跑滿；這樣說吧，如果宿主機上有4顆核心，那麼該容器如果使用–cpus限定為1.5，那麼該容器就只能使用宿主機上的百分之150的核心；–cpu-period 和–cpu-quota該選項在docker1.13以後基本廢棄；–cpuset-cpus該選項用於指定容器能夠在哪些CPU上運行；如果宿主機上有4顆CPU，–cpuset-cpus=2,3就表示該容器只能使用第2號cpu和第3號cpu;–cpu-shares該選項用於指定容器使用cpu的比例；比如宿主機上只有一個容器，而該容器啟動時指定–cpu-shares=1024，則表示，如果沒有其他容器，則它可以使用宿主機上的所有cpu資源，如果有第二個容器啟動時，指定cpu-shares=512，那麼第一個容器會從原來使用整個宿主機的cpu變為使用整個宿主機的cpu的2/3；以此類推，如果有第三個，第四個，他們使用cpu資源都是按照給定的比例動態調整；

　　示例：第一個容器使用–cpu-shares=256;第二個容器使用–cpu-shares=512，看看當第一個容器啟動后，看看cpu使用情況，然後第二個容器啟動后再看看cpu使用情況

　　提示：可以看到當第一個容器啟動時，雖然設置的cpu-shares=256，但是它還是把所有核心幾乎都跑滿了；我們在跑一個容器看看，看看第二個容器啟動后，第一個容器的cpu使用情況是否有變化？

　　提示：從上面的結果看，t1和t2的cpu使用比例大概是1比2；總量還是400%並沒有變化；

　　示例：設置容器使用1.5個CPU核心

　　提示：從上面的結果可以看到使用–cpus來限定容器使用的CPU資源，默認它會在每顆黑核心上都要使用一部分，但是重量不會超過150%；

　　示例：限定容器使用CPU核心，只能在0號和3號核心上使用；

　　提示：從上面的結果可以看到，限定t1容器只能使用0號和3號CPU后，1號和2號就基本不會被使用，總量也不會增加；

本站聲明:網站內容來源於博客園,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※為什麼 USB CONNECTOR 是電子產業重要的元件?

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※台北網頁設計公司全省服務真心推薦

※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

※推薦評價好的iphone維修中心

別克君威點評：君威和雅閣同屬主打運動型的轎車，而全新系的君威不僅搭載了性能更好的9速HYDRA-MATIC智能變速箱，還對車身進行了輕量化處理，而豐富的配置和全方位加速運動下的操控感也是令人眼前一亮。此外，優化后的車內空間和給力的主動安全配置，足以讓君威即使是在實力強勁的雅閣面前也不會黯然失色，至於其充沛有勁的動力在其同級車裡面也算是个中翹楚。

在如今的21世紀，迅速崛起的90后一代已經是購車買車的生力軍，而對年輕運動化的追求是其購車的重要因素，很多的車企為了迎合市場的需求，也紛紛開始走年輕運動化路線，連素來以成熟穩重為主打歌的日系三劍客也無所倖免。今天，就來和大家聊一聊那些運動年輕級別的車子。

本田雅閣

點評：十代雅閣顛覆了其在人們心中的傳統形象，激進的運動氣質，轎跑似的身姿以及加長的車身更顯年輕活力和視覺衝擊力，可是一直令人期待的2.0T+10AT卻並未搭載在新一代雅閣之上，不免令人感到些許失落，但1.5T+CVT無級變速器的動力總成所帶來的7.6秒加速成績以及超強的乘坐舒適感，還是令人很驚艷。而依靠驚為天人的顏值和全面提升的實力，面對更為年輕化的90後市場新生代雅閣也是競爭力十足，至於在售價方面也是十分給力。

豐田凱美瑞

點評：八代凱美瑞基於全新的TNGA平台打造，從內到外都能給人一股全新的感受，完全沒有老款車的味道，而操控和運動性也成為此代凱美瑞的代名詞。至於在性價比方面它也做到了同級之最，無論是配置還是其它方面表現都很符合它的售價。八代凱美瑞全新的2.5L引擎的壓縮比可達13.0:1，將熱效率提高到40%，對燃油經濟性有很大的提升，動力性能表現也是更為有勁，匹配8AT的變速箱，換擋快且順，可以說，這兩大核心部件是此次換代凱美瑞的精華所在。

別克君威

點評：君威和雅閣同屬主打運動型的轎車，而全新系的君威不僅搭載了性能更好的9速HYDRA-MATIC智能變速箱，還對車身進行了輕量化處理，而豐富的配置和全方位加速運動下的操控感也是令人眼前一亮。此外，優化后的車內空間和給力的主動安全配置，足以讓君威即使是在實力強勁的雅閣面前也不會黯然失色，至於其充沛有勁的動力在其同級車裡面也算是个中翹楚。相信，有顏值有實力還有不錯購車優惠君威一定可以給你不一樣的體驗。

馬自達阿特茲

點評：說運動車必然少不了阿特茲，畢竟其運動屬性可是深入人心，魂動理念下的高顏值我們在這就不贅述了，來說說最新款阿特茲的配置，18款的阿特茲在配置上可謂是誠意滿滿，無論是主動配置還是操控配置那都是異常的豐富。值得一提的是，新款的阿特茲新加入了一套GVC加速度矢量控制系統，可進一步全面的提升其運動操控感，駕駛體驗會更有趣味性。另外，阿特茲看起來是有點不溫不火，但是從其銷量和定位上來看，八九不離十都是在悶聲發大財。

日產天籟

點評：在紐約車展上全新的Altima（天籟）正式亮相，不過目前尚未引入國內，但就目前國內天籟來看，性價比也是非常的高，市場優惠也是非常的給力。新款的Altima在各方面都進行了相應升級，外觀更為年輕運動化，配置也充滿黑科技，素有大沙發之稱的座椅舒適性也是絕佳，而最大的變化還是在於其2.5L的發動機，匹配模擬7擋CVT變速箱，不僅動力有勁，換擋也是又快又平順。相信新款天籟若能引入國內，憑藉在消費者中的良好口碑和雄厚的硬實力，在合資中級車中定會有不錯的競爭優勢。

結語

上述的這幾款車都是比較注重操控和運動，性價比也相對比較高的中型車，相信對於喜歡操控和運動的年輕人來說，吸引力絕對足夠大。另外，覺得，年輕運動將會逐漸成為車企造車的新趨勢，而這一趨勢也勢必為年輕人購車帶來新的選擇和方向。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

【其他文章推薦】

※為什麼 USB CONNECTOR 是電子產業重要的元件?

※網頁設計一頭霧水該從何著手呢? 台北網頁設計公司幫您輕鬆架站!

※台北網頁設計公司全省服務真心推薦

※想知道最厲害的網頁設計公司"嚨底家"!

※推薦評價好的iphone維修中心