云服务器对于仅有一台性能较弱的轻薄本的大学生进行实验的性能提升-阿里云开发者社区

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云服务器对于仅有一台性能较弱的轻薄本的大学生进行实验的性能提升

简介: 作为一名轻薄本用户,本身的笔电主频最高只有1.8GHz,实际上使用起来还是有诸多限制,本次测试了利用云服务器进行模式识别大作业的运行,比对运行效率,确实有相当大的提升。
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首先进行自我介绍:
本人是计算机科学与技术的大三学生,目前就读于哈尔滨工业大学(深圳)。
因为平时受自身的笔记本电脑的性能限制困扰,进行实验时需要等待一定的时间,总归会造成时间的浪费。所以,处于对更高性能的追求,我在网络上开始寻找可用的云服务器资源用以辅助学习,顺便继续锻炼操作Linux开发的能力,正好了解到了阿里云的“云翼计划”提供了试用及免费续费的机会,借此机会进行一次体验。

接下来介绍目前的使用状况:
因为最近正好完成了模式识别的大作业,在本地的机器上运行时间较长,于是借着这个机会,我把之前实现的作业搬运到云服务器ECS上运行。运行结果中可以看出来,的确对效率有一个相当大的提升,这说明云服务器带来的提升很明显,确实能够辅助实验进行。
这次采用的是基础分类器KNN进行服装数据集FASHION-MNIST的分类,这是一个于手写数字集MNIST类似的服装类型的数据集。实验使用KNN分类器,依照少数服从多数原则,对实验样本寻找在数据集中最近的K个样本,根据其中的多数判定为待定样本的类别。
为了提高样本的特征,而且进行速度的优化,对样本进行PCA降维处理,主要思想是保留方差最大的维度,以把握住样本的特征,同时使用了拉普拉斯算子和高斯滤波进行图像处理。
拉普拉斯算子能够更好的概括出图像的边缘,高斯滤波则是进行降噪。
接下来展示部分对比截图:
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可以看到,用时仅为在本机实验的一半,由于全部结果的比对都展示出来比较冗杂,就仅仅展示一对结果。
可以说提升还是比较的明显。

使用技巧:
强烈建议使用VScode进行代码编辑,不仅仅是因为其界面UI设计得很棒,更因为其具有相当多相当好用的扩展,可以让代码编辑变得及其方便和舒适,极大地提升工作效率。
因为在学校开设的操作系统课程的实验课中涉及了用VScode连接远程实验平台的教程,所以我这里贴了我们学校的实验教程,很有用,相信聪明的你一定能够掌握其中的要义,由于不确定是否允许直接转载,但是具体内容欢迎在搜索引擎中搜索寻找,我自己试过还是很快的。
大概内容就是生成rsa密钥,并且上传至云服务器,之后即可在VScode上用ssh连接了。
界面截图
界面截图.png
实验的实用工具还有git,git是一个非常好用的代码版本管理平台,具体的用法我们学校的实验教程里也有,欢迎参考我们学校的文档,操作系统课程实验中心的老师很认真,负责实验的助教也很热心,帮助很大。

实验源码:
https://gitee.com/Amethyst1024/pattern-recognition-experiment

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