&TitlePP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector（2020）PP-YOLOv2: A Practical Object Detector（2021）代码&Summary目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，本文的工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。PP-Y
当GPU从CPU那里得到渲染命令后，就会进行一系列流水操作，最终把图元渲染到屏幕上。 从图中可以看出，GPU的渲染流水线接收顶点数据作为输入。这些顶点数据是由应用阶段加载到显存中，再由Draw Call指定的。这些数据随后被传递给顶点着色器。 顶点着色器（Vertex Shader）是完全可编程的，它通常用于实现顶点的空间变换、顶点着色等功能。 曲面细分着色器（Tessell
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理
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2024-06-18 07:02:13
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2020-08-07 13:46:00
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Hadoop的部署方式Hadoop有以下几种部署的模式，初学使用单机模式会比较简单安装准备依赖jdk，centos安装jdk参考博客下载Hadoop安装包下载地址：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.2.1/ 本例中，我下载的是当前最新的稳定版本 hadoop-3.2.1.tar.gz 。修改HOSTS配置[hadoop@loca
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2024-10-12 11:38:48
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# Spark 跑 CPU：如何优化 Spark 应用以充分利用 CPU 资源
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它允许用户在大规模数据集上进行快速的迭代式计算。然而，Spark 的默认配置可能没有充分利用 CPU 资源，导致性能不佳。本文将介绍如何优化 Spark 应用，以充分利用 CPU 资源，提高计算效率。
## 为什么需要优化 Spark 应用的 CPU 使用
S
原创
2024-07-21 09:55:12
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GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
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2024-06-01 15:02:32
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Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（4）如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题排查潜在的瓶颈受 GPU 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题在开始使用 Snapdragon Profiler 之前，或许你已经清楚的知道有些性能问题需要自己处理。同时，即便你不这样做，也建议检查应用程序的当前整体性能以确定性能瓶颈。帧率是一个理想的起点。游戏通常以每秒 30 或 6
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2024-10-09 12:32:50
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环境：AIX 5.3/WAS6.1
发生故障现象时的截图如下：
问题处理步骤
1、首先通过topas监控可以看到当前占用CPU率较高的那个java进程，记录下进程号：1396916；
&nbs
eclipse下avd无法启动解决办法 在Ubuntu系统下，配置好Android环境，在eclipse中新建一个AVD后，在start时，无法启动，提示：“PANIC: Could not open：XXX” 在网上查找了很多解决方法，需要更改eclipse的默认AVD的存储路径，要改变AVD存储路径得设置一个环境变量ANDROID_SDK_HOME到系统路径PATH中。。 在window
原创
2013-02-08 09:54:00
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在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
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2024-08-23 08:56:48
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为什么要使用线程池创建/销毁线程需要消耗系统资源，线程池可以复用已创建的线程。控制并发的数量。并发数量过多，可能会导致资源消耗过多，从而造成服务器崩溃。（主要原因）。可以对线程做统一管理。线程池的原理Java中的线程池顶层接口是Executor接口，ThreadPoolExecutor是这个接口的实现类。我们先看一下Executor。public interface Executor {
之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对，昨天发现，一直看错书了，应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文：深度学习环境：pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话，不用安
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2024-06-12 05:48:50
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大家都知道，传统Spring-batch能够很好的处理批量任务，其中，提供的trunk组件（batch:trunk）能够处理行文本或者数据库的普通读写操作。下面这个例子可以读写基本的规范数据文件： <batch:step id="analyseInfo">
<batch:ta
## 实现Python跑满CPU的方法
### 1. 简介
Python是一种高级编程语言，它的运行速度相对较慢。然而，在某些情况下，我们可能需要让Python程序尽可能地占用CPU资源，以达到跑满CPU的目的。本文将介绍如何实现这个目标。
### 2. 实现流程
下面是实现Python跑满CPU的流程，我们可以使用表格来展示各个步骤。
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入所需的
原创
2023-07-25 19:57:15
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# 如何实现 mysqldump 跑满 CPU 的方法
## 一、引言
在进行 MySQL 数据库的备份时，`mysqldump` 是一个常用的工具。然而，有时我们可能希望 `mysqldump` 能够更快地进行备份，这通常意味着要尽可能地使用 CPU 资源。本文将详细介绍如何实现“mysqldump 跑满 CPU”的技术步骤。
## 二、流程概述
为了实现这个目标，我们需要遵循以下步骤：
# 用CPU跑Python
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和易于学习的特性而受到开发者的喜爱。在执行Python代码时，CPU（中央处理单元）作为计算机的核心组件，承担着大部分的计算任务。在本文中，我们将讨论如何在CPU上高效地运行Python代码，并提供一些实用的示例。
## CPU基础知识
让我们先简要了解一下CPU的基本工作原理。CPU负责执行程序中的指令，处理数据
目录1.介绍1.1概念1.2特点1.3主要的集群步骤1.4数据结构1.5应用场景2.本地安装2.1安装jdk2.2下载安装2.3配置文件修改2.4启动服务端2.5启动客户端2.6zookeeper常用命令2.7配置文件解读3.集群安装3.1集群规划3.2安装3.3配置3.4启动zookeeper集群3.5启动zookeeper集群shell脚本4.选举机制4.1触发选举时机4.2zookeeper
# Python CPU 跑不满的原因与解决办法
在使用 Python 进行高性能计算时，许多开发者会遇到 CPU 利用率不高的问题。这种情况通常意味着代码的执行性能未能充分发挥机器的潜力，导致 CPU 资源的闲置。本文将深入探讨导致 Python CPU 跑不满的原因、相关的解决方案，并提供具体的代码示例。
## 1. Python 的 GIL（全局解释器锁）
### 1.1 GIL 的概
原创
2024-09-17 05:11:36
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通过下面的几个部分的了解，可以一步一步的找出Load Average在压力测试中真正的作用。CPU利用率和Load Average的区别0、压力测试：压力测试不仅需要对业务场景的并发用户等压力参数作模拟，同时也需要在压力测试过程中随时关注机器的性能情况，来确保压力测试的有效性。当服务器长期处于一种超负荷的情况下运行，所能接收的压力并不是我们所认为的可接受的压力。（此处见解极为深刻：也就是说单纯的施
