与其他模型在不同分辨率下性能对比 算法 < 3 图 1-1 展示了不同尺寸网络下各检测算法的性能对比，曲线上的点分别表示该检测 算法在不同尺寸网络下（s/tiny/nano）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右 分别表示图像分辨率依次增大时（384 分别表示图像分辨率依次增大时（384/448/512/576/640）该模型的性能，从图中可 以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的 改进： ● 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神经网络设计 思想的启发，基于 RepVGG style[4] 网络，如何使用 QAT 来恢复量化模型精 度，我们一直存有困扰。如下图 4（左）所示，如果对重参数化操作之前的多分支网 络进行 QAT，对每个分支分别添加伪量化算子进行量化感知训练，由于每个分支的 量化参数不同，导致多分支结构无法等效融合进行高性能部署；如果对重参数化操作 之后的单分支网络进行 QAT， 由于网络中不再有 BN 层，使用 QAT 方法进行微调并 不容易恢复到浮点精度。而对于 RepOpt

遇到的问题和挑战，同时本文也提供我们的解决思路：通过数据JSON化，运营流程化，接口SDK化分别 解决了运营平台的灵活性、高效性和稳定性。APPKIT帮助产品、运营和研发提升C端的开发和运营效 率，加速产品的迭代进程。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 目前基于APPKIT的平台化特性，对App的模块化配置、 Picasso  的JS的管理、ABTest、个人中心入口 根 据服务所在机器内存与服务本身内存占用来确定，确保增加LruCache后，服务本身内存占用在安全范围 内；同时可以根据查询操作统计缓存数据在实际使用中的命中率。 下图是增加LruCache结构前后，且增加LruCache后命中率高于95%的情况下，针对持续增长的QPS得 出的数据获取平均耗时(ms)对比图： 引入LruCache前后平均耗时 根据平均耗时图显示可以得出结论： 1. 使用的需求。 2. 增加LruCache结构后，耗时下降一个量级。从平均耗时角度看，QPS不高于500的情况下，耗时低于2ms。 下图是增加LruCache结构前后，且增加LruCache后命中率高于95%的情况下，针对持续增长的QPS得 出的数据获取Top999耗时(ms)对比图： LruCache在美团DSP系统中的应用演进 - 美团技术团队 引入LruCache前后TP999耗时

Nacos 架构 这种机制保证了 Distro 协议可以作为⼀种 AP 协议，对于读操作都进行及时的响应。在网络分区 的情况下，对于所有的读操作也能够正常返回；当网络恢复时，各个 Distro 节点会把各数据分片的 数据进行合并恢复。 小结 Distro 协议是 Nacos 对于临时实例数据开发的⼀致性协议。其数据存储在缓存中，并且会在启动 时进行全量数据同步，并定期进行数据校验。 在 Distro 网络短暂不可用: 客户端需要能接受短暂网络抖动，需要⼀定重试机制，防止集群抖动，超过 阈值后需要自动切换 server，但要防止请求风暴。  断网演练：断网场景下，以合理的频率进行重试，断网结束时可以快速重连恢复。 49 > Nacos 架构 5. 安全性 支持基础的鉴权，数据加密能力。 6. 低成本多语⾔实现 在客户端层面要尽可能多的支持多语言，至少要支持⼀个 Java 服务端连接通道，可以使用多个主 写的协议不做改造是无法支持的，这意味着 Zookeeper 不能在 没有人工干预的情况下做到双机房容灾。在单机房断网情况下，使机房内服务可用并不难，难的是 如何在断网恢复后做数据聚合，Zookeeper 的单点写模式就会有断网恢复后的数据对账问题。Eure ka 的部署模式天然支持多机房容灾，因为 Eureka 采用的是纯临时实例的注册模式：不持久化、所 有数据都可以通过客户端心跳上报进行补

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： // === File: recursion.cpp === /* 使用迭代模拟递归 */

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： // === File: recursion.cs === /* 使用迭代模拟递归 */ int

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： // === File: recursion.go === /* 使用迭代模拟递归 */ func

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： // === File: recursion.java === /* 使用迭代模拟递归 */

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： // === File: recursion.kt === /* 使用迭代模拟递归 */ fun

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： # === File: recursion.py === def for_loop_recur(n:

评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 27 迭代 递归 实现方 式 循环结构 函数调用自身 时间效 率 效率通常较高，无函数调用开销 每次函数调用都会产生开销 内存使 用 通常使用固定大小的内存空间 累积函数调用可能使用大量的栈帧空间 适用问 题 适用于简单循环任务，代码直观、可读性 好 系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 返回地址等数据。 2. 归：当函数完成执行并返回时，对应的栈帧会被从“调用栈”上移除，恢复之前函数的执行环境。 因此，我们可以使用一个显式的栈来模拟调用栈的行为，从而将递归转化为迭代形式： // === File: recursion.swift === /* 使用迭代模拟递归 */