容器1.基本容器特征基本容器是指所有容器的基础,类似于基类,当然STL在实现容器的时候没有使用类的继承技术。 下面这个表格总结了一些基本的容器特征,其中,X表示容器类型,如vector;T表示存储在容器中的对象类型;a和b表示类型为X的值;r表示类型为X&的值;u表示类型为X的标识符;rv表示类型为X的非常量右值。表达式返回类型说明复杂度X::iterator指向T的迭代器类型满足正向迭代
转载
2024-03-30 08:04:36
13阅读
并联
电容器：shunt capacitor
并联电容器。原称移相电容器。主要用于补偿电力系统感性负荷的无功功率，以提高功率因数，改善电压质量，降低线路损耗.单相并联电容器主要由心子、外壳和出线结构等几部分组成。用金属箔（作为极板）与绝缘纸或塑料薄膜叠起来一起卷绕，由若干元件、绝缘件和紧固件经过压装而构成电容心子，并浸渍绝缘油。电容极板的引线经串、并联后引至出线
转载
2024-04-06 22:15:53
204阅读
下面这图是的们的讲解例图：两者的渲染差距；左边为GPU，右边为CPU。GPU具有高并行结构：高并行结构就是可以并行处理逻辑运算或者图形数据。（就相当于田径比赛，你跑你的，我跑我的，都是独立的，互不干扰）。先看右边CPU的图， 一个超大的Control（控制器）和一个超大的Cache（寄存器/缓冲区）。还有四个ALU（ 逻辑运算单元）；而左边的GPU的图， Control和Cache很小，但是有非常
转载
2024-05-09 17:05:40
50阅读
“内容归纳” 应用程序和驱动程序之间的传输完成之前，阻塞型操作有： 1、上传数据的图形API调用； 2、显卡驱动程序中着色器编译；一、什么情况下使用：多线程渲染最适合于编译着色器或上传数据至显卡驱动器时CPU资源有限的应用程序。原因有2:主线程不会阻塞 从根本上说，一直到应用程序和驱动程序内存之间的传输完成之前，上传数据的图形API调用一定会被阻塞。此外，在许多显卡驱动程序中着色器编译
转载
2024-05-30 18:01:55
68阅读
在批评Python的讨论中，常常说起Python多线程是多么的难用。还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点，说它阻碍了Python的多线程程序同时运行。因此，如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话，Python线程模块并不会像你想象的那样去运行。必须要说明的是，我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码，并且能带来性能的显著
转载
2024-03-11 16:45:35
94阅读
cpu的处理计算机的核心为cpu，它是计算机的运算和控制核心集成电路中的晶体管数量也在大幅度增长，大大的提升了cpu的性能根据摩尔定律，集成电路芯片中所集成的晶体管数量每隔18个月就翻一翻过于密集的晶体管虽然提高了cpu的处理性能，但也带来了单个芯片发热过高和成本过高的问题但是近年来受限于材料技术的发展，芯片中晶体管的数量增长已经放缓也就是说，程序已经无法简单的依赖硬件的提升来提高运行速度多核cp
资源干货，第一时间送达！作者：link-web目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.多机多gpu训练2.1.初始化2.1.1.初始化backend2.1.2.初始化init_
转载
2023-08-02 22:29:39
180阅读
多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
转载
2023-08-11 18:23:56
425阅读
到目前为止，前面三篇文章我们已经讲过了基于物品协同过滤的原理，算法在Spark平台上的并行化实现，算法的持久化实现。前面得到的推荐结果只是根据特定的一个用户推荐相应物品，本篇要讲的是在Spark平台上实现批量推荐用户，包括串行化与并行化的实现。本篇内容：1.批量推荐串行化实现（略讲）2.批量推荐并行化实现（详）3.实现代码4.两种方式结果对比1.串行化实现批量推荐，就是给一批用户，根据计算得到的相
转载
2024-07-15 15:57:20
35阅读
# Android 多 Activity 并行处理
在 Android 应用开发中，Activity 是用户界面的一个重要组成部分。每个 Activity 都是一个用户界面组件，它负责与用户交互。在某些情况下，我们需要同时启动多个 Activity，这被称为“多 Activity 并行”。本文将探讨如何实现这一功能，并通过代码示例进行说明。
## 什么是多 Activity 并行？
在 An
原创
2024-09-05 03:44:32
65阅读
# Python 多脚本并行实现
## 1. 引言
在日常的开发工作中，我们经常需要同时运行多个脚本以提高效率。Python提供了一些方法来实现多脚本并行执行，本文将介绍如何使用Python实现多脚本并行执行的方法。
## 2. 实现步骤
下面是实现多脚本并行执行的步骤，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 创建一个主脚本，用于调度并行执行的子脚本 |
原创
2023-08-28 08:06:11
481阅读
写在前面：学习者的3个阶段：第一类学习者把书本当权威，认为很多事都有唯一正确答案；第二类学习者有一种“把知识转化为能力”的能力；第三类层次更高的学习者，被称为“学习促进者”。这类人除了自己学习能力强，还能教会别人深刻掌握知识。所以在这里写下自己在分布式训练学习过程中的笔记与各位读者分享，希望借此机会也能提高自己，争取做一位“学习促进者”。本篇文章作为入门简单介绍一些基础概念，力求简洁明确，如有不准
多路访问网络指的是在同一个共享介质中连接着多个设备的网络，在这个网络中，任意两台设备之间都能够直接地进行二层通信，多路访问网络有两种，任意两台设备之间都可以直接地进行二层通信。多路访问网络有两种，一种是广播型多路访问网络，例如以太网。另外一种则是非广播型多路访问网络，例如帧中继。BMA网络的一个典型示例是一台以太网交换机连接着多台路由器，这些路由器的接口具备从这个网络访问其他路由器的能力，若有一个
Celery （芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，Rabb
转载
2024-01-04 20:54:13
52阅读
这里首先要明白几个基本的概念spring容器和springmvc容器，以及web容器的关系首先 springmvc和spring它俩都是容器，容器就是管理对象的地方，例如Tomcat，就是管理servlet对象的，而springMVC容器和spring容器，就是管理bean对象的地方，再说的直白点，springmvc就是管理controller对象的容器，spring就是管理service和dao
转载
2024-05-28 20:30:51
14阅读
任务并行库 (TPL) 是 .NET Framework 4 版的 System.Threading 和 System.Threading.Tasks 命名空间中的一组公共类型和 API。 TPL 的目的在于简化向应用程序中添加并行性和并发性的过程，从而提高开发人员的工作效率。TPL 会动态地按比例调节并发程度，以便最有效地使用所有可用的处理器。 此外，T
一、并发与并行：无论是并行还是并发，在用户看来都是“同时”运行的，不管是进程还是线程，都只是一个人物而已，真正干活的是CPU，CPU来做这些任务，而一个CPU同一个时刻只能执行一个任务一 并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）你是一个cpu，你同时谈了三个女朋友，每一个都可以是一个恋爱任务，你被这三个任务共享
要玩出并发恋爱的效果，
应该是你先跟
转载
2024-05-21 18:47:57
58阅读
文章目录前言一、YOLOV5的强大之处二、YOLOV5部署多路摄像头的web应用1.多路摄像头读取2.模型封装3.Flask后端处理4.前端展示总结 前言 YOLOV5模型从发布到现在都是炙手可热的目标检测模型，被广泛运用于各大场景之中。因此，我们不光要知道如何进行yolov5模型的训练，而且还要知道怎么进行部署应用。在本篇博客中，我将利用yolov5模型简单的实现从摄像头端到web端的部署应
转载
2024-04-06 11:36:53
405阅读
1.模型并行 vs 数据并行左侧模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。右侧数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。2.模型并行用的比较少，目前没有啥例子来说明一下这模型并行。3.数据并行这种并行方式用的比较多，资料也比较多，我有实际应用过，积累如下。数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。注意：多卡训练要考虑通信开销的，是
转载
2023-08-28 09:05:35
213阅读
文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
转载
2024-03-08 09:20:07
78阅读
