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【模型加速】PointPillars模型加速实验(1)
在阅读这个系列文章之前假定你已经对PointPillars算法本身有一定的了解，并且有一个可用的Pytorch模型。这里的加速实验主要还是遵循"Pytorch-->ONNX-->TensorRT引擎-->推理"这一思路，暂不涉及使用TensorRT API手动搭建网络。 实验环境 系统，Ubuntu16.04内核，Linux【玩转PointPillars】点云特征提取结构PFE(PillarFeatureNet)
PointPillars整体网络结构有三个部分构成，他们分别是PFN(Pillar Feature Net),Backbone(2D CNN)和Detection Head(SSD)。其中PFN是PointPillars中最重要也是最具创新性的部分。 在正式讨论PFN之前我们可以幻想一下自己变成一个小蜜蜂，飞翔在3D点云空SaltStack数据系统
SaltStack数据系统 SaltStack有两大数据系统，分别是： GrainsPillar SaltStack数据系统的组件 SaltStack组件之Grains Grains是SaltStack的一个组件，其存放着minion启动时收集到的信息。 Grains是SaltStack组件中非常重要的组件之一，因为我们在做配置部署的过程中会经常使用它，GraiSaltStack之数据系统
SaltStack之数据系统 SaltStack数据系统SaltStack数据系统组件 2.1 SaltStack组件之Grains 2.2 SaltStack组件之Pillar 2.3 Grains与Pillar的区别SaltStack数据系统 SaltStack有两大数据系统，分别是： Grains Pillar 2. SaltStack数据系统组件 2.1 SaltStack组件之Grains GrainsPython实验6:模拟汉诺塔问题
编写函数，接受一个表示盘子数量的参数和分别表示源，目标，临时底座的参数，然后输出详细移动步骤和每次移动后三个底座上的盘子分布情况。 `class Pillar: def init(self,str,num): self.key=str self.value=num def Hanoi(num,a,b,c): if num==1: a.value-=1 c.value+=1 print(a.kVoxelNet: VFELayer 和 PointPillar: PFN_Layer
voxelnet是通过VFE获得每个voxel的特征，然后采用3DCNN获得全局特征pointpillar模型训练上，car单独训一个模型，ped和cyc单独训一个模型 特征提取网络 这个模块是把无序的点云转换成有序的结构化的pseudo image格式，也就是说，输入的是n x 4的一帧点云，输出的是[C, H, W]的特征图。 这如何通过 Saltstack pillar组件定义与被控主机相关的任何数据？
什么是pillar？pillar也是Saltstack最重要的组件之一，其作用是定义与被控主机相关的任何数据，定义好的数据可以被其他组件使用，如模板、state、API等。在pillar中定义的数据与不同业务特性的被控主机相关联，这样不同被控主机只能看到自己匹配的数据，因此pillar安全性很高，适用于一些比较敏Linux-saltstack-3 saltstack的grains和pillar的基本使用
@目录一、简介二、grains1.查看客户端所有的grains项2.查看grains的所有的项和值3.查看某个项和值（1）语法1：（2）语法2:4.根据grains来匹配目标主机例子1：使用单个项匹配主机例子2：多层项嵌套匹配主机5.自定义grains方法1：修改minion文件(1)修改客户端的配置文件(2)重启salt-minion服务(3)查原创-salt批量替换变量（例如nginx域名）
当批量更新nginx配置文件是，某些场景中每个服务器都可以使用单独的域名，这时候使用salt批量修改就要使用pillar模块去做变量匹配。下面举例： 编写一个tmp/lyztest.txt。文件传输后匹配变量赋值目标主机b020063的域名为lyz_testb020063.com，实现变量匹配的效果。 [root@b020150 lyzsalt pillar 常用设置
1、设置pillar cat /srv/pillar/vars.sls {% if grains['fqdn'] == 'saltminion' %} webserver: httpd state: test01 {% elif grains['fqdn'] == 'saltminion02' %} webserver: nginx state: test02 {% endif %} [root@salttest pillasaltstack 批量修改hostname
1. pillor配置 vim /etc/salt/master#pillar默认不开启，将参数设置为True pillar_opts: True#设置文件目录 pillar_roots: base: - /srv/salt/pillar 2. 在pillar目录下创建hostname.sls（ip和主机名的键值对） cat pillar/hostname.sls ip_hostname: 172.16.1.12: web1 3.自动运维工具 -saltstack安装使用(实例演示!!!)
saltstack概述 在生产环境中，服务器往往不止一两台，一般都是成千上万台服务器。这对运维人员来说管理难度太大了，而saltstack是一个新的基础平台管理工具，可以支持管理上万台服务器规模，数秒钟即可完成数据传递，是现在用的比较多的自动化运维工具之一。 Salt是一个基础平台管理工具。Salsaltstack——自动运维编排工具
简介 Salt是一个基础平台管理工具，基于 python 语言开发。SaltStack 采用 C/S模式，server端就是salt的master，client端就是minion，minion与master之间通过ZeroMQ消息队列通信。master监听4505和4506端口，4505为master和minion认证通信端口，4506为master用来发送命令或者接收minion的命令Saltstack组件grains pillar 与jinja模板使用详解
Grains是saltstack组件中非常重要的组件之一，它用来记录minion的系统信息（操作系统、域名、IP地址、内核信息、操作系统类型、内存信息以及其他更多的系统信息）。 Grain收集的信息是静态的，在minion第一次启动时采集数据（除非下次重起，否则数据不会变化）。 Pillar是在salt 0.9.8版【2】Saltstack handbook：Grains and Pillar
写在前面的话 上一节谈及了 Saltstack 的安装和初始化配置，本节将谈谈 Saltstack 中两个重要的东西，Grains 和 Pillar。 数据系统 Grains 入门 Grains 是静态数据，其数据来源于 Minion 启动的时候收集的有关客户端本地的相关信息。 包括操作系统，内核，CPU，内存，硬盘，设Saltstack的Grains和Pillar管理工具
接上个实验的实验环境 grains工具（静态） grains是minion端的静态变量，在master端通过grains可以获得minion对应的变量值。静态变量一定要同步 有三种方式 第一种方式 在server3上打开grains工具包： cd /etc/salt/ vim minion grains: roles: - apache 修改文件后saltstack的jinja模块应用
jinja模块 有多种方式，以apache的ip和端口为例 第一种：直接在apache下的install.sls中修改，加入port：80即可 第二种 将端口定义成变量的形式： port:{{ port}} 在httpd.conf中也要写入相应的变量 推送 第三种 将变量定义到当前目录下的lib.sls中：{% set ho企业——saltstack自动化部署软件之Grains、Pillar
一.什么是Grains和Pillar？ Grains：grains是minion第一次启动的时候采集的静态数据，可以用在salt的模块和其他组件中。其实grains在每次的minion启动（重启）的时候都会采集，即向master汇报一次的。grains是minion启动时加载的，在运行过程中不会发生变化，所以是静态数据。grains中包含诸如Salt Stack - Pillar
数据系统 - Pillar Pillar是Salt非常重要的一个组件，它用于给特定的minion定义任何需要的数据。Pillar的一个特点，Pillar数据是与特定minion关联的，也就是说 每一个minion都只能看到自己的数据。 存储位置 存储在master端，修改/etc/salt/master： pillar_roots: base: - /srv