FastDFS什么是FastDFSFastDFS架构FastDFS角色上传文件文件下载FastDFS使用 什么是FastDFSFastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务，如相册
0.前言最近发觉自己博客转帖的太多，于是决定自己写一个原创的。笔者用过MPI和C#线程池，参加过比赛，有所感受，将近一年来，对多线程编程兴趣一直不减，一直有所关注，决定写篇文章，算是对知识的总结吧。有说的不对的地方，欢迎各位大哥们指正：） 1.CPU发展趋势核心数目依旧会越来越多，依据摩尔定律，由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题，普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核
1、如何理解OSPF路由进程 且在一个路由器上可以同时创建并运行多个OSPF进程。在创建OSPF路由进程的过程中，还需要指定与路由进程相关接口所连接的网络IP地址范围（也就是通告的网段），并分配与IP地址范围相关联的区域ID（area区域）。 那这多个进程有什么用，而且不同进程之间又有什么区别和联系呢？相信很多知道熟悉OSPF的同学
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2024-02-26 09:32:47
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深度学习工具的多GPU使用方法
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 ：使用深度学习工具提供的 API指定1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候，也是可以先将声明的变量放入GPU中（PS:这点我还是不太明白，为什么其他的框架没有这样做）with tf.devi
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2024-04-25 09:44:10
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后端使用多线程预测我们使用多线程进行预测时只需要执行一次网络参数的初始化，从而达到 “拥有较快检测速度”的目标，但是主进程会一直占用GPU资源，这是因为目前GPUDevice中的Allocator属于ProcessState，它本质上是一个跟随着进程的全局单例。在进程中使用GPU的第一个会话初始化它，并分配显存资源，在进程关闭时释放进程占用的资源，不然这个进程会一直占用这些资源。为了不让预测后程序
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2024-04-26 15:19:21
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uvicorn 对于多进程的支持可以通过配置wokers 参数，但是一般我们都使用的是模块类模式，并不是字符串（只有字符串模式
你可以守在电脑旁边查看程序的运行，但不守着它运行就更爽了。 你可以使用定时任务在指定的时间运行，或者固定的间隔时间运行。 例如， 你的程序每隔一小时爬取一下网站，来检测内容是否发生变化，或者在你睡觉的时候(每天凌晨4点)启动一个CPU消耗很大的任务。 Python的 time 和 datetime modules 提供了这些功能。你也可以编写程序来启动其他程序, 通过使用 subprocess 和
今天吃饭的时候，聊起了一个困扰我很久的问题。查了些资料加上自己的一些理解，如果不对，请指正：我们在买电脑的时候经常遇到一些概念，我这电脑是多核多线程的，什么双核的，什么四核、八核的，这种运动速度电脑快！那么这样的电脑为什么运行速度快？当然，运行速度快有很多原因，比如主频、缓存什么的。这里我们只说，为什么多核会导致运行速度快？至于多线程为什么会导致运行速度快，有一篇里面我介绍了。从内核的观点看，进程
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2024-08-01 13:56:05
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文章目录导包准备训练数据（同单进程）构造模型（同单进程）构造训练代码（同单进程）开始训练（这里设置多进程！）验证多进程下参数的有效性完整的代码 导包import torch.multiprocessing as mp
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data这里使用torch.multiprocessin
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2023-08-01 18:12:27
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文章目录1. 进程创建与管理1.1 Process 类的实例对象1.2 通过Process继承类创建进程1.3 多个进程的创建和销毁1.4 进程的退出状态1.5 进程创建的方式spawn和fork2. 进程间通信2.1 Queue（队列）2.2 Pipe（管道）2.3 内存共享3. 进程池4. 参考链接 1. 进程创建与管理用到的是multiprocessing模块，from multiproc
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2024-08-20 17:28:32
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现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。1. 指定运行GPU，不占用其他gpu的显存。这种模式就是单卡多任务，一个任务一个卡。import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" # 指定gpu编号，从0开始这样可以在不同的卡上运行不同
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2024-03-28 15:16:22
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背景知识我们知道后端是通过session来维持用户的会话的，每当用户发起一个请求的时候，用户的浏览器就会将用户的一个sessionID以cookie的形式发送到后端，后端接收到这个sessionID后，就会看内存中有没有sessionID为此sessionID的session，如果存在，则授权访问；否则重定向到授权页面或者返回错误码。因为是NodeJS是单线程的，为了充分利用CPU的多核特性，采用
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2024-10-21 10:24:41
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自Android 4.4起，Android中的WebView开始基于Chromium（ 这大概是因为Android部门负责人从Andy Rubin变成了Chrome部门的主管Sundar Pichai了吧）。
这个改变，使得WebView的性能大幅度提升，并且对HTML5, CSS3, and JavaScript有了更好的支持。
那么，作为一个客户端开发者，我们写代码的时候需要注意哪些呢
# Python GPU 多进程开发指南
在现代计算中，利用GPU进行并行计算已经成为一种趋势。Python提供了多种方法来实现与GPU交互，同时也能处理多进程任务。本文将为你带来如何在Python中使用多进程来进行GPU计算的完整指南。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现Python的GPU多进程：
| 步骤 | 描述
# Python GPU多进程实现流程
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现GPU多进程。GPU（图形处理器）是一种可以并行执行大量计算的硬件设备，可用于加速计算密集型任务。多进程是一种并行计算的技术，可以将任务划分为多个子任务，并在不同的进程中同时执行，以提高计算效率。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python GPU多进程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-10-21 12:05:17
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关于单例模式：问题：单例模式在本地测试时一切正常，当运行在生产环境下，单例不生效，会创建出多个实例。原因：Django/Flask本地环境的runserver为单进程多线程，单进程下当然共享一份内存，而在生产环境的多worker下，每个进程都有自己的内存空间，因此也有自己的实例。 关于全局变量：同样的问题，在生产环境中，多个worker之间是无法共享一个全局变量的，一个worker修改了
在 多 设 备 上 分 配 内 存在从主机向设备分配计算任务之前，需要确定在当前中有多少可用的GPU:int ngpus;
cudaGetDeviceCount(&ngpus);
printf("CUDA-capable devices: %i\n",ngpus);一旦GPU的数量已经确定，接下来就需要为多个设备声明主机内存、设备内存、流和事件。保存这些变量的一个简单方法是使用数组，声明如
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2024-03-26 05:52:55
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Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境最近升级到了Windows11，突然有个大胆的想法：在Windows11上安装WSL，将所有开发环境安装到WSL中。这样就能在windows各种QQ/微信/Steam玩的飞起，又能在Linux中敲代码。当前时间：2022-08-13，本文章中所有步骤都是根据官网的安装方法，如果时间比较长了，可能需要切换到最新的官方文档。本文章为
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2024-04-23 14:00:23
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文章目录多进程多线程**进程池或者线程池：**问题 多进程多线程多进程或者多线程下的服务器/客户端交互：有客户链接时，系统为这个客户创建出进程或者线程，当与客户端交互完成时，创建进程或线程也就随之释放。应用场景： 进程之间时相互独立的，不存在数据安全。 进程相对于线程而言，创建时，开辟的资源多，CPU调度时比较慢。 如果多进程要通讯，必须要借助特定的手段（信号，信号量，共享内存，管道，消息队列）
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2024-07-05 08:44:22
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Chromium以多进程架构著称，它主要包含四类进程，分别是Browser进程、Render进程、GPU进程和Plugin进程。之所以要将Render进程、GPU进程和Plugin进程独立出来，是为了解决它们的不稳定性问题。也就是说，Render进程、GPU进程和Plugin进程由于不稳定而引发的Crash不会导致整个浏览器崩溃。本文就对Chr
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2024-05-27 13:49:45
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