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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一般来讲，多数用户在选购PC 的时候 最关注的就是价格，这本无可厚非。谁都知道价高的东东意味着品质要好得多。但是并不是所有的人都会掏出1w甚至2w 来购买一台顶级的品牌机，绝大多数人购买的还是4000-6000元级别的PC 。事实上对于PC 这种升级换代迅速的产品，消费者的确没有必要为了提前几个月尝试厂商的新品而掏出大把的银子，除非你钱多的花不
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2024-06-08 21:23:45
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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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# 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
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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# 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，
在NIOS II构建双核处理器时，一般都需要双核之间互相控制，假如存在这样一种应用：系统中存在两个CPU一个叫CPU_master，另一个叫CPU_slave，CPU_mater需要控制CPU_slave程序运行，在上电时候必须只有CPU_mater，CPU_slave需要处于复位状态，为了实现这种机制，就必须引CPU_slave复位管脚，然后用于
# 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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各位小伙伴们，是不是用手机4g玩游戏的时候，每次来电话，接电话以后游戏都掉线啦？经常因为接电话，错过了一波关键的团战或者任务呢？不过，如果未来大家使用的是华为Mate20系列手机的话，这种只能二选一的情况就不会出现了。前段时间有知名爆料网站slashleaks爆料了一张华为Mate20系列发布会的PPT，这款将于10月16日发布的新机将采用双卡双通技术，而双卡双通就能够让用户实现边玩游戏边接电话。
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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据悉4090显卡无论是在游戏、设计还是摄影上，都能够带来非常舒适畅快的体验。这感觉就对了，就是那种得不到的永远在骚动的感觉。但是大家可能都忽略了辅助显卡完美发挥性能的重要一环——驱动程序，驱动拉胯，隐患日渐积累，显卡再好，也会被拖后腿，因此日常的检测要做，更要做得细致。就在4090发布的当口，驱动人生也正式发布了新版本，上线深度扫描功能。这功能能让我砸锅卖铁买回来的4090时刻保持最佳状态吗？今天
SRE笔记 2022.10.19集群管理机 M01SSH服务远程故障连接排错ssh相关软件ssh客户端命令scp(secure copy)sftpsshssh-copy-idssh服务端opensslSSH工具SSH客户端命令介绍实践SSH配置优化SSH安全SSH通信原理SSH连接类型基于口令的验证基于密钥的验证实践RSA加密DSA加密ssh-copy-id原理权限问题批量管理脚本批量分发文件脚
# 使用 A 卡 进行机器学习：方案详解
近年来，随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的开发者开始使用 GPU 进行机器学习任务。虽然大多数人熟悉 NVIDIA 提供的 CUDA 环境，但通过 OpenCL 及 ROCm 框架，AMD 的 A 卡同样能够高效地完成机器学习任务。本文将详细阐述如何使用 A 卡来跑机器学习，并通过一个实际的项目示例来说明具体步骤。
## 1. 选择问题
我们选择一个
原创
2024-09-13 06:10:41
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# 如何跑机器学习算法
机器学习算法是一种通过数据来训练模型并做出预测的方法。在实际应用中，我们需要按照一定的步骤来运行机器学习算法，以获得准确的预测结果。
## 步骤一：数据准备
在运行机器学习算法之前，我们首先需要准备好数据。这包括收集、清洗和预处理数据。通常，数据需要被分成训练集和测试集，以供模型训练和评估。
```markdown
```python
import pandas a
原创
2024-05-04 04:17:59
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双显卡电脑用户还是蛮多的，但用独显跑模拟器会非常流畅，一些卡顿、闪屏、掉帧、闪退等问题基本都会迎刃而解。这一点之前在模拟器卡顿的七大解决方法中详细提到了，可以跳转到雷电安卓模拟器运行卡顿原因七大解决方法查看。默认情况下模拟器是自动使用独立显卡运行的，但是可能会有一些特殊情况导致程序没有使用独显，大家按照以下步骤操作切换即可。一.A卡切换独立显卡的方法二.N卡切换独立显卡的方法三.笔记本电脑切换独立
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2023-12-18 11:10:34
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目前服务器市场可以说是新产品新技术层出不穷，光是服务器的核心CPU除了主频等参数外，最让人不明白的就是所谓的双核，电视报纸广告上也是频繁刊登双核服务器的广告。双核CPU与双CPU还有以前的超线程都有什么区别呢?我们选择服务器应该采取双核心CPU还是双CPU呢? 在一两年前CPU领域就出现了一个叫做超线程的技术，具备了超线程技术的CPU可以更高效的运行程序，特别是支持对程序的并发执行。而如今在个人
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2024-09-17 20:13:37
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在深度学习的实战中，CPU线程未能充分利用常常成为瓶颈。这种现象可能会导致训练速度慢，资源浪费，影响模型的性能。在这篇博文中，我们将深入探讨“深度学习CPU线程跑不满”这一问题的背景分析、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理，以及选型指南。
### 背景定位
适用场景分析：现代深度学习框架在处理大型数据时经常面临CPU资源不足的问题。具体来说，当使用CPU进行模型训练或推理时，线程未能达到理
