为什么要研究这个东西:在upload前先把Mat通过registerPageLocked锁定至显存中,能显著加快程序的速度。例如:先运行src_regist.create(cvSize(8192,8192),CV_16UC1); cv::gpu::registerPageLocked(src_regist);再运行 gpusrc.upload(src_regist);耗时为2ms; 但把第1步去掉
转载 2024-03-29 14:24:34
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一、 CV_SSE系列指令集的预编译符号定义在opencv2/core/internal.hpp这个头文件中,如果你不包含这个头文件的话,把源码拷贝到自己的函数中,CV_SSE是不被定义的 下面是harrisCorner中的一部分代码 /*该函数的主要作用是利用给定的梯度协矩阵计算每一个点上的harris角点响应强度矩阵*/ static void calcHarris( const
OpenCV提供了一套高效的内存管理方案,提升了内存申请速率,减少了内存碎片,能够很好的提升程序的稳定性,同时支持线程同步。下面是对OpenCV内存管理源码中alloc.cpp的主要函数fastMalloc()和fastFree()的解读研究。1、启用内存池分配内存 OpenCV3.1中(包括之前的版本),默认是不启用内存池分配的。我的办法是对源码修改后重新编译。步骤如下: 在alloc
最近开始做行人检测,因此开始接触faster-rcnn,这里贴上配置教程(亲测可行),不过是基于cpu的,蓝瘦。。。参考博客:http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置)              (faster-rcnn配置)环境:ubuntu16.04一、首先要
转载 2024-08-22 11:40:26
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文当我们cpu使用率高的情况下会出现什么情况?我们访问程序的速度比较慢,运行时间长。系统崩溃,无法访问程序。什么情况会导致Java应用程序的CPU使用率飙升?解决这个问题之前我们先了解几个知识点:1.如何计算CPU使用率?CPU%= 1 - idleTime / sysTime * 100idleTime:CPU空闲的时间sysTime:CPU处于用户模式和内核模式的时间总和2.与CPU使用率有关
转载 2024-08-30 13:53:28
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关于Opencv 内存泄漏的一些总结1、内存泄露内存泄露是说没有释放已经不能使用的内存,这里一般指堆的内存才需要显示的释放。比如用malloc,calloc,realloc,new分配的内存是在堆上的,需要用free,delete显示的回收。内存泄露最明显的一是程序很慢,在运行程序时你可以启动任务管理器,会看到程序占用的内存一直“砰砰砰”的往上涨:最后直接崩溃,或者你关闭程序的时候也会异常退出1)
转载 2024-05-26 17:39:14
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Linux查看CPU和内存使用情况 在系统维护的过程中,随时可能有需要查看 CPU 使用率,并根据相应信息分析系统状况的需要。在 CentOS 中,可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。运行 top 命令后,CPU 使用状态会以全屏的方式显示,并且会处在对话的模式 -- 用基于 top 的命令,可以控制显示方式等等。退出 top 的命令为 q (在 top 运行中敲 q 键一次
在系统维护的过程中,随时可能有需要查看 CPU 使用率,并根据相应信息分析系统状况的需要。在 CentOS 中,可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。运行 top 命令后,CPU 使用状态会以全屏的方式显示,并且会处在对话的模式 -- 用基于 top 的命令,可以控制显示方式等等。退出 top 的命令为 q (在 top 运行中敲 q 键一次)。top命令是Linux下常用的性能分析工具
top命令top命令相当于Windows中的任务管理器,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况 在命令行中输入 “top”:   PID:进程的ID   USER:进程所有者   PR:进程的优先级别,越小越优先被执行   NInice:值   VIRT:进程占用的虚拟内存   RES:进程占用的物理内存   SHR:进程使用的共享内存   S:进程的状态。S表示休眠,R表示正在
# Linux查看CPU占用情况 在Kubernetes(K8S)中,了解系统的CPU占用情况是非常重要的,可以帮助我们优化资源的分配,提高系统性能。在Linux系统中,我们可以通过一些命令来查看CPU占用情况。下面我将介绍具体的步骤和代码示例,让你可以轻松了解系统的CPU情况。 ## 操作步骤 以下是Linux中查看CPU占用情况的操作步骤: | 步骤 | 操作 | |-------|
原创 2024-05-27 10:29:25
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# Android获取CPU占用情况 在开发Android应用程序时,了解系统的CPU占用情况对于优化性能和提高用户体验至关重要。本文将介绍如何通过代码来获取Android设备的CPU占用情况,并通过饼状图展示数据。 ## 获取CPU占用情况 在Android开发中,可以使用`/proc/stat`文件来获取系统的CPU占用情况。这个文件包含了有关CPU使用情况的信息,可以通过读取该文件来获
原创 2024-02-25 06:45:32
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Oracle数据库经常会遇到CPU利用率很高的情况,这种时候大都是数据库中存在着严重性能低下的SQL语句,这种SQL语句大大的消耗了CPU资源,导致整个系统性能低下。当然,引起严重性能低下的SQL语句的原因是多方面的,具体的原因要具体的来分析,下面通过一个实际的案例来说明如何来诊断和解决CPU利用率高的这类问题。操作系统:solairs8数据库:Oracle9.2.0.4问题描述:现场工程师汇报数
原创 2016-01-29 10:40:35
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Kubernetes(K8S)是一个开源的容器编排平台,用于自动化容器部署、扩展和操作。在K8S中,我们经常需要查看各个节点的CPU占用情况来监控集群的运行状态。使用`top`命令可以帮助我们实现这个目的。 下面让我们来看一下如何通过在K8S集群中使用`top`命令来查看CPU占用情况,以及每一步需要做什么。 **步骤**: | 步骤 | 操作 | |----|----| | 1 | 首
原创 2024-04-24 11:16:25
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# 教你如何查看 Android CPU 占用情况 查看 Android 设备的 CPU 占用情况在性能分析和优化应用时非常重要。本文将为刚入行的开发者提供一个简单的流程,帮助你实现这一功能。我们会通过定义的步骤、代码示例和相关图表,确保你能轻松上手。 ## 流程概述 下面是整个流程的步骤概览: | 步骤 | 描述 | |------|--
原创 2024-08-21 07:53:28
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# 解决 Android OpenCV 占用 CPU 过大的问题 在Android开发中,使用OpenCV进行计算机视觉处理时,有时会遇到CPU占用过高的情况。这不仅会导致设备发热,还会影响用户体验。本文将为你提供一套完整的解决方案,从分析问题到优化代码,使你的应用更加高效。 ## 整体流程 以下是解决Android OpenCV CPU占用过高问题的步骤: ```markdown | 步
原创 10月前
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系统ubuntu16.04 自带python3.5.2第一 安装依赖包sudo apt-get install libprotobuf-dev(接口的版本太低) sudo apt-get install libleveldb-dev sudo apt-get install libsnappy-dev sudo apt-get install libopencv-dev(简装) sudo
一、配置所需1.我的电脑配置Win10 64+i5-9300H+GTX1660 Ti2.OpenCV配置OpenCV 4.3.0 下载地址:OpenCV 4.3.0 Windows下载地址 OpenCV 扩展下载地址(可能由于商业的考虑4.0以后的cuda配置需要扩展包请下载对应版本的扩展包):opencv_contrib 下载地址 二者请选择一个盘放入,我这里放的是G盘: G:\opencv和G
收到服务器报警,服务端的一个java服务占用cpu200%多。该服务里面跑了很多线程,于是想找到是谁引起的 1、首先dump出该进程的所有线程及状态 使用命令 jstack PID 命令打印出CPU占用过高进程的线程栈. jstack -l 5683 > 5683.stack 将进程id为5683的线程栈输出到了文件 2、使用top命令找到耗cpu的线程   &nbs
转载 2023-08-25 21:34:16
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     戏剧性阶段一:问题的出现 最近在使用opencv的时候,发现在图像函数部分,opencv的内存管理存在一定问题。在使用IplImage的图像cvcloneImage()后,调用cvReleaseImage()时,内存并不能全部释放。在实时视频处理程序中,伴随程序运行,很容易造成系统内存消耗殆尽。举例来说,看下面的一个最简单代码:#include"c
中间件及单体架构消息中间件在实际的项目中,大部分的企业项目开发中,在早期都采用的是单体的架构模式单体架构把所有的业务和模块、源代码、静态资源文件等都放在一个工程中,如果其中的一个模块升级或迭代发生一个很小的变动都会重新编译和重新部署项目。(耦合度高)这种的架构存在的问题就是:耦合度太高运维的成本过高不易维护服务器的成本高(服务器资源的浪费)以及升级架构的复杂度也会增大(局限性)这样就有后续的分布式
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