最近有一个项目是要求能够实现一个网页，这个网页上要加载一个小镇，给的模型比较大，然后就被网络加载速度的问题所困扰1.发现问题就拿下面的例子来看，这里是在three.js中加载一个模型大小只有2.5Mb的模型（hb_01.fbx），可以看到在页面的整个加载过程中，它占了99%的时间，用了4.86s （plus：这个加载分析是点开开发人员工具，看网络那一栏）同时你可能会发现你第一次加载慢，第
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2024-09-23 07:52:21
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1 并行问题的由来——从抛硬币说起 举个简单的例子：抛100次硬币统计正面向上的次数。我们可以拿一个硬币重复地抛100次。但有人嫌麻烦，就想能不能再叫一个人带另外一个硬币过来，两个人同时抛，这样每个人就能只抛50次了，节约了时间，并行的思想初现。问题来了，必须保证这2个硬币完全相同以及抛硬币者的动作一致性，才能确保该并行试验
1.pipeline清理建模代码我们先看看常规建模步骤是怎么样的？1 处理数据 2 选择模型 3 预测 4 评估每一步都十分的繁琐，如果我们照常这么写下去，代码会十分长且不易懂。但是python里面有个叫pipeline的东西，能把预处理与建模步骤打包在一起，使得代码精简美观。（也有个make_pipeline，步骤会简单些）
最近对我的本本（4核8线程）用top命令看系统状况出现了CPU利用率超过200%的情况，非常诧异，查了下相关资料，把这个问题弄清楚了。首先来分析下CPU Loadload average: 0.09, 0.05, 0.01分别是1分钟、5分钟、15分钟的平均Load。Load这个东西怎么理解呢，就像一条马路，有N个车道，如果N个进程进入车道，那么正好一人一个，再多一辆车就占不到车道，要等有一个车空
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2024-04-03 10:18:40
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# 释放Python Flask占用的GPU资源
当使用Python Flask进行深度学习或其他需要GPU加速的任务时，有时候会出现GPU资源没有被正确释放的情况。这可能导致其他程序无法使用GPU，也会造成GPU资源的浪费。下面我们来介绍一些方法来释放Python Flask占用的GPU资源。
## 方法一：在代码中显式释放GPU资源
在Python Flask的代码中，我们可以显式地释放
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2024-06-23 04:37:37
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在SuperMap iDesktop中，有多种多样关于模型数据的处理功能，比如模型平移、模型旋转、模型切分等功能。但是有客户会发现，似乎是找不到模型缩放这个功能，那么要如何实现这个模型缩放呢？请跟随小编往下看。解决思路：这里我们主要是使用iDesktop中的点加模型功能进行模型的缩放，也可以在iDesktop帮助文档（http://support.supermap.com.cn/DataWareh
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2024-05-13 15:17:06
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虽然之前有大概想过caffemodel的大小的估算方法，但是一直没有自己亲自算一算，最近心血来潮，把这件事情给干了，下面是我的计算方法，在这里和各位朋友分享交流。 caffemodel是训练过程中产生的文件，里面主要存放的是网络模型中各层的w和b参数，另外还存放网络形状等其它的一些信息。所以我们可以看到，caffemodel的大小主要取决于模型的w和b参数的数量。w和b参数的数量主要由下面的两个因
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2024-06-26 13:08:13
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在前一篇SuperMap C++ 组件开发环境快速搭建（VS + Qt）中，讲述了如何进行SuperMap iObjects for C++ 二次开发工程的配置，以及创建地图窗口显示地图。本篇将介绍如何创建三维场景窗口，打开三维场景，以及加载模型数据。本篇仅以VS开发为例。1. 创建一个基于对话框的MFC的应用项目：FirstSup
当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。一、通常情况 先来说说free命令： 引用 1. [root@server ~]# free -m
2.
3. total used free shared buffers cached
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5. Mem: 249 163 86 0 10 94
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7.
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2024-04-15 11:14:14
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目录1.数据预处理1.1 中心化1.2 标准化1.3 PCA1.4 白噪声2. 权重初始化2.1 全0初始化2.2 随机初始化2.3 稀疏初始化2.4 初始化偏置2.5 批标准化3. 防止过拟合3.1 正则化3.2 Dropout1.数据预处理1.1 中心化每个特征维度都减去相应的均值实现中心化，这样可以使得数据变成0均值，尤其是对于图像数据，为了方便，将所有的数据都减去一个相同的值。1.2 标准
大家看看我的内存占用情况：$ free -mtotal used free shared buffers cachedMem
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2024-04-16 13:42:02
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本文是基于作者的使用经验上为读者提供的解决办法，如果更好的解决办法可联系作者。文章先从小办法讲起，绝招在文末，如果前面的小方法大家都懂可直接跳过1、google Chrome优化大家打开任务管理器可看到Chrome的进程里面有一个叫Software Reporter Tool 在长时间占用CPU和内存。Software Reporter Tool是一个Chrome清理工具,用于清理谷歌浏览器中不必
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2024-03-19 17:09:51
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模型保存与加载模型的保存与加载方式模型保存有两种形式，一种是保存模型的state_dict()，只是保存模型的参数。那么加载时需要先创建一个模型的实例model，之后通过torch.load()将保存的模型参数加载进来，得到dict，再通过model.load_state_dict(dict)将模型的参数更新。另一种是将整个模型保存下来，之后加载的时候只需要通过torch.load()将模型加载，
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2024-04-23 11:01:38
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gazebo的模型库里已经有很多模型了，但是如果要制作自己的模型，还是在Solidworks上比较方便，本文将介绍怎么将Solidworks的模型导入到gazebo中。一、安装URDF插件进入官网下载，正常安装，在Solidworks的工具->Tools->Export as URDF可以找到。二、准备工作首先在Solidworks画好装配体，给需要单独处理的配件设置坐标系(装配体-&
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2024-09-21 19:54:28
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https://www.jianshu.com/p/98aa75b0532f一。 windows GPU 版本的 darknet 环境环境：（基本都是按照github上的要求的来的，之前试过没按照上面的版本来，失败了，不挣扎了~ ）1. VS2015 community 免费的社区版本，这个装在哪个位置随意。2. CUDA9.1 cudnn7.1
CAD图纸文件过大，无法正常制图使用怎么办？在CAD制图过程中，我们遇到CAD文件过大的问题，会占用过多的存储空间，导致无法正常保存传输。解决方法如下：1.在CAD制图过程中，将普通的tff字体改用shx单线体。减少细小的线段的使用。因为一个圆弧也是N条过短的线段组成，造成图过大。2.如果我们的图纸导 入过MICROSTATION的DGN图形数据，那么就会遗 留下来大量的这样数据，导致CAD文件过
大型人工智能模型，尤其是那些拥有千亿参数的模型，因其出色的商业应用表现而受到市场的青睐。但是，直接通过API使用这些模型可能会带来数据泄露的风险，尤其是当模型提供商如OpenAI等可能涉及数据隐私问题时。私有部署虽然是一个解决办法，但昂贵的授权费用对于许多企业来说是一笔不小的开支。Orion-14B系列模型的推出，旨在解决这一难题，提供一个既经济实惠又性能卓越的选择。Orion-14B系列特点Or
如果我们在打开一个网站时速度很慢，势必会影响体验，甚至会造成用户流失、浏览量下降的情况。想要解决这个问题自然就需要Web前端开发人员对前端页面进行优化，众所周知，前端的页面主要包括HTML、CSS、JS等，想要解决这个问题。千锋武汉Web前端培训小编建议可以从以下几个方面入手。 1、减少HTTP请求达到性能优化 改善响应时间最简单的途径就是减少HTTP请求的数量次数。 2、使用字体图标
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2024-07-29 14:45:58
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## 释放模型GPU资源的方法
在使用深度学习模型进行训练或推理时，通常会利用GPU进行加速。使用GPU可以大幅提高模型的计算效率，但同时也会占用大量的显存资源。当模型使用完毕后，如果不主动释放GPU资源，可能会导致其他任务无法正常运行或者系统崩溃。因此，释放模型GPU资源是非常重要的操作。
本文将介绍如何在使用Python编写深度学习代码时，正确地释放模型所占用的GPU资源。主要包括以下几个
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2023-09-17 07:41:01
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