CPU缓存CPU缓存（Cache Memory）是位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小的多但是交换速度却比内存要快得多。缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾，因为CPU运算速度要比内存读写速度快很多，这样会使CPU花费很长时间等待数据到来或把数据写入内存。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当C
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2024-07-02 10:39:17
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1、前言超线程技术(Hyper-Threading)： 就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片，（一个核模拟出两个核？）尽管提高CPU的时钟频率和增加缓存容量后的确可以改善CPU性能，但这样的CPU性能提高在技术上存在较大的难度。实际上在应用中基于很多原因，CPU的执行单元都没有被充分使用。如果CPU不能正常读取数据(总线/内存的瓶颈)，其执行单元利用率会明显
前言软件工程师们总习惯把OS（Operating System，操作系统）当成是一个非常值得信赖的管家，我们只管把程序托管到OS上运行，却很少深入了解操作系统的运行原理。确实，OS作为一个通用的软件系统，在大多数的场景下都表现得足够的优秀。但仍会有一些特殊的场景，需要我们对OS进行各项调优，才能让业务系统更高效地完成任务。这就要求我们必须深入了解OS的原理，不仅仅只会使唤这个管家，还能懂得如何让
写代码如何合理使用和优化我们的机器资源（CPU、内存、网络、磁盘）写代码脑子一定要绷紧一根弦，认知到我们所在的机器资源是有限的。机器资源有哪些？CPU、内存、网络、磁盘等，如果不做好保护控制工作，一旦某一资源满负荷，很容易导致出现线上问题。 1 CPU 资源怎么限制 * 计算算法优化。如果服务需要进行大量的计算，比如推荐排序服务，那么务必对你的计算算法进行优化，比如笔者曾经对地理空间距
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2024-06-06 13:30:04
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深度学习模型训练速度分析首先深度学习模型的训练速度收到以下几个因素的影响显存大小显卡计算速度及显卡数量数据加载速度
CPU频率及核心数磁盘IO速率数据大小数据处理步骤模型大小下面逐个进行分析：首先是显存大小，这个显而易见，显存大得显卡可以将batch_size的值设置的高，这样同时可以处理的数据量多，速度自然快显卡计算速度和显卡数量因素也很明显，4090的计算速度肯定是比1080ti的计算速
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2024-10-08 18:11:50
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内存测试(ubuntu)1.内存带宽测试工具mbw是一个内存带宽测试工具，通常用来评估用户层应用程序进行内存拷贝操作所能达到的带宽，可测试在内存拷贝(memcpy)、字符串拷贝(dumb)、和内存卡拷贝(mcblock)三种方式下的内存拷贝速度。sudo apt install mbw -y
mbw -q -n 10 245760
-q:隐藏日志
-n 10:表示运行10次
124000(MB)：
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2024-01-02 14:58:59
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# 如何减少机器学习模型的CPU占用率
在应用机器学习模型时，许多开发者会遭遇CPU占用率过高的问题。这不仅会影响模型的响应时间，还可能影响整体系统的性能。本文将通过一个实际问题示例，探讨如何减少机器学习模型的CPU占用率。
## 实际问题
假设我们有一个简单的分类模型，将新闻文章分类为“体育”、“科技”或“娱乐”。由于数据量庞大，原始模型在处理实时请求时，CPU占用率超过80%，导致系统响
计算效率是AI的核心问题。同时保持训练速度、准确性和能耗并不容易，但是最近硬件的进步使得这个目标比以前更容易实现。IBM将在本周展示AI训练方法，这些方法能带来比以往技术水平高出数量级的性能提升。第一个突破是加速数字技术，以8位精度实现完全精度。第二个是针对模拟芯片的8位精度技术，这是迄今为止同类技术中最先进的，IBM称其精度大约提高了一倍。IBM在NeurIPS 2018中详细介绍了两种技术，I
python监控linux系统信息（流量/内存/cpu/负载/磁盘/运转时间) Centos安装X Window和桌面环境
python发送带附件邮件详解
2013-02-19 15:28:51| 分类： Python+django | 标签：python smtplib e
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2024-07-03 07:41:07
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# Arduino与机器学习：一个简单的入门指南
## 引言
在科技快速发展的今天，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。Arduino作为一款低成本、易于使用的开源硬件平台，非常适合用于机器学习项目的实践。本文将介绍如何在Arduino上实现机器学习，并通过代码示例和设计图进行详细说明。
## 什么是Arduino？
Arduino是一个开源电子原型平台，通常用于构建可交互的电子项目。它
（MATLAB是我很早之前自学的一个工具，十分简单，当时是用老师的PPT自学了一下就清楚了，不过因为不常用，所以有很多函数，像num=zeros(m,n)%创建一个m*n的空矩阵这种函数有时候比较傻乎乎的用循环创建，不过这种东西，多编程序，多百度就可以了。这里只介绍一下MATLAB最简单的入门，让你上手就可以编程序）Matlab是一个数值计算工具，计算矩阵，数值等很方便。 Matlab的基本操作，
# Python机器学习模型跑完后怎么用
机器学习（ML）已经成为数据分析和建模领域的重要工具。无论是商业需求、科学研究还是个人项目，机器学习模型都可以帮助我们从数据中提取有价值的洞察。然而，很多初学者在完成模型训练后，往往不知道如何将获得的模型应用到实际问题中。本文将通过一个实际的示例，展示如何使用Python机器学习模型进行预测。
## 实际问题背景
假设我们在一家电子商务公司工作，需要
原创
2024-09-09 06:37:47
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# 机器学习模型验证测试集方法
在机器学习中，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练模型，然后用测试集验证模型的性能。本文将介绍在机器学习模型跑完后如何验证测试集，并通过代码示例进行说明。
## 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入一些常用的库，例如numpy和sklearn。
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics
原创
2024-06-16 04:33:37
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欢迎来到我们的7部分数据科学和应用机器学习迷你课程！在上一章中，您了解了“了解”数据的基本数据可视化。更重要的是，我们解释了要查找的洞察类型。基于这些见解，是时候通过数据清理将我们的数据集变为尖端形状 。数据清理的步骤和技术将因数据集而异。因此，单个指南无法涵盖 您可能遇到的所有内容。但是，本指南提供了可靠的起始框架 ，每次都可以使
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2024-08-22 12:29:02
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# 如何在CPU上实现机器学习
机器学习是现代技术中不可或缺的一部分，虽然很多人倾向于使用GPU进行训练，但是在某些场景下，使用CPU也足够了。本文将引导你从零开始，在CPU上实现简单的机器学习模型。
## 整体流程
以下是机器学习的整体实施流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-25 05:06:54
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### 深度学习中的内存清理：新手指南
在深度学习的过程中，内存管理是一个至关重要的环节。尤其是在处理大型数据集时，显存和内存的占用很容易达到上限，因此清理内存变得非常必要。下面，我们将通过一个简单的流程来指导你如何实现“深度学习 清理内存”。
#### 流程总览
以下是整件事情的基本流程：
| 步骤 | 任务描述 | 代码示例
在深度学习模型的训练和推理过程中，内存的管理一直是一个关键问题。当模型规模越来越大，数据量也随之增加，内存清理尤为重要，以确保模型能够稳定高效地运行。本文将深入探讨如何解决“深度学习清理内存”的问题，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查等六个部分。
## 环境预检
在进行内存管理之前，我们需要确保环境的兼容性和合理的配置。以下是四象限图和兼容性分析，确保所有相关软件和
现在的电脑一般内存都很大了,用不完比如16g电脑的内存,对我来说,能用到10g就很不错了,所以,剩下的内存,每天白白浪费也不是事,拿来做些事情吧.比如拿来当内存盘,加速系统使用内存盘的好处加快系统的速度,比如用内存盘缓存chromium的缓存和系统缓存减少ssd和机械的使用,增加使用寿命win怎么用AMD Radeon™ RAMDisk是个不错的内存软件,关键是4g以内的免费,如果你的
针对电脑上而言，假如你的电脑上在互联网好的状况下，无论是玩游戏，還是网页浏览电脑上都十分卡得话，这个时候你就需要留意电脑内存了，运行内存废弃物不立即清除，沉积得话也会托卡你的电脑上，这类便是很可能是由于内存不够造成 的。可是电脑上清理手机内存针对一般的人还我也不知道，下边网编就来跟大伙儿科谱一下电脑上清理手机内存的专业知识！运行内存是电脑上关键的构成硬件配置，它是与CPU开展沟通交流的公路桥梁。当
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2023-11-10 17:02:49
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经过前面研究图像算法和近阶段研究视频和音频算法的经历经验.在2019年快要来临的时候,写下这篇小记.目的很简单,总结过往,展望未来.这里列举一些本人在算法上踩过的坑和出坑思路. 主要是数据标准化问题. 1.临界值问题 (最大值,最小值,阈值,无穷小,无穷大)最早做一键修图的时候,在这个坑上踩了太多次.简单描述就是,(示例伪代码例子仅供理解思考参考,不具有实际意义)1
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2024-05-10 13:21:52
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