fuse

用户空间文件系统（Filesystem in Userspace，简称FUSE）是操作系统中的概念，指完全在用户态实现的文件系统。目前Linux通过内核模块对此进行支持。一些文件系统如ZFS，glusterfs和luster使用FUSE实现。 Linux用于支持用户空间文件系统的内核模块名叫FUSE，FUSE一词有时特指Linux下的用户空间文件系统。 文件系统是一个通用操作系统重要的组成部分。传统上操作系统在内核层面上对文件系统提供支持。而通常内核态的代码难以调试，生产率较低。 Linux从2.6.14版本开始通过FUSE模块支持在用户空间实现文件系统。 在用户空间实现文件系统能够大幅提高生产率，简化了为操作系统提供新的文件系统的工作量，特别适用于各种虚拟文件系统和网络文件系统。上述ZFS和 glusterfs都属于网络文件系统。但是，在用户态实现文件系统必然会引入额外的内核态/用户态切换带来的开销，对性能会产生一定影响。 目前Linux，FreeBSD,NetBSD,OpenSolaris和Mac OSX支持用户空间态文件系统。 比较知名的用户空间文件系统: ExpanDrive: 商业文件系统，实现了SFTP/FTP/FTPS协议； GlusterFS: 用于集群的分布式文件系统，可以扩展到PB级； SSHFS: 通过SSH协议访问远程文件系统； GmailFS:

FUSE：用户空间文件系统（Filesystem in Userspace），是Linux 中用于挂载某些网络空间，如SSH，到本地文件系统的模块。 如果装的是双系统，centOS并不支持ntfs分区，所以挂载就成了第一件大事。 1. 安装fuse 网上建议不要用二进制包安装而应该用源代码安装，所以我直接用的源码安装，去这里下载fuse： [url]http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=121684[/url] 也可以去这里：[url]http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=121684&package_id=132802[/url] (这里的版本比较多) 我是装的fuse-2.8.0-pre1，才成功的。之前试了一下 2.7.4，2.7.3，2.7.2，2.7.1，均以失败告终。 在下载文件包的README里，有编译步骤 即： ./configure make make install modprobe fuse 用比较老的版本的fuse，在./configure时出现错误： FATAL: Module fuse not found. fuse: device not found, try 'modprobe fuse' first FUSE

MFS概述 MooseFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统。它把数据分散存放在多个物理服务器上，而呈现给用户的则是一个统一的资源。 优势 1、高可靠（数据的多个拷贝被存储在不同的计算机上） 2、通过附加新的计算机或者硬盘可以实现容量的动态扩展 3、删除的文件可以根据一个可配置的时间周期进行保留（一个文件系统级别的回收站） 4、不受访问和写入影响的文件连贯快照 缺点 master服务器不能解决单点故障 MFS的构成 元数据服务器（Master）： 在整个体系中负责管理文件系统，维护元数据，目前不支持高可用。 元数据日志服务器（MetaLogger）： 备份Master服务器的变化日志文件，当master服务器损坏，可以从日志服务器中取得文件恢复。 数据存储服务器（Chunk Server）： 真正存储数据的服务器，服务器越多，容量就越大，可靠性越高，性能越好。 客户端（Client）： 可以像挂载NFS一样 挂载MFS文件系统 实验拓扑图 实验环境     服务器                 IP地址              master服务器         192.168.13.128 log日志服务器         192.168.13.129 chunk1服务器         192.168.13.130 chunk2服务器         192.168.13

转载请注明出处： https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/12150637.html 论文 HRNet：Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation https://arxiv.org/abs/1902.09212 HRNetV2：High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions https://arxiv.org/abs/1904.04514 官方代码： https://github.com/HRNet 包括如下内容 1 简介 论文指出，有两种主要的计算高分辨率特征的方式：1 从ResNet等网络输出的低分辨率特征恢复高分辨率特征，同时可以得到中分辨率特征，如Hourglass、SegNet、DeconvNet、U-Net、encoder-decoder等。此时，可以使用上采样网络得到高分辨率特征，上采样网络应当和下采样网络互为对称网络（也有不对称的上采样过程，如RefineNet等）。2 通过高分辨率特征及并行的低分辨率特征来保持高分辨率特征。另一方面，空洞卷积可以用于计算中分辨率的特征。 HRNet能够保持高分辨率的特征，而不是从低分辨率的特征恢复高分辨率的特征。 2