文章目录一、摘要1.线程基础2.为什么要创建多线程3.创建多线程的方法二、继承于QObject线程的创建1.项目创建2.代码编写与实现三、线程间数据的传递1. 通过外部变量2.通过信号与槽机制四、总结 一、摘要1.线程基础在Qt项目中，每个程序都是在线程中工作，进行UI显示、数据处理或者信号与槽的响应等等。程序启动后拥有的第一个线程为程序的主线程，在UI项目中，UI所在的线程即为主线程。2.为什么
# 如何减少Python GPU占用率
在机器学习和深度学习工作中，GPU是加速计算的关键。然而，当GPU资源占用率太高时，可能会导致系统不稳定，甚至影响工作效率。本文旨在帮助刚入行的小白通过一些简单的步骤来减少Python程序的GPU占用。
## 整体流程
下面是减少GPU占用率的总体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------
原创
2024-10-14 05:21:51
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# Android 各个线程GPU占用情况实现指南
## 1. 流程概述
下面是实现“Android 各个线程GPU占用情况”的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取每个线程的GPU占用情况 |
| 2 | 统计并展示GPU占用情况 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：获取每个线程的GPU占用情况
```java
// 获取当前线程的
原创
2024-04-09 04:06:25
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目录前言GPU显存GPU利用率batch_size不能选取过大来占据显存总结 前言在跑数据集时碰到了GPU利用率浮动的问题，上网查了查解决方案。随手看了一下相关内容。。。深度学习就那么几个参数，调多了总能碰到合适的吧。但我的GPU利用率浮动问题仍然没解决（50%-100%之间） 本篇文章参考:深度学习训练中的GPU利用率和显存占用问题、num_workers&batch_size设置问题
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2024-05-08 17:42:46
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简单，优雅，有极强的涌现性，又发人深省。这就是能令我盯着它发呆的"生命游戏"。今天练习在 GPU 里运行"生命游戏"，文末有项目地址。生命游戏的规则生命游戏(Game of Life)是一类二维的元胞自动机，由 J.Conway 在1970年代设计。规则如下：有一个二维网格，每个格子代表一个元胞。格子有0和1两种状态，对应元胞的"死"和"生"。每个元胞有8个相邻的元胞，元胞和其8个邻居的当前时刻状
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2024-08-26 16:54:42
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如何使用Python线程和GPU
在Python开发中，使用线程和GPU可以提高代码的执行效率和运行速度。本文将向你介绍如何在Python中使用线程和GPU，并提供详细的步骤和代码示例。
## 线程与GPU的使用流程
下面是使用线程和GPU的一般流程，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 设
原创
2024-02-12 06:41:05
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# 如何使用Python查看GPU显存占用
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何使用Python来查看GPU显存占用情况。对于深度学习和机器学习等领域的开发者来说，了解GPU显存的占用情况是非常重要的。
## 流程概述
首先，我们需要安装相应的Python库来获取GPU显存的信息。然后，通过编写Python脚本来实现查看GPU显存占用的功能。整个流程可以用下表来展
原创
2024-07-10 06:08:10
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一切要从CPU说起你可能会有疑问，讲多线程为什么要从CPU说起呢？原因很简单，在这里没有那些时髦的概念，你可以更加清晰的看清问题的本质。CPU并不知道线程、进程之类的概念。CPU只知道两件事:1. 从内存中取出指令2. 执行指令，然后回到1你看，在这里CPU确实是不知道什么进程、线程之类的概念。接下来的问题就是CPU从哪里取出指令呢？答案是来自一个被称为Program Counter(简称PC)的
线程耗内存问题解决问题提出为了解决其它的问题，不得不加一个线程，程序不卡在那里，之前加了一个线程实际测试发现占用了 非常多的内存。解决：多线程内存占用分析参考链接：linux多线程内存占用分析分析的结论，每多起一个线程，会多占用一些内存空间，多出来的内存空间实际是 为每个线程默认分配的栈空间，（线程和进程的资源是共用的，但是栈空间是要重新 分配的。）虽然多线程在运行时是共享内存空间的，但是各个线程
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2024-08-26 23:13:00
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目录问题背景：原因：单线程处理：多线程处理 优化方式1. 通过#define CUDA_API_PER_THREAD_DEFAULT_STREAM方式2：cmake制制定nvvc编译选项方式3. 方式1的推荐用法问题背景： 项目中使用到了cuda，会出现下面一种情况，主机端多线程调用CUDA代码，结果就是性能下降严重原因： cuda默认
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2024-04-02 14:48:43
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# Python线程占用内存的探讨与示例
在多线程编程中，内存的有效管理是至关重要的。Python支持多线程，但是，由于其全局解释锁（GIL）的存在，多个线程在执行时并不能真正并行执行。这意味着，尽管我们启用了多个线程，实际执行的CPU时间并没有提高。同时，线程的内存占用也可能会成为一个需要关注的问题。在本文中，我们将探讨Python线程的内存占用并用简单的代码示例说明，最后提供一个类图和一个状
2018.10.18python27 安装pippython对象内存分析美文学习 python27 安装pip进入python27/Scripts目录，打开命令行，输入easy_install.exe pip就可以安装pippython对象内存分析今天网上找了很多资料，关于分析python对象占用内存的情况。python 有个自带的方法import sys
sys.getsizeof(obj)ge
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2024-03-14 14:14:19
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线程，程序执行的最小单元，单线程处理多个任务只能一个处理完后继续处理下一个直到全部处理完，多线程处理任务会比单线程处理起来快吗？在python程序里得看情况，首先有GIL锁的存在导致同一时刻只能有一个线程执行(执行遇到中断释放GIL锁)，这乍一看和单线程处理多任务没有区别，但是如果执行的任务是I/O密集型任务就能够提高任务执行效率，但如果任务是CPU密集型任务显然得不到任何效率提升，反而还会因为上
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2024-10-21 18:25:20
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你好，我是goldsunC让我们一起进步吧！基本知识在Python中有一个全局解释器锁GIL(Global Interpreter Lock)。GIL源于Python设计之初的考虑，目的是使数据更加安全。现在我们见到的各种电脑基本上都是多核CPU的，多核CUP比单核CPU性能要更高，为了更好的利用多核处理器的性能就出现了多线程的编程方式，而随之带来的就是线程间数据一致性和状态同步的困难。解决多线程
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2024-09-10 06:56:46
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今天，想谈一下Python中的进程和线程。最近在学习Django的时候，涉及到了多进程和多线程的知识点，所以想着一下把Python中的这块知识进行总结，所以系统地学习了一遍，将知识梳理如下。1. 进程和线程的关系既然谈论到进程和线程，当然要老生常谈一个问题，那就是什么是进程，什么又是线程呢？用最简单的话解释就是一台电脑能同时运行多个QQ就是进程，每个QQ你打开不同窗口聊天，发图片，发视频就是线程。
1. 线程基础1.1. 线程状态线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示：1.2. 线程同步（锁）多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便
一 继承的概念继承一般是指晚辈从父辈那里继承财产，也可以说是子女拥有父母所给予他们的东西。在面向对象程序设计中，继承的含义与此类似，所不同的是，这里继承的实体是类而非人。也就是说继承是子类拥有父类的成员。接下来，通过一个具体的实例来说明继承的应用。
在动物园中有许多动物，而这些动物又具有相同的属性和行为，这时就可以编写一个动物类Animal（该类中包括所有动物均具有的属性和行为），即父类。但是对于
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2024-10-22 22:08:57
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查询linux系统中的cup和内存占用率?如果查到具体是哪一个进程的cup占用率比较多，你会怎么做？如何能够降低程序的cpu或者内存的占用率?要查询Linux系统中的CPU和内存占用率，您可以使用top命令，它可以显示系统的总体运行状态和每个进程的资源占用情况。您可以在命令行输入top，然后按回车键，就可以看到类似下面的输出：在输出中，您可以看到以下信息：第一行显
在使用 Ollama 进行模型推理时，遇到了“ollama gpu占用”的问题。这个问题常常导致系统卡顿，影响工作效率。为了有效解决这个问题，我将我的解决过程记录下来，力求为其他开发者提供指导。
### 环境配置
首先，确保你的开发环境配置完成，并满足依赖项的要求。以下是环境配置的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[安装显卡驱动] --> B[安装CUDA]
Unity是一个强大的游戏开发引擎，但在处理大型游戏和复杂场景时，内存管理可能会成为挑战。以下是一些关于Unity内存优化的建议：1. 使用对象池：频繁创建和销毁对象会消耗大量内存和CPU资源。通过使用对象池，可以重复使用已经创建的对象，减少内存分配和销毁的次数。2. 减少资源的使用：合理使用和管理游戏资源，包括纹理、音频和模型等。避免不必要的资源加载和占用过多的内存空间。3. 优化纹理和材质：使
