通过关闭 Python 垃圾收集(GC)机制，该机制通过收集和释放未使用的数据来回收内存，Instagram 的运行效率提高了 10 ％。是的，你没听错！通过禁用 GC，我们可以减少内存占用并提高 CPU 中 LLC 缓存的命中率。如果你对为什么会这样感兴趣，带你发车咯！我们如何运行 Web 服务器的？Instagram 的 Web 服务器在多进程模式下运行 Django，使用主进程创建数十个工作
本周《涨知识啦》主要给大家介绍的是结势垒肖特基二极管（JBS：Junction Barrier Controlled Schottky Diode）和混合式PIN-肖特基二极管（MPS：Merged PIN Schottky Diode）的区别。首先，不知道大家看到下边这张图后第一时间想到的是什么结构呢，JBS还是MPS？是不是傻傻分不清楚？小赛有时也被这两个相似的器件搞混呢！今天小赛就带大家区分
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2024-01-30 13:48:11
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MPS即主生产计划。 MPS是确定每一具体的最终产品在每一具体时间段内生产数量的计划。这里的最终产品是指对于企业来说最终完成、要出厂的完成品，它要具体到产品的品种、型 号。这里的具体时间段，通常是以周为单位，在有些情况下，也可以是日、旬、月。主生产计划详细规定生产什么、什么时段应该产出，它是独立需求计划。主生产计划根据客户合同和市场预测(contract and marketing forecas
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2024-01-21 00:13:06
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# 理解与实现 mPS 架构：新手开发者的指南
mPS（Microservices, Persistence, and Security）架构是一种现代软件设计模式，旨在通过微服务提供弹性和易维护性。在这篇文章中，我们将逐步实现一个简单的 mPS 架构项目，适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解实现 mPS 架构的基本步骤。以下是一个简化的流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:38:50
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测试caffe–用c++训练数据集的三个实例caffe本来也不支持windows，能移植到windows下已经很不错了。 1、（1）首先明确我们需要设定两个重要的prototxt文件，它们分别是CAFFE_ROOT/examples/mnist下的lenet_train_test.prototxt和lenet_solver.prototxt。（注：lenet为一种网络模型） （2）在lenet
今天在开一个小会，深深体会到学习方法的重要性，
****真是无处不在，当然我也是处于苦闷的初学者阶段，
在讨论一个reorder point，一扯扯远了，唉，
这是有这个讨论引申出来的，MPR和MPS，蛮有意思，我网上自己收集了一点，
MPS（主生产计划，Master Product Schedule）
- &
原创
2010-06-12 15:58:43
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在这一篇博文中，我们将深入探讨“mysql MPS指标”的问题。MPS指标（每秒处理的请求数）是衡量MySQL数据库性能的重要标准。它可以帮助我们理解数据库在高并发场景下的处理效率。通过分析MPS指标，我们能够识别性能瓶颈，从而优化数据库配置和应用代码。
## 背景描述
在现代互联网应用中，MySQL作为一种广泛使用的关系型数据库，对于支撑高并发场景显得尤为重要。MPS指标直接影响用户体验，因
模型部署&推理模型部署模型推理我们会将PyTorch训练好的模型转换为ONNX 格式，然后使用ONNX Runtime运行它进行推理1、ONNXONNX( Open Neural Network Exchange) 是 Facebook (现Meta) 和微软在2017年共同发布的，用于标准描述计算图的一种格式。ONNX通过定义一组与环境和平台无关的标准格式，使AI模型可以在不同框架和环境
目录一、什么是消息队列优点：缺点：二、常见MQ产品三、如何保证传输信息的不丢失？1、数据会在哪些情况下丢失？2、如何避免生产者写入数据到MQ的时候发生丢失？`Kafka`：消息发送+回调函数：发送成功之后，生产者会收到MQ的回调`RocketMQ`: 1、采用消息发送+回调 2、采用事务消息的思想`RabbitMQ`：1、采用消息发送+回调 2、采用手动事务3、如何避免MQ主从同步的时候数据丢失
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2024-10-24 11:01:07
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引言物料需求计划（Material Requirement Planning，MRP），是一种工业制造企业内物资计划管理模式。 简单来说，MRP就是根据市场需求预测或顾客订单来指定生产计划，然后基于产品生成生产进度计划，再根据产品的材料与库存情况，通过自动化计算生产所需物料的需求量和需求时间，从而确定材料的加工进度以及采购日程的一套管理工具。今天向大家介绍一个用明道云搭建的简单MRP应用。它通过已
第四节MPS计划生成菜单路径：业务工作-生产制造-主生产计划-MPS计划生成。图5-3来源MPS计划代号：系统默认为本次MPS计划代号（即图中1处的MPS计划代号），可以修改为已存在的任一MPS计划代号。当“计划时考虑-计划订单”设为“是”时，必须录入。如果未录入，系统默认当前计划代号001为来源MPS计划代号。来源MPS计划代号对应图6-1的计划订单中锁定的行（未计划量）作为供应量，锁定行物料的
原创
2021-04-12 09:24:42
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什么是媒体处理媒体处理（Media Processing Center，简称MPC）是一种多媒体数据处理服务，通过经济、弹性和高可扩展的转换方法，将存储于OBS上的音视频转码为适应各种终端（PC、TV、Phone等）播放的格式，并实现抽帧截图、图片水印、内容质检、视频加密、转动图等功能，满足多样化的业务场景需求。媒体处理服务基于华为云云计算服务构建，解决客户自建音视频处理能力不可避免的投入成本高昂
Planning Time fence
Planning time fence主要是为了保证近期计划的稳定性，避免系统自动修改近期计划，Planning time fence是按天数进行，例如planning time fence=5 ,执行MRP时，如果有新需求在Planning time fence之内(5天之内)的话，系统将产生新的Plan orde
原创
2010-08-10 00:36:01
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参考资料：SoC和MCU的区别CPU、MCU和SOC的区别以及外设的概念理解CPU、MPU、MCU和SOC还傻傻分不清楚 看这篇文章就够了1. 概念1.1 CPU(Central Processing Unit)CPU(Central Processing Unit)，是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU由运算器、控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线构成。众所周知的三级流水
第三节MPS来源需求A.外部独立需求外部独立需求即指图6-1中需求侧第1项。销售订单单身录入计划方式为MPS的物料，见本章第1节。录入单据类别为MPS的产品预测订单，见本章第2节。B.附加需求附加需求即指图6-1中需求侧第2项：“生产/委外订单的子件未领用、补领申请量，补充安全库存量，来源MPS计划中锁定计划订单（未计划量）的子件”。备份当前时点账套数据。
原创
2021-03-31 15:11:59
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用EBS有段时间了，对物料计划模块也算比较熟悉了。我就谈谈我对MPS和MRP关系的理解，也算抛砖引玉，各位高手拍砖吧。 q! y/ F% Y( ]4 X; B9 w$ I
MPS和MRP的关系有两种! \/ F: y4 k. ?' Y* b
第一种：
1）MPS是做成品的生产计划
2）MRP做半成品和采购品的计划，由成品MPS驱动
这样，MRP围绕MPS展开。当然未必所有的企业都这样用，
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2011-05-09 11:20:28
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MPS和MRP的区别
MPS
MPS是完成品的计划表，描述一个特定的完成品的生产时间和生产数量。MPS是一个决定完成品生
产排程及可答应量(ATP)的程序。依据MPS，MRP得以计算在该完成品需求之下，所有组件，零件以
至原材料的补充计算。MPS不是销售预测，不代表需求。MPS须考虑生产规划、预测、待交订单、
关键材料、关键产能及管理目标和政策。除了材料外
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精选
2012-06-13 17:15:50
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本文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/46u3SAPmk6I7FzGrcyjcXASAP系统 | MPS与MRP，设SIC-ROP再订货点，还是MRP安全库存+预测？设SIC-ROP再订货点，还是MRP安全库存+预测？在ERP系统里，从计划的角度看，需求是由需求预测和库存计划驱动的。一般有两种做法：一种是在ERP里设再订货点，一旦库存达到或低于再订货点，就驱动供应链补货
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2023-10-26 11:02:17
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当下流行的分布式文件系统阅览对数种分布式文件系统的简单介绍 本文对目前数种分布式文件系统进行简单的介绍。当前比较流行的分布式文件系统包括：Lustre、Hadoop、MogileFS、FreeNAS、FastDFS、NFS、OpenAFS、MooseFS、pNFS、以及GoogleFS。Lustre（www.lustre.org） lustre是一个大规模的、安全可靠的，具备高可用性的集群
1.下载anacondaanaconda下载链接 按需选择就行，下载之后的安装也很简单，根据指导一步步来就行。（提示框中将某些path添加到环境变量记得勾选，不然之后要手动添加会很麻烦） 下载完成之后在开始菜单栏里会看见多出了这些2.安装pytorch虚拟环境右键上面的anaconda prompt以管理员身份运行 可以看到当前的显示base环境 然后执行下面的命令conda create -n
