我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。而今天我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速
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2024-03-13 16:06:36
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作者 | Adam GeitgeyPython绝对是处理数据或者把重复任务自动化的绝佳编程语言。要抓取网页日志?或者要调整一百万张图片？总有对应的Python库让你轻松完成任务。然而，Python的运营速度一直饱受诟病。默认状态下，Python程序使用单个CPU的单个进程。如果你的电脑是最近十年生产的，多数情况下会有4个及以上CPU核。也就是说，当你在等程序运行结束的时候，你的计算机有7
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2023-08-05 20:01:36
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Python用的好，猪也能飞起来。
今天，带大家学习如何让Python飞起来的方法，干货满满哦！
python一直被病垢运行速度太慢，但是实际上python的执行效率并不慢，慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。“一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调。我们来看一下这个最简单的例子，从1一直累加到1亿。最原始的代码
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2023-07-11 11:49:16
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文章目录1. 前言2. multiprocess详解2.1 Process2.2 Pool （进程池）写在最后名词解释参考 1. 前言现在cpu动不动就是6核12进程，计算能力越来越强，但是我们真的都用上了么？在跑python代码时，请打开你的后台监控，看看python的CPU占比。如果不做特殊处理（排除你调用的库），很有可能你的代码最高只能占用100%，资源利用率低下。还有另外一个故事，当你的
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2023-10-03 15:18:23
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# Python多核CPU加速实现指南
## 引言
Python作为一种高级编程语言，有着简洁易学的特点，但在处理大数据量或复杂计算时可能会遇到性能瓶颈。为了提高程序的运行效率，我们可以利用多核CPU加速来加快计算速度。本文将介绍Python多核CPU加速的实现流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程图
下面是实现Python多核CPU加速的流程图，用于展示整个过程的步骤和关系。
``
原创
2023-11-20 10:07:04
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本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。tensorflow物体检测模型Google开源的目标检测 API包含了许多优秀的检测模型，可任君选用，地址为：https://gith
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2024-06-03 21:50:46
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Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。 使用Numba非常方便，只需要在
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2023-07-10 17:17:14
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# 使用CPU加速Python PaddleOCR
## 引言
在本文中，我将教会你如何使用CPU加速Python PaddleOCR。PaddleOCR是一个基于飞桨PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具库，用于文字识别任务。通常情况下，PaddleOCR默认使用GPU来进行加速，但是对于一些没有GPU的设备，我们可以通过使用CPU来实现加速。
## 流程图
```mermaid
原创
2023-12-03 10:13:16
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一只甜甜圈没有“多处理器”或“多核”编程之类的东西。作为应用程序程序员，“多处理器” 计算机和“多核” 计算机之间的区别可能与您无关。它与内核如何共享对内存的访问的微妙之处有关。为了利用多核（或多处理器）计算机，您需要以一种可以并行运行的方式编写程序，并需要一个运行时才能实际在多个核上并行执行该程序（并且操作系统，尽管您可以在PC上运行的任何操作系统都可以执行此操作）。这实在是
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2023-06-20 20:32:56
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软件在CPU上执行，采用一定的流水线执行指令，通常有取指（instruction fetch），译码（instruction decode），执行（excute），访存（memory）写回（write back），这几步操作，如下图所示，为5个阶段的顺序执行的处理器指令，即CPU执行指令按照流水线，有一定的先后顺序，单线程同一时刻只能计算出一个结果。那么我们在深入讨论一下CPU的体系结
加快CPU运行速度 软件来自网上.只用于交流.
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2007-05-03 11:31:32
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文章目录1. cpu 代码加速： simd指令集2. cpu代码加速： 多线程：openmp并行3. cpu代码加速： 多线程并行：tbb4. CPU, GPU加速：OpenCL并行5. nvidia GPU 加速： cuda C6. opencv中使用的加速技术： 1. cpu 代码加速： simd指令集上面我们已经提到多种架构的CPU，常用的两类可以分为 1）Intel , amd 2）Ar
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2023-09-26 16:38:50
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4月11日，在华为P30发布会上，全新的EMUI9.1系统随P30一起上线，并面向华为、荣耀的多款机型提供公测，相信不久即将正式全面推送。相比EMUI9.0以及其他安卓手机厂商的系统，EMUI9.1通过两大革命性创新——EROFS超级文件系统和方舟编译器，真正实现从系统底层提升运行速度，让安卓彻底摆脱“一年卡成狗”的帽子。文件管理系统影响系统运行速度手机操作系统的运行速度由硬件和软件
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2023-10-10 22:08:47
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前几天线上一个项目监控信息突然报告异常，上到机器上后查看相关资源的使用情况，发现 CPU 利用率将近 100%。通过 Java 自带的线程 Dump 工具，我们导出了出问题的堆栈信息。我们可以看到所有的堆栈都指向了一个名为 validateUrl 的方法，这样的报错信息在堆栈中一共超过 100 处。通过排查代码，我们知道这个方法的主要功能是校验 URL 是否合法。很奇怪，一个正则表达式怎么会导致
原文作者：锅外的大佬 一、CPU 缓存CPU 缓存是为了提高程序运行的性能，CPU 在很多处理上内部架构做了很多调整。比如 CPU 高速缓存，大家都知道因为硬盘很慢，可以通过缓存把数据加载到内存里面，提高访问速度，而 CPU 处理也有这个机制，尽可能把处理器访问主内存的时间开销放在 CPU 高速缓存上面，CPU 访问速度相比内存访问速度又要快好多倍，这就是目前大多数处理器都会去利用的机制，利用处理
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2024-01-17 14:23:35
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我们在选择处理器的时候，通常会查询关于处理器的核心参数，例如默认主频、睿频、核心数量、功耗、是否支持超频等，而提到睿频与超频，相信不少用户经常会将两者混为一谈，但其实两者根本不一样。那么CPU睿频是什么意思?intel处理器睿频与超频的区别是什么?下面小编来为大家科普一下，带大家一起涨涨知识! 这里小编提到的CPU睿频，主要是针对intel的处理器，而AMD也有相似的技术，加速
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2023-07-11 11:44:27
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2022年5月，PyTorch官方宣布已正式支持在M1芯片版本的Mac上进行模型加速。官方对比数据显示，和CPU相比，M1上炼丹速度平均可加速7倍。哇哦，不用单独配个GPU也能加速这么多，我迫不及待地搞到一个M1芯片的MacBook后试水了一番，并把我认为相关重要的信息梳理成了本文。公众号后台回复关键词：M1，可获取本文jupyter notebook源代码。一，加速原理Question1，Mac
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2024-02-18 11:31:20
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最近在做一个对多个文件进行数据抽取的任务，尝试使用python多线程后发现处理性能并没有提高，查看资源管理器发现CPU利用率也没有提高多少，多方调查发现，python对于多线程的实现并不好，对于计算密集型的任务使用多线程提升的性能有限。在使用Python多线程时，由于全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的存在，同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码，这意味
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2023-08-21 18:45:27
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PyTorch训练加速的17种方法整理了几个现阶段实用的：torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR 和 torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR. 传送门：Optim
当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不
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2023-11-04 16:09:13
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拿别人家的东西 写写啊 不乐意就忍了 还是先道歉 再发 并无什么好处 多谢 除了研究勿扰pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。pytorch-lightning 之于 pytorch，就如同keras之于 tensorflow.pytorch-lightning 有以下一些引人注目的功能：可以不必编写自定义循环，只要指定loss计算方法即可。可以通过cal
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2024-05-03 13:54:40
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