openCV训练程序申请内存不足
在用OpenCV训练分类器（特别是训练Adaboost类型的分类器）的时候，当样本的数量特别大的时候，就会出现申请内存不够的情况，很早以前碰到过这样的情况，最近再训练的时候又出现了这样的情况，于是在网上找了一下解决方法。首先给出我的配置吧，win7 64位 + vs2010 + opencv2.4.9，其实这个问题的产生应该只与系统有关系本
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2024-03-15 19:30:51
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前言网上经常看到各种IO：BIO、NIO、AIO…花了点时间研究了下，大致了解其模型和原理，特整理一份笔记。学习不同的IO模型之前，有几个概念必须先理清楚。同步、异步同步异步关注的是消息的通信机制，也是相对而言的。同步：程序有序性，第二步的执行必须依赖第一步，只有当第一步执行完了，第二步才能开始执行。异步：程序无序，第二步的执行不依赖于第一步，即使第一步没完成，第二步照样执行。 JS中的setTi
不知大家收到信息没？微软已经做好了推送今年最重要Windows10版本的准备了，那就是许多游戏玩家期待已久的Windows10 20H1。该版本的更新其中就包括Windows Display Driver Model(WDDM)2.7，可提高多显示器设置上的整体游戏性能，视频输出和刷新率。另外还有小电在别的文章中提及到的磁盘/CPU使用率过高问题，该系统版本会通过Windows Search减少磁
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2024-05-24 15:21:25
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当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到 load average，如下图所示。它表示系统在1、5、15分钟的平均工作负载。那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢？load average:系统平均负载是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的
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2024-02-29 16:21:39
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目录深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件：TPU深度学习硬件：CPU和GPU1.提升CPU的利用率Ⅰ：提升空间和时间的内存本地性①在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器L1：访问延时 0.5nsL2：访问延时 7 ns(14 * L1)主内存访问延时： 100ns(200 * L1)，内存访问太慢了② 提升空间和时间的内存本地性时间：重用
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2024-03-28 13:38:16
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1. 使用GPU训练一直在纠结把GPU的使用放在哪里，觉得放在pytorch那里也不太合适，所以就放在这里了。 按照唱歌和不唱歌太难区分了，所以我用星黛露和草莓熊新建的训练集： 测试集：方法一使用GPU训练需要在：①网络模型、②损失函数、③数据，三个地方调用.cuda()即可。严谨一点，我们需要加上判断torch.cuda.is_available()。完整代码如下：import torch
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2024-05-07 18:19:17
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1、window下TensorFlow版本支持说明 从上面的说明知道现在TensorFlow在window下只支持 Python3.5，所以在安装TensorFlow时，Python环境一定选择Python3.5（比如你选择通过Anaconda来安装Python环境话一定要选Python3.5 Anaconda4.2.0）。2、安装TensorFlow（GPU）（1）Ana
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2024-08-13 08:46:27
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作为一个NLPer，bert应该是会经常用到的一个模型了。但bert可调参数很多，一些技巧也很多，比如加上weight-decay, layer初始化、冻结参数、只优化部分层参数等等，方法太多了，每次都会纠结该怎么样去finetune，才能让bert训练的又快又好呢，有没有可能形成一个又快又好又准的大体方向的准则呢。于是，就基于这个研究、实践了一番，总结了这篇文章。1.使用误差修正，训练收敛变快，
1.Yolov5学习率调整策略:lr_scheduler.LambdaLR本代码模拟yolov5的学习率调整，深度解析其中torch.optim.lr_scheduler在yolov5的使用方法，有助于提高我们对该代码的理解。 为了简单实现模拟yolov5的学习率调整策略，在此代码中我使用resnet18网络，yolov5则使用的是darknet网络骨架。 在yolov5代码训练的过程中，作
> 本文是通过学习专栏《Linux性能优化实战》05 | 基础篇：某个应用的CPU使用率居然达到100%，我该怎么办？
## CPU 使用率
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为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断，Jiffies 的值就加 1。
节拍率 HZ 是内核的可配选
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2024-05-25 19:50:19
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Golang中的CPU占满100%及解决方案 有一个流媒体适配服务，出现了CPU开销很大的问题，一个服务把CPU资源占满了，导致其他服务无法正常工作。 下面来详细记录发现bug和解决的流程。发现CPU开销很大扫描发现，是垃圾回收导致 CPU 使用上升 ：Time: Mar 22, 2019 at 5:52pm (CST)
Duration: 1mins, Total
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2024-05-05 19:40:05
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一：参数更新1.普通更新最简单的更新方法就是将参数沿着负梯度的方向更新。由于要将损失值降到最小，所以沿下降最快的负梯度进行下降。假设有一个变量x和它的梯度dx，那么普通更新为x += - learning_rate * dx learning_rate为学习率，是一个固定常量/超参数，作用于全局数据，总会使损失值减小。 2.动量更新这种方法是模拟物理。将损失值看作是一座山，而优化的过程就是一质点在
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2024-04-22 13:17:02
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-------------------paper---------------------一种基于GPU并行计算的MD5方法0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------[Code]Sec
【时间】2018.12.13【题目】tf.ConfigProto和tf.GPUOptions用法总结概述tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置，而tf.GPUOptions可以作为设置tf.ConfigProto时的一个参数选项，一般用于限制GPU资源的使用。一、tf.ConfigPrototf.ConfigProto一般用在创建sessio
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2024-06-25 06:47:35
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K8S的pod探针（livenessProbe，readinessProbe），kubelet对pod的状态检查（kubelet-exec，httpGet，tcpSocket）1、kubelet的探测方式2、livenessProbe探针2.1、livenessProbe和kubelet-exec2.2、livenessProbe和kubelet-httpGet2.3、livenessProbe
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2024-07-16 13:59:06
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一，使用taskset充分利用多核cpu，让cpu的使用率均衡到每个cpu上#taskset-p, 设定一个已存在的pid，而不是重新开启一个新任务-c, 指定一个处理，可以指定多个，以逗号分隔，也可指定范围，如：2,4,5,6-8。1，切换某个进程到指定的cpu上taskset -cp 3 132902，让某程序运行在指定的cpu上taskset -c 1,2,4-7 tar
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2024-02-24 17:59:00
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原因在于我发现我租用的GPU利用率极低，所以想学习提高GPU利用率的方法，以及由此带来的解决一系列问题的方法。首先我的思路是想在本地学习，再去租用的GPU上用，结果发现我电脑上任务管理器独显看不了cuda。于是我想重新彻底安装好cuda+cudnn。但按教程默认路径（很重要）安装完后cuda后，nvcc -V却没有用。任务管理器中GPU检测没有cuda带来的一系列问题（但最终无法解决）：(1)cu
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2023-11-13 18:34:09
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开头：一定要仔细检查自己的显卡和cpu，显卡一定是英伟达的，支持cuda，AMD真是累一、本文所用到的资料如下1、VS2013（为避免出错先安装vs2013再装MATLAB） MATLAB 2018b 2、先安装vs2013，再安装matlab，否则会出现matlab找不到vs2013，当然也有解决办法见博客 matlab命令框中输入 mbuild -setup表明matlab成功找到vs3、图像
晓查
量子位 报道 |
花将近一半的钱，买性能2倍的显卡，真香。在本周的产品发布会上，英伟达推出了RTX 30系列显卡，只要5499元的价格，就能买到比1万元RTX 2080Ti性能高出一倍的显卡。更多的CUDA核心、张量核心将浮点算力提升2倍，GPU的AI性能得以大幅提升。 但发布会上另一项功能引起了机器学习社区的注意，那就是RTX IO，有了它以后你“炼丹”的速
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2024-05-26 09:38:23
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笔记本电脑，8G内存，硬盘突然挂了，换了新硬盘后安装的还是WIN10的64位系统。一开始还好好的，开机的内存占用在25%-30%之间，这两天突然飙升到80%以上。网上一搜，相似的情况还挺多，不过绝大部分的解决方案都是禁用superfetch或者改用自动(延时启动)。但我之前的WIN10也一直开着superfetch，用着也挺正常的，所以我怀疑应该不是这个问题。由于同时磁盘I/O也很高，于是猜测会不
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2024-08-06 14:44:43
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