前言“不好了,线上服务器超时严重,请求非常慢,好像报连接数too many了,怎么办?“小伙伴们在反馈。一般我们的技术老大的处理方式,把连接数和线程池调大点,重启,在观察。往往这个方式是应急措施,治标不治本,因为不知道问题的原因。有个严重误区,以为线程池设置太小了,调大点请求就会快了。今天老顾就带着小伙伴们沟通一下,线程池的大小应该如何合理的设置其大小?问题如果有两个任务需要处理,一个任务A,一个
大家好,我是极智视界,本文讲解一下 OpenMP 多线程使用方法。
原创 2022-09-05 07:24:49
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转载 2016-04-17 19:32:00
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CUDA学习CUDA快速傅里叶变换(cuFFT)线程网络的分配简介 cuFFT是的全称是CUDA Fast Fourier Transform,顾名思义,它提供了一系列的函数帮助开发者进行快速傅里叶变换的运算。cuFFT库由两个子库构成,它们分别是CUFFT和CUFFTW。CUFFTW库是一个移植工具(porting tool),它为用户提供了一些接口,以使得用户使用FFTW库(一个非常流行的CP
需求 很多时候,需要用到多线程,但是线程每一次的分配都需要消耗时间,同时线程也不是无限制的开启的(需要固定一个数量)。如果我们既想要固定数量,又不想每次都new一个线程,我们这么做就能满足要求:a、固定一个数量,表示最大可使用线程的个数,threadCount=8;b、在程序开始的时候,直接new出来threadCount个线程,假如存放到thread[threadCount-1]中c、
OpenMP支持的编程语言包括C、C++和Fortran,简单的说,就是一种API,来编写多线程应用程序。通过使用简单的指令#pragma omp …就可以对程序进行多线程并行。OpenMP使得程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身,而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程程序设计,它是一个很好的选择。但是,作为高层抽象,OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步和互斥的场合。OpenMP的另一
转载 2024-10-14 09:42:53
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上一节:UE4实时渲染需要注意的点——RTR(Real Time Rendering)实时渲染一般由三个主要线程构成: 1、CPU线程 2、Draw线程(主要由CPU运算,部分由GPU运算) 3、GPU线程本节主要介绍部分的CPU线程工作 ,以及Draw线程中的遮挡剔除工作。 GPU线程渲染工作将在其他节中讲述。CPU线程:在交给GPU渲染之前,CPU会进行大量的计算,主要计算包括: 1、动画 2
在Linux操作系统中,使用OpenCV库进行多线程编程是非常常见的。OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库,可以用于图像处理、图像识别、物体检测等方面。而多线程编程可以更好地利用多核处理器的优势,提高程序的运行效率。因此,结合Linux、OpenCV多线程编程可以实现更加强大和高效的图像处理应用。 在Linux操作系统下,多线程编程是一种常见的并行编程方式。Linux提供了丰富的系统调用
原创 2024-03-27 11:21:17
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环境总览:必须按照以下配置!!一模一样!Matlab 2021aCUDA 11.0(和matlab版本适配)CUDNN 8.0.5TensorRT 7.2.1VS 2017 Release+ X64OpenCV3.4.1Pthread右击vs项目名称→生成依赖项→生成自定义,→选择CUDA11.0→确定文件路径下各文件介绍:Version 1: TensorRT-7.2.1.6.Windows10
文章目录NoticeHelloWorld自己分配线程数获取进程号加速For循环有序forschedule(for)sections,并行执行几个sectionbarrier(所有线程到这停)nowait(线程干完就往后走,不等其他线程)single(只执行一次)criticalatomic(声明同一时间一个线程运算此单元)数据作用域Privatefirstprivate and lastpriv
引言       之前也写过多线程的博客,用的是 threading ,今天来讲下 python 的另外一个自带库 concurrent 。concurrent 是在 Python3.2 中引入的,只用几行代码就可以编写出线程池/进程池,而且在 IO 型任务由于引入了 Future 的概念(异步)效率要高数倍。而 threading 的话还要自己维
多线程概述多线程使得程序内部可以分出多个线程来做多件事情,充分利用CPU空闲时间,提升处理效率。python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ,thread 有一些缺点,在threading 得到了弥补。并且在Python3中废弃了thread模块,保留了更强大的threading模块。使用场景在python的原始解释器CPython中存在着GIL(Global Int
博主说明:本人目前在国外就读,正在学习Computer Vision & Image Processing这门课,以博客的方式记录下学习的过程吧。这篇文章介绍如何进行环境配置,总共分为三步第一步,opencv的下载http://opencv.org/releases.html进入上面这个网址,然后选择版本就好了。需要提醒的是,假如是做项目或者在项目文件上继续作业的话,注意保持opencv
opencv图像分割多线程执行1、模板多线程函数2、vector数组多线程函数3、多线程类4、多线程接口下载 1、模板多线程函数//实现标准库头文件<numeric>中accumulate函数的并行版本 #include <iostream> #include <thread> #include <numeric> #include <alg
作者:虚坏叔叔 早餐店不会开到晚上,想吃的人早就来了!?C++ 多线程编程 如何添加 OpenMP 线程互斥锁实例OpenMP是跨平台的多核多线程编程的一套指导性的编译处理方案(Compiler Directive),指导编译器将代码编译为多线程程序。多线程编程中肯定会涉及到线程之间的资源共享问题,就可以使用互斥锁,就是只有获得互斥锁的线程可以执行,其他线程阻塞。一、OpenMP中的互斥锁函数vo
原创 2022-08-15 10:11:59
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在C++中使用openmp进行多线程编程 一、前言 多线程在实际的编程中的重要性不言而喻。对于C而言,当我们需要使用多线程时,可以使用boost::thread库或者自从C 11开始支持的std::thread,也可以使用操作系统相关的线程API,如在Linux上,可以使用pthread库。除此之外
原创 2021-09-06 13:37:44
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   OpenCV图像读取(imread) 显示(imshow) 保存(imwrite)的冷知识点,虽然很基础,但也有用。一、读取图像:imread() 与imreadmulti()    1. imread()函数第二个参数flags有很多选择,如下://! Imread flagsenum ImreadModes { IMREAD_UNCH
计算机视觉基础探讨(2):并行处理前言一、Opencv_C++ 3.4.1 中的并行机制1.基本概念与理解2.案例:逐个特征点计算光流损失2.1 代码构成2.2 任务的分发机制2.3 数据的汇总机制2.4 数据锁与并发通信总结 前言一张图像上有数十万个像素,对于单张图片提取出的特征点动辄成百上千个,如果这些特征还要计算描述子,就是一笔不小的时间开销,这还不算日渐复杂的深度学习或者金字塔等算法的加
主要参照的是: 基本操作就是在要循环的代码前加上#pragma omp parallel for 然后在项目属性的语言,C++中,openMP支持改为是~ ------下面转载来自上方链接------------------- 最近在看多核编程。简单来说,由于现在电脑CPU一般都有两个核,4核与8核的CPU也逐渐走入了寻常百姓家,传统的单线程编程方式难以发挥多核CPU的强大功能,于是多核编
转载 2024-03-07 21:14:35
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目录形态学操作开操作闭操作形态学梯度顶帽黑帽顶帽黑帽结论opencv中形态学操作核生成API形态学操作API代码效果 形态学操作(1)开操作:先腐蚀后膨胀,可以去掉小的对象。(2)闭操作:先膨胀后腐蚀,可以填充小对象。(3)形态学梯度:膨胀减去腐蚀。(4)顶帽:顶帽是原图像与开操作图像之间的差值图像。(5)黑帽:黑帽是闭操作图像与原图像之间的差值图像。这几个形态学操作都是基于腐蚀和膨胀的腐蚀:锚
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