避免一个接一个地加载PNG和JPG纹理（他们之间至少等待一帧）cocos2d里面纹理加载分为两个阶段：1.从图片文件中创建一个UIImage对象。2.以这个创建好的UIImage对象来创建CCTexture2D对象。这意味着，当一个纹理被加载的时候，在短时候内，它会消耗两倍于它本身内存占用的内存大小。（译注：为什么只是短时间内呢?因为autoRelease pool和引用计数的关系，临时创建的UI
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上次被老板教授了好久，出现西安卡利用率一直很低的情况千万不能认为它不是问题，而一定要想办法解决。比如可以在加载训练图像的过程中（__getitem__方法中）设定数据增强过程中每个步骤的时间点，对每个步骤的时间点进行打印，判断花费时间较多的是哪些步骤，然后尝试对代码进行优化，因为torhc.utils.data中的__getitem__方法是由CPU上的一个num_wo
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2023-10-06 23:05:15
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记得上周的工作报告中提到测试的时候出现硬件加速的CPU占用率反而大于软件解码的CPU占用率 。导师对此问题给出如下回答:CPU占用率上升是因为gst-omx测试环境的问题。Decoding出来的结果在Video/Graphics memory，本来可以直接输出显示的；但是现在为了gst-omx的测试方便，把帧数据从Video/Graphics memory拷贝回CPU空间，然后显示的时候又拷贝回去
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2024-07-14 11:07:03
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本文是对《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的论文解读和总结。该论文发表于 NIPS2012，作者 Alex Krizhevsky 属于神经网络之父 Hinton 组，自2012年发表至今，已有3万多的引用，实属经典。AlexNet 在 ISVRC2012(ImageNet Large Scale Vis
近年来，移动互联网迅猛发展，业务需求频繁更新，业务内容动态化需求急剧增加，纯原生开发已经无法满足业务快速增长的需求，因此诞生了多种跨平台开发框架，如 H5+ 原生开发、React Native 和 Weex ，但这两年最受开发者青睐的莫过于 Flutter。目前，很多应用都集成了 Flutter，我们团队也在涨乐财富通上实现了完整 Flutter 的集成过程，以下篇幅会具体介绍整个集成过程。涨乐
文章目录基础概念节拍器HZJiffiesUSER_HZ/proc/statCPU 使用率查看cpu使用率的工具常用工具perfperf top 实时展示perf record 采样后保存到文件 和 perf report 解析展示案例Tips获取docker中运行函数名的方法具体步骤如下: 基础概念节拍器HZ节拍器HZ定义每秒钟触发时间中断的次数节拍器HZ为内核的可配选项，可以设置为 100、2
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2024-02-25 12:45:57
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演讲内容大纲：背景介绍弹性伸缩混部实践下面我会首先着重介绍第一个议题，也就是《自动化弹性伸缩如何支持百万级核心错峰混部》，而关于底层隔离技术的分享将在稍后给大家带来。首先了解下今天分享的大纲，在第一部分中，会对字节私有云平台的整体现状，和上面所托管的服务做一个简单的介绍，在这部分中将重点回答为什么需要对服务开启弹性伸缩，它跟混部间的关系是什么。第二部分的内容主要涉及到在控制层上如何实现大规模服务弹
使用keras搭建模型，用imagenet的权重进行预训练。densenet169的layers数量未595，冻结模型前593，增加一个2分类的dense层，使用图片训练。本篇文章是对上一篇DenseNet模型微调训练后的参数调优过程的记录和分析，对denseNet模型微调的方式和方法请参见另一篇博客： 模型训练结束后，在实际的测试过程中，发现模型仍然存在一些常见问题：比如：过拟合、误检
1，在编写cuda代码时，不添加HANDLE_ERROR,程序可以正常运行，但是添加后，就不能正常运行，还没有解决：解决：错误提示函数要写在host函数中，在device和global函数中都会不可使用，因为在定义函数的时候，就选定了函数的执行的范围。2）#pragma unroll:用在for循环的前面：这样编译器就会将循环变量优化为对应的数字。同时也会将申请的数组优化为寄存器：因为在数组中，每
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2024-04-01 21:43:28
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# 实现“mysql内存使用率高cpu使用率低”的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“mysql内存使用率高cpu使用率低”的目标。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --------- | -----------------------
原创
2023-12-07 13:58:46
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内存是游戏本中重要的部件之一，它是与CPU进行沟通的桥梁，PC所有程序运行都是在内存中进行的，因此内存对使用及游戏体验影响很大。
拓展电脑存储的方法很多，比如“万能的SSD”。SSD能解决硬盘速度问题，今天咱们来说说换SSD也不能解决的内存问题，也就是运行内存不足。
电脑存储，分为运行内存和硬盘，
内存不足极大限制电脑性能的发挥， 即使硬盘还有大
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2024-10-17 07:02:40
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## 引导你实现“机器学习 GPU 使用率低，CPU 使用率高”的目标
在深度学习和机器学习领域，合理利用计算资源是提升模型训练效率的关键。常见的问题是 GPU 使用率低，而 CPU 使用率高，这通常表明数据预处理和加载过程没有与模型训练过程并行执行，导致瓶颈。本文将通过几个步骤教你如何解决这个问题。
### 流程概述
以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-21 05:48:31
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TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。一、TensorFlo
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2024-04-27 16:56:04
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本博客是记录作者部署优化本地深度学习项目的经验。在深度学习项目中，我们最常见的提速方式是使用GPU，但是GPU使用了后可能会发现GPU利用率和CPU利用率很低，这很可能是我们项目中batch size和num_workers的参数设置没有充分发挥GPU和CPU的性能。（直接上更好硬件的方式不
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2024-09-13 19:49:04
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前言 本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，作者提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），这是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，设计了一种高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征，并提出了IoU感知的查询选择，以提高目标查询的初始化。此外，本文提出的检测器支持通过
本文为《CUDA C Programming Guide》chapter 5 Performance Guidelines章节的总结。精力有限，可能没做到覆盖所有的点，期望指正。 该章的主要内容是指导如何进行性能优化。从三个大方面入手：最大化利用率;最大 化内存吞吐量;和最大化指令吞吐量。 最大化利用率应用层次：使用异步函数和流，最大化主机端（host）任务、设备端（device）任务
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2024-07-05 12:49:21
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不知大家收到信息没？微软已经做好了推送今年最重要Windows10版本的准备了，那就是许多游戏玩家期待已久的Windows10 20H1。该版本的更新其中就包括Windows Display Driver Model(WDDM)2.7，可提高多显示器设置上的整体游戏性能，视频输出和刷新率。另外还有小电在别的文章中提及到的磁盘/CPU使用率过高问题，该系统版本会通过Windows Search减少磁
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2024-05-24 15:21:25
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GPU计算已成为数据科学领域的重要组成部分。计算需求的不断增长，使得GPU计算逐渐流行起来。此外，现在每个主要云计算提供商都提供了GPU服务，比如阿里云，因此现在访问高性能硬件是非常简单的一件事。但是，自行构建GPU软件是相当吓人。幸运的是，Anaconda Distribution可以很容易地启动GPU计算，并且可以从我们的软件包库中直接安装几个支持GPU的软件包。在这篇博客文章中，我们将向你介
编译：张秋玥深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6
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2024-05-24 15:17:58
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前言linux 性能分析自我学习。正文一般我们说cpu，一般是什么高呢？ 一般是指cpu 使用率高。那么什么是cpu 使用率呢？cpu 使用率 = 1- 空闲时间/总cpu 时间平均cpu 使用率 = 1 -(new空闲时间 - old 空闲时间)/ (new总cpu时间 - old总cpu时间)我们可以使用top 查看:那么来看下这些参数的意义:user (通常为us), 用户态的时间。（不包含
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2024-10-16 18:21:41
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