YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

提高VR渲染速度的关键,这个教程比以往的教程都要重要很多,如果你是刚刚步入学习和上升阶段那么这将是你必须要看的东西,他会让你迅速提升技能达到比你死看书本好很多的效果,不多说上教程   VR的基本渲染方法已经掌握,虽然材质和灯光方面还有许多不足,但是当前最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待,这样修改起来也不方便.因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因,优化参数. 最近的几个例子来看,GI的时间都不长,就是

怎样提高VR渲染速度分析!<经验之谈>!!!VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下.一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面虽然只测试了发光贴图,灯光缓存两组数据,不过我们不难得出结论,在图象品质过得去的情况下min=-4是最快的.所以测试用min=-4,而出图时也可以考虑用min=-3. min值

CPU计算密集型和IO密集型 第一种任务的类型是计算密集型任务,其特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率.对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力.这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数. 计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,因此,代码运行效率至关重要.Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务.对于计算

巧用linux服务器的/dev/shm/ 巧用linux服务器的/dev/shm/,如果合理使用,可以避开磁盘IO不给力,提高网站访问速度. 首先让我们认识一下,什么是tmpfs和/dev/shm/? tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的文件系统.tmpfs可以使用您的内存或swap分区来存储文件.由此可见,tmpfs主要存储暂存的文件.它有如下2个优势 : . 动态文件系统的大小.. tmpfs 的另一个主要的好处是它闪电般的速度.因为典型的 tmpfs 文件系统会完全驻留在

在我们平时的程序中难免出现同时访问几个接口的情况,平时我们用curl进行访问的时候,一般都是单个.顺序访问,假如有3个接口,每个接口耗时500毫 秒那么我们三个接口就要花费1500毫秒了,这个问题太头疼了严重影响了页面访问速度,有没有可能并发访问来提高速度呢?今天就简单的说一下,利用 curl并发来提高页面访问速度,希望大家多指导. 1.老的curl访问方式以及耗时统计 function curl_fetch($url, $timeout=3){     $ch = curl_init();  

前言:  在同样的网络环境下,两个同样能满足你的需求的网站,一个"Duang"的一下就加载出来了,一个纠结了半天才出来,你会选择哪个?研究表明:用户最满意的打开网页时间是2-5秒,如果等待超过10秒,99%的用户会关闭这个网页.也许这样讲,各位还不会有太多感触,接下来我列举一组数据:Google网站访问速度每慢400ms就导致用户搜索请 求下降0.59%;Amazon每增加100ms网站延迟将导致收入下降1%;雅虎如果有400ms延迟会导致流量下降5-9%.网站的加载速度严重影响了用户

原文:ASP.NET状缓存Cache的应用-提高数据库读取速度 一. Cache概述       既然缓存中的数据其实是来自数据库的,那么缓存中的数据如何和数据库进行同步呢?一般来说,缓存中应该存放改动不大或者对数据的实时性没有太多要求的数据.这样,我们只需要定期更新缓存就可以了.相反,如果缓存的更新频率过快的话,使用缓存的意义就不是很大了,因此更新缓存的时候需要一次性从数据库中读取大量的数据,过于频繁地更新缓存反而加重了数据库的负担.那么ASP.NET中的Cache又提供了哪些缓存的过期策略呢

参考百度知道 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数,输出它们的和为x的概率. 输入格式 一行输入四个整数依次为n,a,b,x,用空格分隔. 输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率,小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据,n≤5. 对于100%的数据,n≤100,b≤100. 2 解决方案 下面代码在系统中运行评分为90分,第五组数据无法通过,我用同版本的C代码运行(PS:具体参见文末

转载:http://huoyanyanyi10.iteye.com/blog/1317614 提高java反射速度的方法method.setAccessible(true) package com.chenshuyi.test; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; public class Main { public static void main(String

正常加载: 打包图片: 结论:当加载资源 数量很多 时,可以提高加载速度

大文本 通过 hadoop spark map reduce   获取 特征列  的 属性值  计算速度

一行代码加快pandas计算速度 DASK https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/84844964 https://cloud.tencent.com/developer/article/1449661

实验时要对多个NN模型进行对比,依次加载直到第8个模型时,发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿,查看内存占用90+%. 原因:使用过的NN模型还会保存在内存,继续加载一方面使新模型加载特别特别慢,另一方面是模型计算速度也会下降很多. 解决方法:加载新模型之前把旧的模型撤掉: tf.reset_default_graph() reset后加载和计算速度明显提升,亲测有效 参考: tensorflow 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法

算法提高 概率计算 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 生成n个∈[a,b]的随机整数,输出它们的和为x的概率. 输入格式 一行输入四个整数依次为n,a,b,x,用空格分隔. 输出格式 输出一行包含一个小数位和为x的概率,小数点后保留四位小数 样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定 对于50%的数据,n≤5. 对于100%的数据,n≤100,b≤100. import java.io.IOException; import java.util.Sca

算法提高 日期计算 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 已知2011年11月11日是星期五,问YYYY年MM月DD日是星期几?注意考虑闰年的情况.尤其是逢百年不闰,逢400年闰的情况. 输入格式 输入只有一行 YYYY MM DD 输出格式 输出只有一行 W 数据规模和约定 1599 <= YYYY <= 2999 1 <= MM <= 12 1 <= DD <= 31,且确保测试样例中YYYY年MM月DD日是一个合理日期 1 <= W <

Canvas原生API(纯CPU)计算并渲染三维图 前端工程师学图形学:Games101 第三次作业 利用Canvas画三维中的三角形并使用超采样实现抗锯齿 最终完成功能 Canvas 原生API实现三角形栅格化算法 实现 z-buffer 判断三角形先后关系 使用 super-sampling 处理 Anti-aliasing,也就是超采样实现抗锯齿 1 整体分析 本次实验中,首先需要进行矩阵变换,将初始传入的三角形经过变换后到规范立方体内,这需要进行三种变换.设一个点的坐标变换为(x, y,

1.1.Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码.使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们.当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le.在armv

一.渲染引擎渲染引擎的职责是……渲染,也就是把请求的内容显示到浏览器屏幕上.默认情况下渲染引擎可以显示HTML,XML文档以及图片. 通过插件(浏览器扩展)它可以显示其它类型文档. 二.各种渲染引擎我们提到的Firefox, Safari两种浏览器构建于两种渲染引擎之上:Firefox使用Gecko —— Mozilla自家的渲染引擎:Safari 和 Chrome 都使用 Webkit. 最终决定浏览器表现出来的页面效果的差异是:渲染引擎 Rendering Engine(也叫做排版引擎),也