Mat 转成 UMat: UMat umat; mat.copyTo(umat); UMat转成 Mat : Mat mat; umat.copyTo(mat);

背景交代 团队做大学英语四六级考试相关服务.业务中有一个care服务,购买了care服务考试不过可以全额退款,不过有一个前提是要完成care服务的任务,比如坚持背单词N天,完成指定的试卷. 在这个背景下,当2021年6月的四六级考试完成之后,要统计出两种用户数据: 完成care服务的用户 没有完成care的用户 所以简化的逻辑就是要在所有的用户中区分出care完成用户和care未完成用户. 目标1:完成care服务 目标2:未完成care服务 所有目标用户的数量在2.7w左右,care完成用户在

前言 之前我们说了启动优化的一些常用方法,但是有的小伙伴就很不屑了: "这些方法很久之前就知道了,不知道说点新东西?比如App Startup?能对启动优化有帮助吗?" ok,既然你诚心诚意的发问了,那我就大发慈悲的告诉你:俺也不知道. 走吧,一起瞅瞅这个App Startup吧,是不是真的能给我们的启动带来优化呢? (想看结果的可以直接跳到最后的实践和总结阶段) Contentprovider中初始化 想必大家都了解,很多三方库都需要在Application中进行初始化,并顺便获取到

Release 模式 -------------------------------------------------- smooth gaussian : 2 cvtColor CV_BGR2Lab : 3 get_psnr : 16 convertTo CV_8U: 6 absdiff: 2 threshold: 0 dilate 20: 3 fill_hole : 3 bitwise_xor : 0 shape : 0 copyTo 3 channels : 0 select_color

近期编译了android下支持opencl的opencv,使用opencl能力的关键是用cv::UMat替换cv::Mat. 实际使用后发现坑很多,非常不成熟,不推荐使用这种方式来提升实际产品的性能. 每个UMat产生的时候会从gpu分配内存,而GPU分配内存是很慢的:使用Mat的时候,这点开销不值得一提,但是UMat完全不是一回事.因此,UMat一定一定要重用,避免反复分配. mat.getUMat()方法很多坑,引用计数的错误很难查,至今没搞明白原理.因此一直用mat.copyTo(umat

[Mat数据类型和基本操作] ®.运行环境:Linux(RedHat+OpenCV3.0) 1.Mat的作用: Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组.能够用来保存实数或复数的向量.矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,点云,张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好).简而言之,Mat就是用来保存多维的矩阵的. 2.Mat的常见属性: data: uchar类型的指针,指向Mat数据矩阵的首地址.可以理解为标示一个房屋的门牌号: dims: Mat矩阵的维度,若Mat

本文转载自公众号:涤生的博客,阅读时间大约需要11分钟.涤生的文章看起来跟破案一样,很精彩,很有启发. 前言 博客已经好久没有更新了,主要原因是 18 年下半年工作比较忙,另外也没有比较有意思的题材,所以迟迟没有更新.此篇是 18 年底的微信上的某同学提供的一个 Young GC 问题案例,找我帮忙解决.这个 GC 案例比较有意思,虽然过去有一段时间了,但是想想觉得还是有必要写出来,应该对大家很有帮助.排查问题有点像侦探断案,先分析各种可能性,再按照获得的一个个证据,去排除各种可能性.然后定位原

​桔妹导读:Presto在滴滴内部发展三年,已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎.目前服务6K+用户,每天读取2PB ~ 3PB HDFS数据,处理30万亿~35万亿条记录,为了承接业务及丰富使用场景,滴滴Presto需要解决稳定性.易用性.性能.成本等诸多问题.我们在3年多的时间里,做了大量优化和二次开发,积攒了非常丰富的经验.本文分享了滴滴对Presto引擎的改进和优化,同时也提供了大量稳定性建设经验. 1. Presto简介 ▍1.1 简介 Presto是Faceb

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/583b9e3ee8992c2c2df6e6ac 导语 早在去年10月份,facebook就发布了介绍redex的文章,这个据说可以直接对apk做处理,既提高启动性能,又可减少安装包的利器让安卓开发者们都心动不已.直到今年4月,redex终于开源了,我们也第一时间对redex做了研究(有观众可能要说我骗人,这都11月了怎么还第一时间呢?好把这个总结是拖了很久才写),虽然由于坑多,

    分类: Linux INSERT 处理过程概述 首先让我们快速地看看插入一行时的处理步骤.这些步骤中的每一步都有优化的潜力,对此我们在后面会一一讨论. 在客户机准备 语句.对于动态 SQL,在语句执行前就要做这一步,此处的性能是很重要的:对于静态 SQL,这一步的性能实际上关系不大,因为语句的准备是事先完成的.在客户机,将要插入的行的各个 列值组装起来,发送到 DB2 服务器. DB2 服务器确定将这一行插入到哪一页中.DB2 在用于该页的缓冲池中预留一个位置.假如 DB2 选定的是个已

由于经常被抓取文章内容,在此附上博客文章网址:,偶尔会更新某些出错的数据或文字,建议到我博客地址 :  --> 点击这里 Benchmark测试之前我们先来了解Benchmark.直接下载:http://pear.php.net/package/Benchmark/downloadBenchmark工具类包共有三个文件,分别是Timer.php.Iterate.php和Profiler.php,三个工具类功能相同,只是侧重点不同,都是用于调试代码获取程序的执行时间.1,Benchmark_Tim

在分页功能开发时,我们很习惯用LIMIT O,N的方法来取数据.这种方法在遇到超大分页偏移量时是会把MySQL搞死的ooo... 通常,我们会采用ORDER BY LIMIT start, offset 的方式来进行分页查询.例如下面这个SQL: , ; 或者像下面这个不带任何条件的分页SQL: , ; 一般而言,分页SQL的 耗时 随着 start 值的增加而急剧增加,我们来看下面这2个不同起始值的分页SQL执行耗时: yejr , ; … rows in set (0.05 sec) yej

进程(process)和线程(thread)是非常抽象的概念.多线程与多进程编程对于代码的并发执行,提升代码运行效率和缩短运行时间至关重要.下面介绍一下python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. 重要知识点 - 什么是进程(process)和线程(thread) 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元. 一个应用程序至少包括1个进程,而1个进程包括1个或多个线程,线程的尺度更小. 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而一个

说明 当中大部分文章都是转载自其它大神之手.在转载的过程中学到了非常多,这里主要解说的是android体系的相关知识点,本文会持续更新. 1 Android service相关知识点 Android Service全然解析,关于服务你所需知道的一切(上) http://blog.csdn.net/qq_23547831/article/details/41346543 Android Service全然解析,关于服务你所需知道的一切(下) http://blog.csdn.net/qq_2354

朱晔的互联网架构实践心得S2E6:浅谈高并发架构设计的16招 概览 标题中的高并发架构设计是指设计一套比较合适的架构来应对请求.并发量很大的系统,使系统的稳定性.响应时间符合预期并且能在极端的情况下自动调整为相对合理的服务水平.一般而言我们很难用通用的架构设计的手段来解决所有问题,在处理高并发架构的时候也需要根据系统的业务形态有针对性设计架构方案,本文只是列出了大概可以想到一些点,在设计各种方案的时候无非是拿着这些点组合考虑和应用. 有很多高并发架构相关的文章都是在介绍具体的技术点,本文尝试从根

介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. Python的多进程编程与multiprocess模块 python的多进程编程主要依靠multiprocess模块.我们先对比两段代码,看看多进程编程的优势.我们模拟了一个非常耗时的任务,计算8的20次方,为了使这个任务显得更耗时,我们还让它sleep 2秒.第一段代码是单进程计算(代码如下所示),我们按顺序执行代码,重复计算2次,并打印出总共耗时. import timeimport os d

前言 工欲善其事,必先利其器. 在前端工作中,我们常常使用到Chrome开发者工具去做各种各样的事情. 但是您真的了解这些开发者工具吗? 官方文档还是挺详细的:chrome-devtools文档. 但是文档中仍然会有一些功能没有描述到和一笔带过. 而我的这篇指南,会略过那些一目了然的功能以及一些容易替代的方案,写一写那些您可能不太了解的功能和文档描述不清的功能. 阅读本篇文章需要有一定的前端基础. 媒体查询功能 Chrome开发者工具不仅可以调试web应用,还可以模拟各种终端设备. 通过激活下图

一.前言 前段时间看到一篇不错的文章<看了这篇你就会手写RPC框架了>,于是便来了兴趣对着实现了一遍,后面觉得还有很多优化的地方便对其进行了改进. 主要改动点如下: 除了Java序列化协议,增加了protobuf和kryo序列化协议,配置即用. 增加多种负载均衡算法(随机.轮询.加权轮询.平滑加权轮询),配置即用. 客户端增加本地服务列表缓存,提高性能. 修复高并发情况下,netty导致的内存泄漏问题 由原来的每个请求建立一次连接,改为建立TCP长连接,并多次复用. 服务端增加线程池提高消息处

优化vue+springboot项目页面响应时间:waiting(TTFB) 及content Download TTFB全称Time To First Byte,是指网络请求被发起到从服务器接收到地一个字节的这段时间.包含了TCP连接时间.发送HTTP请求时间和获得相应消息第一个字节的时间. 环境: 开发 vue Cascader 级联选择器,listview接口一次性请求树结构数据接近5w条(3.9MB),nginx 反向代理 部署vue .部署springboot,同机部署 mysql.

在小米mix 2s + 高通骁龙 845 + Adreno 630 上测试了opencl版本的cv::dft(). 测试数据 先看表格里面的描述: 名称 函数名 最大时间(ms) 平均时间(ms) 说明 cpu版本dft cv::dft() - 0.029448 未统计其他,仅cv::dft()函数的调用时间 opencl版本 cv::dft(UMat) 802.557000 0.202941 不计算mat与umat的拷贝,不计算umat的填充对齐 opencl中使用opencl计算的主函数 c