1. 背景 需求:针对视频形式的数据输入,对每一帧图像,有多个神经网络模型需要进行推理并获得预测结果.如何让整个推理过程更加高效,尝试了几种不同的方案. 硬件:单显卡主机. 2. 方案 由于存在多个模型需要推理,但模型之间没有相互依赖关系,因此很容易想到通过并行的方式来提高运行效率. 对比了如下几种方案的结果,包括: 串行 线程 进程 协程 3. 实现 3.1 整体流程 配置了 4 个体量相近的模型. 为了屏蔽读取和解码的时间消耗对最终结果的影响,提前读取视频并准备输入. 统计每个单独模型执行推

在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spark 实现数据分析以及如何对大量存放于文本文件的数据进行转换和分析.瓦迪姆还做了一个基准测试用来比较 MySQL 和 Spark with Parquet 柱状格式 (使用空中交通性能数据) 二者的性能. 这个测试非常棒,但如果我们不希望将数据从 MySQL 移到其他的存储系统中,而是继续在已有的

导读 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 自2010年开始,单个CPU内核的处理能力就逐渐停止了增长的脚步,发热和噪声等和功耗相关的问题迫使处理器公司另辟蹊径,不再汲汲于推高时钟频

如何将 iOS 工程打包速度提升十倍以上   过慢的编译速度有非常明显的副作用.一方面,程序员在等待打包的过程中可能会分心,比如刷刷朋友圈,看条新闻等等.这种认知上下文的切换会带来很多隐形的时间浪费.另一方面,大部分 app 都有自己的持续集成工具,如果打包速度太慢, 会影响整个团队的开发进度. 因此,本文会分别讨论日常开发和持续集成这两种场景,分析打包速度慢的瓶颈所在,以及对应的解决方案.利用这些方案,笔者成功的把公司 app 的持续集成时间从 45 min 成功的减少到 9 min,效率提升

python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比java.c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显. 办法永远比困难多,numba就是解决python慢的一大利器,可以让python的运行速度提升上百倍! 什么是numba? numba是一款可以将python函数编译为机器代码的JIT编译器,经过numba编译的python代码(仅限数组运算),其运行速度可以接近C或FORTRAN语言. python之所以慢,是因为它是靠CPython编

图像标注速度提升10倍! 这是多伦多大学与英伟达联合公布的一项最新研究:Curve-GCN的应用结果. Curve-GCN是一种高效交互式图像标注方法,其性能优于Polygon-RNN++.在自动模式下运行时间为29.3ms,在交互模式下运行时间为2.6ms,比Polygon-RNN ++分别快10倍和100倍. 数据标注是人工智能产业的基础,在机器的世界里,图像与语音.视频等一样,是数据的一个种类. 对象实例分割是在图像中概括给定类的所有对象的问题,这一任务在过去几年受到了越来越多的关注,传统

这个脚本是接地提供的思路,一句话爆破速度提升一千倍,看了他的帖子然而没有看到工具,思路很牛逼,我提供一个Python脚本本地测试了下,十万密码只需要3秒,速度还是可以的 # coding:utf-8 # __author__ : learn import threading,Queue,requests class Add_password: def __init__(self,dictname,queue): self.dictname = dictname self.queue = queu

什么是Promise Promise 是异步编程的一种解决方案,比传统的解决方案——回调函数和事件——更合理和更强大.(摘抄自 阮一峰老师的 ECMAScript 6 入门).具体请查看阮一峰老师的这部书,写得很棒! Promise.all Promise.all 方法主要用于将多个Promise实例,包装成一个新的Promise 数组实例.接受的是一个数组作为参数. const results = Promise.all([p1,p2,p3]); 上图中 p1, p2, p3 分别都是Prom

参照:https://www.cnblogs.com/xxt19970908/p/6685777.html maven仓库用过的人都知道,国内有多么的悲催.还好有比较好用的镜像可以使用,尽快记录下来.速度提升100倍. maven中央仓库,本来有oschina的可以用,现在关了.最近找到阿里云的好像可以.配置如下: <mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name&g

https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/79253294 1.聚合为什么慢?大多数时候对单个字段的聚合查询还是非常快的, 但是当需要同时聚合多个字段时,就可能会产生大量的分组,最终结果就是占用 es 大量内存,从而导致 OOM 的情况发生. 实践应用发现,以下情况都会比较慢: 1)待聚合文档数比较多(千万.亿.十亿甚至更多): 2)聚合条件比较复杂(多重条件聚合): 3)全量聚合(翻页的场景用). 2.聚合优化方案探讨优化方案一:默认深度

Next.js团队发布了其开源React框架的7版本.该版本的Next.js主要是改善整体的开发体验,包括启动速度提升57%.开发时的构建速度提升40%.改进错误报告和WebAssembly支持. \\ Next.js是一个React框架,它的主要目标是在生产环境中提供出色的性能和良好的开发体验.为了提供这种良好的开发体验,Next.js支持服务器端渲染.代码分割和客户端路由. \\ Next.js以JavaScript生态系统中的许多标准行业工具为基础构建,比如Babel和Webpack,而版

为什么要升级? webpack4用的好好的,运行稳定,为什么要升级到webpack5, 每次升级,都要经历一场地震,处理许多loader和plugin API的破坏性改变. 请给我们一个充分的升级理由,不然真的没有动力去折腾.没问题,给你们一个充分的理由,webpack5对构建速度做了突破性的改进,开启文件缓存之后,再次构建,速度提升明显.在我参与的项目中,本地服务器开发环境,第一次构建速度是38.64s,第二次构建速度是1.69s,提升了一个数量级.My God, 是不是很惊喜,很意外. 生产

一个高精度AI模型离不开大量的优质数据集,这些数据集往往由标注结果文件和海量的图片组成.在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长.那么有什么加快训练速度的好方法呢? 壕气的老板第一时间想到的通常是提升算力,增加资源. 如果足够有钱的话,基本不需要再继续看其他解决方案了. 但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,我们不可能无限增加的.那在花了大价钱买到了有限资源的情况下,我们还可以通过什么方式加快模型训练,提高资源利用率呢? 本文将为大家介绍的就是 iGear 高性能缓存加速方案,我们先看一张

1. LOAD DATA INFILE 为什么比 INSERT 快? 2. sysbench 压测 MySQL 的四个标准步骤. 3. 怎么让 sysbench 支持 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令,让导数速度提升 30%?

参考文档:http://blog.csdn.net/vector_yi/article/details/24402101 当activity中用到的布局较多较为复杂时,页面渲染就会变得复杂,现汇总以下常用方法,提升页面加载速度. 1.利用<include />标签来避免重复渲染 当页面中出现重复的布局时,如果只是复制粘贴,会显得代码陈余,并且繁琐,使用<include/>标签,直接引用,可避免重复渲染. 第一种方式,在<include />标签内指定width及heig

简介 Nginx默认没有开启利用多核cpu,我们可以通过增加worker_cpu_affinity配置参数来充分利用多核cpu的性能.cpu是任务处理,计算最关键的资源,cpu核越多,性能就越好. 规则设定 (1)cpu有多少个核,就有几位数,1代表内核开启,0代表内核关闭 (2)worker_processes最多开启8个,8个以上性能就不会再提升了,而且稳定性会变的更低,因此8个进程够用了 示例:linode VPS 最低配,8核CPU,nginx配置信息: worker_processes

SRAM总体分为两大部分,一部分是存储阵列,另一部分是外围辅助电路.提高SRAM工作速度从这两大方面着手. ·存储阵列 对于存储阵列,首先可以通过降低工艺节点,以达到提高器件本身速度,从而提高整体SRAM速度的目的:其次就是提高VDD大小(使每个cell的工作电压略高于外围电路电压),但不能提得过高,由于工艺节点越先进,VDD本身的要求也越低. 上面两种方法在实际设计中会有应用到. 还有一种对存储阵列进行修改以提高速度的方法.那就是修改存储阵列结构.实际设计与应用中用到的都是6管结构SRAM.对

动机 TRPG Engine经过长久以来的迭代,项目已经显得非常臃肿了.数分钟的全量编译, 每次按下保存都会触发一次10s到1m不等的增量编译让我苦不堪言, 庞大的依赖使其每一次编译都会涉及很多文件和很多包,长时的编译时间大大降低了开发效率与迭代速度. 优化方式 经过一段时间的考察,我选择了Snowpack作为解决方案.与Webpack不同的是,除了第一次的全量编译以外,Snowpack的增量编译不会涉及到庞大的node_modules文件夹, 准确来说只会编译变更文件本身.甚至于如果没有对依赖

1: sudo apt-get  install nginx 2:  add server: 在/etc/nginx/sites-enabled 中增加一个可用的server. 文件如下图所示 3:重启 nginx server生效 4: 注意如果需要转发 的80端口, ngingx默认的配置是定义了80的server的,需要修改掉 /etc/nginx/sites-enabled/default 中的80端口定义才能,否则后面增加的server 80定义不能使用. 本机端口转发的小例子,在/e

效率,是一个永恒的主题. 本文重点强调 delphi ide 中的编码速度技能 一.TForm 窗口重用 当您在写一个管理类软件的时候,有大量的操作窗口,这些窗口会有大量共性.窗口重用就会发挥很大的作用. 方法:先建好一个 TFrmBase ,然后 菜单  File -> New -> Other.. -> Inheritable Items , 然后选取 TFrmBase 就实现了窗口重用. 这也是面向对象编程,可以称为“可视化面象对象编程”.同样地,TDataModule 也可以这样

周末被 maven-mvnd 刷屏了,于是我也下载了一个 mvnd 体验了一把.虽然测试的数据都是基于我本地项目,不具备普适性和权威性,但也足以说明问题.它的测试结果远远超出我的预期,下面一起来看. 什么是 mvnd? mvnd 是 Maven Daemon 的缩写 ,翻译成中文就是 Maven 守护进程. ​ mvnd 是 apache/maven 的一个子项目,它并不是一个全新的构建工具,而是对 maven 的扩展.它内置了 maven,其实现原理是构建了一个或者多个 maven 守护进程来