因此一开始我们就为大家提供一个比较经典的范例，只用 10 行的 python 代码，实现对 90 种类别的深度学习物件检测（object detection）识别，在 Jetson Nano 2GB 上达到...上，能做到 4~6FPS 已经不容易了。...最简单的视频文件可以在你 Nano 上的 “/ usr / share / visionworks / sources / data ” 下面。 其他地方无需修改。...在 while 循环里，第 7 行从数据源读取一帧图像，然后到第 8 行用一个非常简单的 net.Detect(img) 函数，就能把这张图像中满足阈值的物件找出来，存放到 detections 数组中...接下来，还有令人惊喜的地方，第 9 行这么简单的 “output.Render(img)” 指令，可以将 detections 数组里所有检测到的物件，包括框 / 颜色、类别名称、置信度这些数据，全部叠加到图像上
IOS7无疑是史上升级速度最快的IOS系统，但部分稍旧的设备例如iPhone 4和iPhone 4S在升级到IOS7之后却遇到了不少性能问题。...下面给大家带来了几点建议，通过修改系统设置在一定程度上提高IOS7的性能。 1.清理设备空间 更大的剩余空间能够提供更快的闪存速度和响应性，以提升系统整体的速度。...2.关闭后台自动进程 后台运行的应用和服务仍然会占用系统资源，建议关闭不必要的后台应用以及服务加快系统运行 打开iTunes以及App Store，滚动到自动下载选项并切换为关闭 找到自动下载下面的自动同步...关闭这些特效可以节省系统负担，加快IOS运行速度。...打开设置>iCloud，选择文档与数据，切换为关闭 打开设置>一般>重置，选择重置所有设置 5.适时重启手机 智能手机和电脑一样，长时间运行后同样会导致不稳定因素增加。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近在windows上和ubuntu上都安装了qtav并且通过了编译测试，实测播放中英文的视频文件功能正常，有图像有声音。...自带的ffmpeg的版本不匹配。...但是这样就需要彻底删除位于/usr/lib /usr/include 中的ffmpeg中的库文件和头文件，这样或许会影响到有关的其它程序的编译和安装情况。...(当前是网页中间的一个大大的绿色按钮)。...，重新编译，程序能够正常运行—-播放画面和声音都正常了。
事实上，应用云计算为企业带来了重大的运营和财务收益。但它也带来了相当大的操作复杂性，如果没有适当地处理，可能会影响云平台的业务，并妨碍迁移到云平台的商业案例正常运行。...#1：云计算管理服务(CMS)：更有效地运行云平台 云计算管理服务(CMS)对于维护企业应用程序和最终用户服务的正常运行，以及支持该环境中的更改至关重要。...#2：云计算优化服务：持续优化环境 企业的云计算旅程不会因将应用程序迁移到云平台而结束。在许多方面，这只是一个开始。...这包括调整或重新定义实例类型以优化计算，分层存储类型以优化存储，并通过删除空闲实例或未连接的磁盘来消除浪费。 (2)购买优化 在云计算方面，企业明智的财务选择可以带来很大的好处。...他们还需要知道从提供商处购买什么产品和服务以及如何购买，这可能很难，因为提供商在IaaS、PaaS和企业支持中提供的复杂性不断增加。
为了解释这个事情我们首先要了解GGML： GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。...也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...虽然它不是传统意义上的成熟的向量存储(如数据库管理系统)，但它以一种优化的方式处理向量的存储，以实现有效的最近邻搜索。 5、Poetry Poetry用于设置虚拟环境和处理Python包管理。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。...其实在 Ollama 之前也有一些方案可以做大模型本地部署，但运行效果往往不尽如人意，比如 LocalAI等，另外还需要用到 Windows + GPU 才行，不像 Ollama 直接在 Mac 都能跑了.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。...Llama3 了，按如下命令直接运行就行： ollama run llama3:8b 效果如图： 到了这一步就可以愉快和大模型进行亲密交流了。
1、下载 1行命令，下载第三方库 pip install potime 2、使用方法 例如上次我们的优化了根据内容查找文件的功能，使查找时间加快了N倍。...如果我们想测试一段代码：看看用Python在电脑里找出一个不记得名字，只记得内容的文件，需要多长时间，就可以用到potime这个库了。...运行结果如下 图片 使用说明 导入potime后，不用改变原有代码，直接在你想计算时间的方法上面，添加装饰器：@RunTime，就可以在程序运行后，看到运行结果了。...3、拓展应用 在工作中，有时我们需要做一些算法或者接口的调优，加快运行时间。这个potime也可以直接用在算法或者接口的调优上。...python-office' if __name__ == "__main__": app.run(debug=True) # 启动应用程序 图片 如上图index方法所示，直接在接口对应的方法上
在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台：Greenplum提供专门的大数据分析数据库，VMware提供自我管理和自动化...Dell PowerFlex解决方案团队为您提供了在PowerFlex上运行VMware Greenplum的解决方案指南，在单个统一的 PowerFlex软件定义基础架构上完成Greenplum数据库工作负载...PowerFlex基础架构还可以支持在仅计算节点或结合了计算和存储的节点（混合节点）上运行的工作负载。通过利用PowerFlex的易变特性，数据中心不需要额外的孤岛，它甚至可以帮助移除现有的孤岛。...该测试套件在戴尔科技集团内部的新Greenplum 环境中被用作新部署的黄金标准。 在这个测试设计中，所有的数据集和查询都是静态的。该场景允许从一次运行到下一次运行对环境进行一致的测量。...您不仅可以在构建环境时参考解决方案指南，而且可以确信它是在一流的基础架构上构建的，并使用通用测试工具和实际查询进行了验证。
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...如果您已正确配置虚拟机的网络设置，则应该可以通过外部网络连接到它并使用它。 总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。...当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
④file如果是文件夹 因为我们要查询的是图片文件，那么要先遍历。 使用file的listFilts方法，再使用增强for循环遍历。...就像网上流传的一句话：只有将用户想象成最傻最傻的人，考虑到各种各样的问题，才能写出好的代码。 三、过滤器再次优化 如何进一步优化？仔细看第二节中的代码： ?...现在要查找对应的文件对吧，我不写具体的查找条件了，我就制定一个接口，谁要用接口，重写方法就好了： 要根据后缀名查找文件？行，重写方法就好了。 要根据前缀名查找文件？行，重写方法就好了。...用户有任何要求，只需要重写接口里的方法，写出对应的需求就好了。 高级程序员和低级程序员差别在哪？ 高级程序员写出的代码，能解决某类问题，他在写接口，在制定规则。...是可以的，在③中可以使用lambad表达式代替匿名内部类。 ? 以上就是关于过滤器一点一点的优化，当然我这写的比较粗糙，我估计都存在什么问题，只不过我自己水平有限，没有发现而已。
要了解此数字，我们必须查看查询计划中过滤迭代器上方的内容。 在第 11 行上，有一个嵌套循环联接，在第 12 行上，是在staff 表上进行表扫描。...由于 staff 表中有两行（Mike 和 Jon），因此我们在第 14 行的索引查找上获得了两个循环迭代。...如果我们看一下在嵌套循环迭代器（第 11 行）中上一级接收所有行的时间，为 46.135 毫秒，这是运行一次过滤迭代器的时间的两倍多。...如果我们查看索引循环迭代器（第 14 行），我们看到相应的数字分别为 0.450 和 19.988ms。这意味着大部分时间都花在了使用索引查找来读取行上，并且与读取数据相比，实际的过滤成本相对低廉。...实际读取的行数为 2844，而估计为 894 行。优化器错过了 3 倍的因素。同样，由于循环，估计值和实际值都是所有循环迭代的平均值。
网络上曝光的那些关于一码通的消息，有真有假，我这里就不再澄清了。就说说我是怎么把图片从 1M 优化到 100kb 的故事吧。...是的，由于系统群体规模和访问规模的特殊性，每一行代码、每一张图片、每一个技术文档都反复核准，优化再优化，精益求精。...为确保系统运行得更高效，我们将一张图片从1MB压缩到500KB，再从500KB优化到100KB。 这样的工作在外人看起来，简单到就好像悄悄给学妹塞一张情书就能让她做我女朋友一样简单。...对于有损压缩方案，压缩质量应该控制文件大小和图像质量之间的权衡（例如，通过在写入 JPEG 图像时选择量化表）。...对于无损方案，压缩质量可用于控制文件大小和执行压缩所需的时间之间的权衡（例如，通过优化行过滤器并在写入 PNG 图像时设置 ZLIB 压缩级别）。
Fooocus内置和自动化了许多优化和质量改进，将其他页面的手动设置变为了自动配置，这样就和Midjourney一样，这将在每次尝试中获得良好的结果。...在这篇文章中，我们将介绍如何在本地和Colab上使用Fooocus 在Windows上运行 只需要在下载文件，解压缩，然后运行run.bat,就是这么简单 在第一次运行时，它会自动下载模型，如果你已经有这些文件...sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors Fooocus可以在16gb RAM和6GB VRAM的系统上运行...在Linux上运行 Linux上会更加简单： git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git cd Fooocus conda env create...: python launch.py 或者如果想打开远程端口，需要使用listen参数 python launch.py --listen 在Google Colab上运行 因为需要使用GPU，所以我们这里选择
调度器分配执行任务，这些任务是物理计划片段的并行实例，在执行器上运行。在每个任务中，调用矢量化执行操作符和表达式评估器来处理数据。...行用准确的运行时统计数据更新，并在第14行重新优化；最后，新的可运行QueryStage被提交给调度器，循环继续等待新的重新优化事件。...4.3 QueryStage取消和幂等性在AQE事件循环中（Listing 2），第21行取消不再需要的正在运行的QueryStage。...因此，在我们的评估中，我们记录了在没有运行QueryStage时，这些行的墙钟时间作为“重新优化时间”。...据我们所知，AQE标志着首个在工业规模上运行全功能动态查询优化的系统的开创性成就。
/bin/bash 命令不能和注释在同一行上，也就是注释的后面 ; 命令分隔符，可以在同一行上写多个命令 某些情况需要使用转义符转义 ;; 双分号，终止case选项 . bash内置命令 1.点(...通过 行 和 列 的寻址方式来对数组进行引用和操作。 在一维数组中由单行组成，而二维数组由连续的多行组成。 9....fi fi 9.2 for循环 语法格式： # [list] 是一个列表，类似list1 list2 list3 ... listN for arg in [list];do #如果do和for在同一行...在循环的开头判断条件是否满足，如果条件为True，则一直循环。...在循环的顶部判断条件，如果condition为False，就进入循环，和while语句相反。
在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。...最后堆中的元素就是TOP10大。 桶排序 经典例题：15 给定n个实数，求着n个实数在实轴上向量2个数之间的最大差值，要求线性的时间算法。...字典树Tire树 经典例题：3.9.10 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。...如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。...下面我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于（N2）/2，而在第k-1个机器上的累加数小于（N2）/2，并把这个数记为x。
我们的过滤器的估计成本为117.43，并且估计返回894行。这些估计是由查询优化器根据可用统计信息在执行查询之前进行的。该信息也会在EXPLAIN FORMAT = TREE输出中。...在第11行上，有一个嵌套循环联接，在第12行上，是在staff表上进行表扫描。...由于staff表中有两行（Mike和Jon），因此我们在第14行的索引查找上获得了两个循环迭代。...如果我们看一下在嵌套循环迭代器（第11行）中上一级接收所有行的时间，为46.135毫秒，这是运行一次过滤迭代器的时间的两倍多。...实际读取的行数为2844，而估计为894行。优化器错过了3倍的因素。同样，由于循环，估计值和实际值都是所有循环迭代的平均值。
在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。...最后堆中的元素就是TOP10大。 桶排序 经典例题：15 给定n个实数，求着n个实数在实轴上向量2个数之间的最大差值，要求线性的时间算法。...字典树Tire树 经典例题：3.9.10 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。...如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。...下面我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于（N^2）/2，而在第k-1个机器上的累加数小于（N^2）/2，并把这个数记为x。
将列谓词过滤器下推到Kudu可以通过跳过读取已过滤行的列值并减少客户端（例如分布式查询引擎Apache Impala和Kudu）之间的网络IO来优化执行。...将生成的哈希表广播到所有工作节点。 在工作节点上，开始对大表的切片进行获取和迭代，检查哈希表中是否存在大表中的键，并仅返回匹配的行。...该小表是使用HDFS上的Parquet创建的，以隔离新功能，但也可以将其存储在Kudu中。我们首先仅使用MIN_MAX过滤器，然后使用MIN_MAX和布隆过滤器（所有运行时过滤器）运行查询。...小表由存储在HDFS上的Parquet的大表中的前1000个键和后1000个键的2000行组成。这将阻止MIN_MAX过滤器对大表进行任何过滤，因为所有行都将落在MIN_MAX过滤器的范围内。...在所有表上都运行了COMPUTE STATS，以帮助收集有关表元数据的信息并帮助Impala优化查询计划。 所有查询都运行了10次，平均查询运行时间如下所示。
搜索历史记录，主要有客户端做本地缓存，这里不过多关注系统整体架构基于上述的需求分析，使用ES搜索引擎能够完全满足相关的搜索需求，基于此在处理整体搜索后台服务上，主要考虑下面几个问题：各类搜索数据源从业务的...的一些“存储库”中并且logstash的X-pack功能（高级功能特性，腾讯云白金版支持）能够使该处理管道服务在Kibana中直接接入管理和监控。...上面的特性决定了我们的服务部署运行过程是依赖一个稳定的持久存储的，用于存储每个数据源表的offset偏移量。...返回高亮词结果，给前端进行搜索关键词的高亮展示这里主要利用了es的highlight，在搜索语句中添加hight设置，在返回的结果中对于和查询关键词相符的位置直接被特殊的颜色标记，无需前端做特殊处理。"...，实际上也仅仅是对ES搜索引擎最基础的应用实践，更多搜索效果的优化以及ES的相关应用还有待深入研究。
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