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多进程并发为什么没有达到预期性能

可是经过我们测试,多进程并发执行效率也没有我们想象中那么高,那么,究竟是什么原因造成了多进程并发性能下降呢? 2....进程与线程区别 进程是一个程序一次执行,而线程则是 CPU 最小调度单位。...上下文切换 CPU 每个核心在同一时间只能执行一条指令,多进程并发执行依赖于 CPU 对任务反复切换,任务执行单位是 CPU “时间片”,在两个时间片之间,CPU 就必须进行上下文切换,来加载进程运行所必须数据...,包括寄存器数据、打开文件描述符、进程地址空间等,然后载入接下来需要执行进程上述信息。...虚拟地址空间切换 上一篇文章中,我们介绍了操作系统分段与分页机制。 操作系统中,由内存管理单元 MMU 实现页面置换算法实现了分页机制,从而让每个进程都拥有独立进程地址空间。

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RxJava 容易忽视细节: subscribeOn() 方法没有按照预期地运行

此时 RxJava 没有改变线程,是因为 subscribeOn() 方法已经完成了工作,订阅已经在其他线程上进行了。这时,没有理由 RxJava 会再次更改线程。所以,会看到上述运行结果。 二....因为 Hot Observable 是在订阅之前就创建了 Observable,所以使用 just 操作符后,getRandomInteger() 函数调用并没有受到 subscribeOn() 影响...Subject 特殊性在于它既是 Observable 又是 Observer(Subscriber)。从 Subject 源码上看到,继承自 Observable 实现 Observer。...当我们 subject 发射第一个值时,第一个观察者已经被订阅。由于订阅代码在我们调用 onNext() 时已经完成,因此订阅调度程序没有任何作用。...任何细微使用线程切换地方,都需要非常注意。虽然有时它不会使应用程序奔溃,但是它们可能会造成一些意外结果

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实现 Base64 编码解码

什么是 Base64Base64 是一种基于 64 个可打印字符来表示二进制数据表示方法。...Base64 编码解码实现 在 window 对象中,有两个方法 btoa() 和 atob()实现编码和解码,本文带你一步步用 js 实现它们功能。 在实现之前,先做好一些准备工作。...>>向右移动,前面补0, 如 104 >> 2即 01101000=> 00011010 &与运算,只有两个操作数相应比特位都是 1 时,结果才为 1,否则为 0。...如 104 & 3即 01101000 & 00000011 => 00000000 |或运算,对于每一个比特位,当两个操作数相应比特位至少有一个 1 时,结果为 1,否则为 0。...这里也有一个问题,就是大字符 = 8比特位数字 * 个数,但是目前个数我们没有空余位可以存储,因此 1- 2 个字符是不够用,将其增加至 1 - 3 个字符。

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为什么委托减法(- 或 -=)可能出现非预期结果?(Delegate Subtraction Has Unpredictable Result)

为什么委托减法(- 或 -=)可能出现非预期结果?...然而在写为事件写 -= 时候却并没有这样提示。然而这个提示是什么意思呢?为什么会“非预期”?为什么委托会提示而事件不会提示? 阅读本文将了解委托减法。 ---- ?...ReSharper 同时还给出另一个例子,说明委托减法顺序也可能非预期: s = a + b + a; (s - a)(); // AB 它会从尾部减起,而这一点也容易被大家忽视...也就是说,理论上使用事件并不能帮助减少委托减法带来结果不确定性。 但是——事件是观察者模式一种实现,从设计上说,事件只作通知之用,不确保顺序,也不保证结果。...至少从设计模式上说,事件里委托减法那些非预期就忽略吧,那么没有定义成事件那些委托呢?我们需要如何处理减法?

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获取到 user-agent ,在使用时候,没有对这个进行验证就进行使用,可能导致非预期结果 Java 代码进行解决

1 实现 在Java代码中,你可以使用一些库来解析和验证User-Agent字符串,以确保它符合预期格式和内容。...下面是一个使用user-agent-utils库示例代码: 首先,确保你Java项目中包含了user-agent-utils库依赖。...你可以在项目的构建文件(如pom.xml或build.gradle)中添加相应依赖项。...然后,我们可以使用UserAgent对象方法来获取浏览器、操作系统等相关信息。 在验证部分,我们首先检查User-Agent值是否为空。...然后,我们使用getBrowser().getName()方法获取浏览器名称,并与预期值进行比较。这里只是一个简单示例,你可以根据实际需求添加更多验证逻辑。

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为什么面试聊还可以,却没有结果呢?

最近聊到一个话题,明明和面试官聊还不错,最终却没有下文。这是为什么呢? 下面咱们就聊一聊几点吧,看看你是否感同身受。...HR是不会和你说其他人情况,HR会结合公司情况来选择最性价比的人,而不是最合适的人。...HR也有绩效,有些企业甚至有明文规定HR这个月必须面试多少人KPI,那么为啥有这个规定呢?招聘网站发布信息也要交钱呀!...所以面试是否录用你,存在很多客观因素,并不是因为你不好,而是在于公司在需要那个职位匹配当前公司预期目标。...当一场面试自我感觉良好时,往往结果没有想象中好,别沮丧,选择下一家,继续面试,创造更多择业机会。在面试任何一家公司都是在相互选择过程。所以没有必要想太多,继续面试。

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某个crontab定时任务没有按照我们预期执行,我们要如何进行故障排查

某个crontab定时任务没有按照我们预期执行,我们要做故障排查步骤如下:查看日志:首先,查看crontab执行相关日志,可以使用命令 grep CRON /var/log/syslog 来查看...cron日志记录。...如果没有找到相关日志,可以尝试查看 /var/log/cron 或 /var/log/messages。检查crontab文件:检查crontab文件路径和内容是否正确。...cron任务执行时间依赖于系统时间,因此如果服务器时间错误,可能会导致cron任务未按预期执行。检查其他系统资源:确认系统资源是否足够。...如果服务器CPU、内存或磁盘空间资源不足,可能会导致cron任务未能正常执行。日志调试:在crontab中增加输出日志,以便更详细地了解任务执行情况。

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CVPR论文复现争议后续:华人一作苦战两月给出有态度分析结果

今天,经过两个多月苦战,一作(华人,当时文章未特意指出担心带偏节奏)给出了一份小编觉得很有态度结果,并在结语中分享了自己两个月来感受,希望能对读者有所启发。「让我们继续探索、研究、分享吧!」...今天,《Perturbative Neural Networks》论文作者给出了修改后结果,他调查了 Michael Klachko 实现过程,并在 GitHub 上给出了分析结果:(1)Michael...声称性能下降(约 5%)主要原因在于其在 PNN 实现过程与论文作者给出代码存在多处不一致,以及选择超参数并非最优。...使用 dropout 不同,MK 用是 0.5,我们没有使用。 上述不一致之处见下图。左边为 MK 实现,右边为我们实现。 ?...在此我们提供了一个简单解决方案(没有对 MK 实现做很大改动),使准确率达到约 85-86%。

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R语言GD包地理探测器报错、没有结果解决

本文介绍在利用R语言GD包,实现自变量最优离散化方法选取与执行、地理探测器(Geodetector)操作时,出现各类报错信息、长时间得不到结果等情况解决方案。   ...在之前文章R语言GD包实现栅格图像地理探测器与参数离散化方法寻优中,我们介绍了基于R语言GD包,实现地理探测器详细方法——当时在进行前面这一篇文章所述操作过程中,我暂时没有遇到莫名运行报错、失败问题...,并且每一种报错信息问题所在也是不一致,因此不能保证大家在实践过程中按照这里给出解决方法一定可以成功解决问题;但是本文所给出解决方案思路,大家还是可以适当参考、加以尝试。   ...以上,就是我总结出利用R语言GD包实现地理探测器操作时,不同报错、运行很久得不到结果解决方案;大家在遇到类似的问题时,可以参考这里提到方法逐一加以尝试。...如果实在是不行,大家可以考虑更换其他方式实现地理探测器分析,例如基于Excel实现地理探测器,大家可以参考地理探测器Geodetector软件下载、应用与结果解读;还可以基于R语言中geodetector

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现在看音乐家无声表演视频,AI也能给出正确结果

它可以从音乐家演奏乐器无声视频中产生“貌似合理”音乐。...认知心理学研究表明,人类早已拥有这种技能——即使是年幼儿童,他们听到内容也会受说话人肢体行为影响。 ?...给定了动作关键点和音乐MIDI事件,模型中“图形变换器”模块会拟合一个映射函数,将动作与音乐联系起来,捕捉人体动态和音乐变化潜在联系。...作者写道,“结果表明,通过身体关键点和MIDI表示可以很好地建立视觉和音乐信号之间关联。另外,MIDI表征形式让我们框架可以很容易地扩展到不同形式音乐。...我们预计,我们工作将开启未来一系列关于使用人体关键点和MIDI事件研究视频和音乐之间联系研究。”

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一场没有先例自动驾驶算法大赛,出结果

贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 自动驾驶领域没有先例一场挑战赛,刚刚出结果。...在任务规划已经明确(比如成功汇入匝道)情况下,参赛选手需要解决主要问题有两个: 行为规划:按照任务规划目标和当前实时情况(其他车辆和行人位置和行为、车道线、交通标识等等),作出下一步车辆应该执行决策...规划控制,一方面受限于产业落地进展,没有相关数据集;另一方面也没有实力玩家能够振臂一呼。 于是这次大赛,聚焦在自动驾驶规控——具体到卡车领域更是独一个。 为什么聚焦这个环节?...第一个问题答案再简单不过: 规控是自动驾驶最重要模块之一,不是没有挑战,而是比感知难度更大。 感知识别层面,通常是泾渭分明好与不好,成功识别和识别失败,更容易被认知,被量化。...聚焦自动驾驶卡车、干线物流,并首次以规控算法作为核心;另外,赛题设置和评判规则,都从“量产落地”原则出发——没有海量真实道路测试数据,以及长期面向量产落地研发经验,是难以支撑主办这样一场大赛

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赚足眼球AI作画,如何实现AIGC价值,商汤给出了答案

同样 prompt 翻译成英文后,我们尝试用 Stable Diffusion XL 生成,但并没有得到符合要求结果。部分图像没有以鹦鹉作为主体,部分即便生成了鹦鹉,但缺少珍珠耳环等细节。...同样 prompt 翻译为英文输入后,Stable Diffusion XL 生成结果不尽如人意,要么是皮卡丘不够愤怒,要么是图像细节不到位。...因此,商汤自研大模型是基于研究人员和 AI 一起设计出来超大神经网络结构。在这个结构下,相同数据、相同参数量,商汤自研模型在性能上就有显著优势。...比如在计算每一个分块计算全局结果时,需要把不同卡计算结果结合起来。而这又会导致一个问题 —— 每个 GPU 上子模型在相互通信时,带宽要求会非常大。...在下面这个生成汽车图像例子中,相比于 Stable Diffusion,商汤自研模型生成结果更符合 prompt 中「概念设计」和「水墨」这两个关键词。

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