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

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致

2016年7月10日,我们在生产环境中上线了第一个运行于Linux上的ASP.NET Core站点,这是一个简单的提供后端服务的ASP.NET Core Web API站点. 项目是在Windows上用V2015开发的,以self-contained应用部署方式发布到Linux服务器.Linux服务器用的是Ubuntu 14.04,站点通过supervisor以服务方式运行,部署在2台阿里云服务器上,用了1台阿里云内网负载均衡. 虽然是很简单的站点,虽然是很小的一步,但是进入生产环境就意味着对性

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 基本功能篇 上次介绍了NanoProfiler的基本功能,提到,NanoProfiler实现了MiniProfiler欠缺的多线程和异步代码的支持,并且,由于采用不同的内部数据结构,NanoProfiler拥有更高的执行效率,而且占用极少的系统资源,因此,是适合在生产环境下使用的性能监控类库.并且,我们也提到了,NanoProfiler设计理念的另一大不同,即面向大数据分析. 这一期,我重点介绍一下NanoProfi

问题原因找到了,那就好办了. 找到阿里云技术人员,让他们强行给我们上架了一个共享代理模式的Redis. 并重新进行压力测试. 哦豁~ 开心,压力测试顺利,异常率大大降低实际为: 数据库DBA反馈,数据库收到很多请求处理,数据库开始正常工作.(之前都是,数据库连接满,但活跃连接只有1到5个). 数据库连接数在50到100之间波动,且基本都是活跃连接. NGINX和php那边都工作正常,服务器cpu压力下降.各项功能都平稳. 然后开始真真正正进行模拟生产用户数据压力测试: 生产环境数据如下: 高峰时

集数合计:9章Java视频教程详情描述:A0193<Java生产环境下性能监控与调优详解视频教程>软件开发只是第一步,上线后的性能监控与调优才是更为重要的一步本课程将为你讲解如何在生产环境下对Java应用做性能监控与调优:通过本课程,你将掌握多种性能监控工具应用,学会定位并解决诸如内存溢出.cpu负载飙高等问题:学会线上代码调试,Tomcat.Nginx,GC调优等手段: 读懂JVM字节码指令,分析源码背后原理,提升应对线上突发状况的能力Java视频教程目录:第1章 课程介绍(Java秒杀课程

6 月 25 日,国内知名的系统高可用专家数列科技宣布开源旗下核心产品能力,对外开放生产全链路压测平台产品的源代码,并正式命名为 Takin. 目前中国人寿.顺丰科技.希音.中通快递.中国移动.永辉超市.爱库存.浙江大学等 50+行业头部公司都采用了该技术,10 万+探针同时线上运行,每天实时处理数百亿条用户请求,生成数百 TB 链路数据.该项目已在 Github 上发布,作为全球首款开源的全链路压测平台,Takin 的开源将为更多企业提供超低门槛.超低成本.超高效率的性能保障能力. 什么是生产

第四百零二节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署,uwsgi安装和启动,nginx的安装与启动,uwsgi与nginx的配置文件+虚拟主机配置 软件版本  uwsgi-2.0.15nginx-1.12.1 1.用Navicat Premium远程登录Linux系统数据库,创建网站需要的数据库 2.数据库创建好后,将开发环境的数据库传输到刚才创建的数据库 传输数据 如果在传输数据时,怎么都传输不了,老报错误,有可能是传输数据太大,要在软件设置一下,改一个变量,将参数

问题描述:生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高. 问题分析:1,程序属于CPU密集型,和开发沟通过,排除此类情况.2,程序代码有问题,出现死循环,可能性极大. 问题解决:1,开发那边无法排查代码某个模块有问题,从日志上也无法分析得出.2,记得原来通过strace跟踪的方法解决了一台PHP服务器CPU占用高的问题,但是通过这种方法无效,经过google搜索,发现可以通过下面的方法进行解决,那就尝试下

Linux性能分析:生产环境服务器变慢,诊断思路和性能评估 一.整机:top 二.CPU:vmstat 所有CPU核信息 每个进程使用CPU的用量分解信息 三.内存:free 四.硬盘:df 五.磁盘IO:iostat 六.网络IO:ifstat 七.生产环境出现CPU占用过高,分析思路和定位 先用top命令找出CPU占比最高的 ps -ef或者jps进一步定位 定位到具体线程或者代码 线程ID转换为16进制格式(英文小写格式) jstack 进程ID|grep tid(16进制线程ID小写英文

背景 NanoProfiler是一个EF Learning Labs出品的免费性能监控类库(即将开源).它的思想和使用方式类似于MiniProfiler的.但是,设计理念有较大差异. MiniProfiler更像是一个面向开发和测试环境的性能监控类库,它的关注点(我说的不一定对,仅代表一家之言),更多的是提供了对微软的ASP.NET MVC,EntityFramework,WCF等主流前后端类库的封装和整合,如果你的项目恰巧从前端到后端都用到这些类库,它可以将从前端到后端的性能监控数据合并到一个

上期回顾 上一期:NanoProfiler - 适合生产环境的性能监控类库 之 大数据篇 上次介绍了NanoProfiler的大数据分析理念,一晃已经时隔一年多了,真是罪过! 有朋友问到何时开源的问题,这里先简单说明一下.因为是单位的项目,虽然单位的目标肯定是要开源的,但是,毕竟不像个人项目那么自由.一方面要保证代码本身的质量,另一方面也要剥离对单位其他框架类库的依赖,一忙起来就拖延日久了,我只能说尽力尽快推动这个事情!不过,Nuget package一直在Nuget.org,可以免费使用的.想

问题描述:生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高. 问题分析:1,程序属于CPU密集型,和开发沟通过,排除此类情况.2,程序代码有问题,出现死循环,可能性极大. 问题解决:1,开发那边无法排查代码某个模块有问题,从日志上也无法分析得出.2,记得原来通过strace跟踪的方法解决了一台PHP服务器CPU占用高的问题,但是通过这种方法无效,经过google搜索,发现可以通过下面的方法进行解决,那就尝试下

问题描述:       生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高. 解决过程: 1.根据top命令,发现PID为2633的Java进程占用CPU高达300%,出现故障.    2.找到该进程后,如何定位具体线程或代码呢,首先显示线程列表,并按照CPU占用高的线程排序:      [root@localhost logs]# ps -mp 2633 -o THREAD,tid,time | sort -

这个工具的使用和 HeapAnalyzer 一样,非常容易,同样提供了详细的 readme 文档,这里也简单举例如下: #/usr/java50/bin/java -Xmx1000m -jar jca37.jar 图 2. 通过 xManager 工具登录到 AIX 服务器上打开 jca 的效果图 笔者直接在生产环境下直接通过它对产生的 javacore 文件进行分析,令人惊喜的是,其分析结果非常明了,笔者心头的疑云在对结果进行进一步分析核实后也渐渐散去. 图 3. jca 对 javacore

第四百零一节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署virtualenv虚拟环境安装,与Python虚拟环境批量安装模块 virtualenv简介 1.安装virtualenv [root@192 huan_jing]# pip3 install virtualenv Collecting virtualenv Downloading virtualenv-15.1.0-py2.py3-none-any.whl (1.8MB) 100% |██████████████

第四百节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署CentOS6.5安装python3.5.1 1.检查系统是否安装了python [root@192 ~]# rpm -qa python python-2.6.6-51.el6.x86_64 [root@192 ~]# 可以看到CentOS6.5系统默认安装了python2.6.6 2.检查一下Python安装在什么地方 [root@192 ~]# whereis python python: /usr/bin/pyt

第三百九十九节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署CentOS6.5安装mysql5.6 1.检测系统是否已经安装过mysql或其依赖,若已装过要先将其删除,否则第4步使用yum安装时会报错: [root@192 ~]# yum list installed | grep mysql mysql-libs.x86_64 5.1.71-1.el6 @anaconda-CentOS-201311272149.x86_64/6.5 [root@192 ~]# 2.删除已

第三百九十八节,Django+Xadmin打造上线标准的在线教育平台—生产环境部署CentOS6.5系统环境设置 1.Linux安装配置 注意事项: 虚拟机网卡桥接模式 不要拨VPN 如果,网络怎么都不同,可以删除这个文件 /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules ( 6.2版本和ubuntu 会有这个文件,这个文件是记录网口和 MAC地址关系的) su root 基本配置: ip [root@localhost ~]# cat /etc/sysconf

NVIDIA设置性能模式,以降低CPU使用.温度 ubuntu安装完NVIDIA显卡驱动后 终端输入 nvidia-settings 选择OpenGL Settings->Image Settings 向左是质量模式,向右是性能模式 选择性能模式降低CPU的使用

生产环境MySQL数据库集群MHA上线实施方案 一．不停库操作 1.在所有节点安装MHAnode所需的perl模块(需要有安装epel源) yum install perl-DBD-MySQL -y 2.在所有的节点安装mhanode rpm -ivh mha4mysql-node-0.56-0.el6.noarch.rpm 3.将系统调用的脚本统一放到一个目录下 #这里统一放在了/usr/bin/目录下 /usr/bin/apply_diff_relay_logs /usr/bin/filte