测试系统是一项艰巨的任务，您需要一个可以在此过程中为您提供帮助的工具。Selenium就是这样一种工具，主要用于网站测试。在本文中，我将告诉您如何在Chrome浏览器中运行Selenium。...什么是Chrome驱动程序？ Chrome驱动程序安装 如何在Chrome浏览器中运行Selenium？ 什么是Selenium？...Selenium还支持交叉浏览，在交叉浏览中，测试用例可以同时在各种平台上运行。它还有助于创建强大的，基于浏览器的回归 自动化套件并执行测试。...否则，将无法在Google Chrome浏览器中执行Selenium测试脚本。这就是为什么你需要ChromeDriver在Google Chrome浏览器上运行测试用例的主要原因。...Chrome驱动程序安装 现在，让我们深入研究本文的最后一部分，并了解如何在Chrome浏览器中运行Selenium脚本。 如何在Chrome浏览器中运行Selenium？
为了获得更高的性能，可以采用一系列的常规方法进行设计，包括 指令并行，即一次性处理更多指令，让所有执行单元高效运行 数据并行，即一次性处理多组数据，提高性能 后文会针对这两点做进一步描述，并简单讨论...其中各个字段具体描述如下 model mask 指定了当前指令运行的模块 load weight 指定了从内存将weight读取到SRAM的指令 load act. & mac & store result...卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD） 单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。.../卷积计算中，在单个处理器内部的设计上，SIMD是数据并行的最优选择。...这些数据会并行的进入到计算阵列中完成计算（可以认为是多条车道）。由于SimpleTPU中数据的读取延时是固定的（指从SRAM），因此向量化的设计较一般处理器还更为简单。
http://chromedriver.storage.proxy.ustclug.org/index.html 下载地址，注意需要与chrome版本对应 chromedriver下载解压后，...放在chrome安装目录下，查看安装目录 chrome://version/ 最后配置环境变量，chrome安装目录配置在path后重启（我是win10，开始配置在系统变量中重启后无效，后来在用户变量中也配置了下...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
前言 Google Chrome早就支持了headless模式，但一般都是在Linux上运行，而我则习惯于在WSL上开发，折腾了好久终于找到了可以在WSL上跑headless模式的方法。...以下以WSL中安装的是Ubuntu 18.04系统为例。....deb $ which google-chrome /usr/bin/google-chrome 使用Chrome Headless访问网页 使用 官方文档的方法打开Chrome： $ google-chrome...使用puppeteer提供的Chrome 无意中发现，puppeteer中提供的Chrome竟然可以在WSL中开启调试端口并正常访问。...总结 安装依赖库，包括中文字体库 使用puppeteer提供的Chrome版本 完整的启动命令行：chrome --no-sandbox --headless --no-gpu --disable-setuid-sandbox
背景 本文是一个短文章，介绍Java 中的并行处理。 说明：10多分钟读完的文章我称之为短文章，适合快速阅读。...适合用于大规模运算的场景。从理论上讲，在 n 个并行处理的执行速度可能会是在单一处理机上执行的速度的 n 倍。...2、以前的计算机是单核的，现代的计算机Cpu都是多核的，服务器甚至都是多Cpu的，并行计算可以充分利用硬件的性能。 3....Java 中的并行处理 JDK 8 新增的Stream API（java.util.stream）将生成环境的函数式编程引入了Java库中，可以方便开发者能够写出更加有效、更加简洁的代码。...steam 的另一个价值是创造性地支持并行处理（parallel processing）。
本文记录并行Ai的一种实践路线。...背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程...构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化...留出infer接口，注册在路由中 服务端建好服务后 while True 在那呆着 客户端将测试数据作为 post 请求向指定ip 端口 路由发送请求 服务器收到数据进行Ai推断得到结果 pytorch并行在...Linux下可以多进程，但Win下会报内存或重复加载的错误 使用多线程向服务器提供请求的方式实现并行
使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。 二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。...# 我们推荐在 CPU 设备范围内做此操作， # 这样模型的权重就会存储在 CPU 内存中。 # 否则它们会存储在 GPU 上，而完全被共享。...EarlyStopping 没有此类问题 二、设备并行 设备并行适用于多分支结构，一个分支用一个gpu。...tf.device_scope('/cpu:0'): merged_vector = keras.layers.concatenate([encoded_a, encoded_b], axis=-1) 三、分布式运行...sess = tf.Session(server.target) from keras import backend as K K.set_session(sess) 以上这篇keras 多gpu并行运行案例就是小编分享给大家的全部内容了
joblib库的简介 对于大多数问题，并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高，我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。...range(num): my_fun(i) end = time.time() print('{:.4f} s'.format(end-start)) 10.0387 s 使用Joblib中的...Parallel和delayed函数，我们可以简单地配置my_fun()函数的并行运行。...两个并行任务给节约了大约一半的for循环运行时间，结果并行大约需要5秒。...通过将操作写成一组具有定义良好的输入和输出的步骤，将持久性和流执行逻辑与域逻辑或算法代码分离开来。Joblib可以节省他们的计算到磁盘和重新运行，只有在必要时。
Ubuntu 14.04.1下运行Terminal，安装Pipelight输入以下命令： sudo add-apt-repository ppa:pipelight/stable sudo apt-get...pipelight-multi sudo pipelight-plugin --update 启用Silveright插件： sudo pipelight-plugin --enable silverlight 需要注意安装的Chrome
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...以下是一些常用的C++并行计算工具：OpenMP：OpenMP是一种基于共享内存的并行计算模型，使用指令性编程方式实现并行。通过在代码中插入特定的指令，开发人员可以指定循环、函数等部分的并行执行。...对并行计算程序进行性能测试和调优是必要的，以找到性能瓶颈并优化程序。结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。...将图像的处理逻辑放在processImage函数中，我们采用OpenMP库中的并行for循环指令#pragma omp parallel for来实现并行计算。...在每个线程中，并行处理不同行的像素，从而加快图像处理的速度。通过在主函数中输出部分处理后的图像数据，我们可以验证并行处理的正确性。
AJAX的串行 串行特点：只有上一个请求成功，才能执行第下一个，串行中，上一个请求的数据会做下一次请求的依赖。...需求 希望得到日门的语文成绩全世界排名，首先第一次请求获得到他的个人基本信息，然后第二次请求，获得他的全部分数列表，最后的第三次请求，获取到日门的语文成绩排名。...AJAX的并行 并行特点：多个请求可以同时发送，但是需要等到所有请求都成功才会做一件事。多个请求之间没有相互依赖。...math, success: result => { mathpaiming = result count++ flag() } }) 以上就是AJAX的并行...通过对于AJAX串行和并行的示例，我们发现，串行导致的回调地狱，并行时设置的计数器，其实是不方便的，但是这串行和并行的设计思路和模式是对实际项目处理复杂逻辑有很大的帮助的，因此引入了Promise的设计模式
前言 Swift 内置并发系统的好处之一是它可以更轻松地并行执行多个异步任务，这反过来又可以使我们显着加快可以分解为单独部分的操作。...在本文中，让我们看一下几种不同的方法，以及这些技术中的每一种何时特别有用。...因此async let，当我们有一组已知的、有限的任务要执行时，它提供了一种同时运行多个操作的内置方法。但如果不是这样呢？...但是，这次我们将无法使用async let，因为我们需要执行的任务数量在编译时是未知的。值得庆幸的是，Swift 并发工具箱中还有一个工具可以让我们并行执行动态数量的任务——任务组。...相反，如果这是我们想要做的，我们必须故意让我们的任务并行运行，这只有在执行一组可以独立运行的操作时才有意义。 - EOF -
在串行执行的情况下，一旦接口调用遇到问题，整个处理时间会成倍增加，这不仅降低了程序的响应速度，也增加了系统的不稳定性。...并行处理：利用多线程或多进程技术，同时发起多个远程接口调用，显著减少总的处理时间。 现有方案 远程接口案例 假设第三方或者远程接口调用伪代码如下： <?...它允许并行运行不同的进程，并具有易于使用的API。...官方地址：https://github.com/spatie/async 安装 您可以通过composer安装该软件包 composer require spatie/async “注意：该扩展库异步并行执行需要所需的扩展...没有安装在您当前的PHP运行时中， Pool 将自动回退到同步执行任务。 Pool类有一个静态方法 isSupported，你可以调用它来检查你的平台是否能够运行异步进程。 require '..
如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。...在master上，在事务进入prepare阶段之前，全局计数器的当前值会被储存在事务中。这个值称为此事务的commit-parent。...在master上，commit-parent会在事务的开头被储存在binlog中。 在slave上，如果两个事务有同一个commit-parent，他们就可以并行被执行。...但是，实际上，Trx4是可以和Trx5、Trx6并行执行，Trx6可以和Trx7并行执行。 如果能实现这个，那么并行复制的效果会更好。...但是经过测试，这个参数在MySQL5.7.18中设置之后，也无法保证slave上事务提交的顺序与relay log一致。
ok，到这里，大家已经能够通过现象发现性能的差异了，接下来就是要分析现象了 ---- 二，了解 performance 各模块 如何分析现象，肯定要依赖数据，这里就要用到 chrome 的 performance...可以看到此时： 1，没有了红色条 2，绿色半透明条的高度，明显要比未优化的场景高度要高不少 总结： 红色：意味着帧数已经下降到影响用户体验的程度，chrome已经帮你标注了，这块有问题 绿色：其实就是...，在 chrome 中，还有格 more tools 选项，选中 rendering 选项 image.png 2，开启 fps meter 开关 ?...现在已经能够看到，Main 中展示的是火焰图，也就是函数调用的堆栈 火焰图，可以简单理解，x 轴表示时间，y 轴表示调用的函数，函数中还包含依次调用的函数，y 轴只占用 x 轴的一个时间维度 ----...可以看到，每个小紫条上，都有一个红色三角 前面提到：红色三角就是 chrome 帮助自动识别有问题的地方 查看提示信息：强制回流可能是性能瓶颈 点击查看摘要： ?
lock free (中文一般叫“无锁”，一般指的都是基于CAS指令的无锁技术) 是利用处理器的一些特殊的原子指令来避免传统并行设计中对锁(lock)的使用。...所以各种方案其实也不矛盾，都是为人民服务嘛;) 个人对lock free的观点是这项技术不应该也不会大面积地应用在实际编程中，毕竟像这种高难度的东西还是有点曲高和寡。...= value; return true; } return false; } 如果以前没有真正了解过lock free技术，可能会产生疑惑，这个函数对解决我们并行中的竞争问题能有什么帮助呢...由此也可以说明并行程序设计特别是lock free确实不是一件容易的事情，连这样的文章都弄错了。...上面的copy操作效率比较低，所以牛牛们在具体应用中想出了各种方法来减小数据copy的粒度。不过无论如何，将CAS语句实现成多条需要读写原始dest数据的操作都是不正确的。
各位同仁也可以先思考一下可能的原因及解决方案。 估计很多人会说： 很明显，新任务申请的资源，大于了可提供的资源了～ 但是这位球友说的很清楚了，剩余的资源很充足，完全可以提供新任务所需的资源。...其实，对于spark的driver和executor在申请内存的时候有个计算公式： spark.yarn.am.memoryOverhead 除了指定的申请资源外额外申请（yarn-client模式）...读到这里估计很多同学该说了，这个我了解但是貌似跟yarn最大并行度没什么关系呀？别急！...重磅来袭～ 其实，yarn为了很方便控制在运行的任务数，也即是处于running状态任务的数目，提供了一个重要的参数配置，但是很容易被忽略。...也即是yarn所能同时运行的任务数受限于该参数和单个AM的内存。 那么回归本话题，可以看看该同学所能申请的AM总内存的大小是： 400GB*0.1=40GB。
在现代软件开发中，充分利用多核处理器的并行处理能力已成为提高应用性能的关键。在Java中，Executor提供了一个工具集，用于简化多线程编程，其中线程池是其核心组件之一。...在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用线程池来优化任务处理 1、线程池的基本概念 线程池（Thread Pool）是一种基于池化技术的多线程处理方式。...它允许我们创建一定数量的线程并重用它们来执行多个任务。在Java中，ExecutorService 接口及其实现类提供了线程池的功能。 1.2、为什么使用线程池？...性能提升：通过并行处理多个任务，可以显著提高应用性能。 更好的线程管理：线程池提供了一种统一管理线程的方式，包括线程的创建、执行和销毁。...2、实现线程池的示例代码 让我们通过一个简单的示例来看看如何在Java中实现线程池。
Pabot通过开启多个进程以Suite为单位并行运行RF测试案例，而且对于进程之间资源共享问题也有锁机制。...如果在RF中运行9个Test，每个Test耗时10s，那就需要90s。下图为在RF中运行的测试结果。 如果使用Pabot，开启多个进程并行运行案例，那就会减少运行时间，这里分别2个进程和3个进程。...四、进一步优化 在开启2个进程并行运行705个案例减少5小时的运行时间，如果再多开启几个进程还是有下降的空间，除了多开几个进程外，还可以对案例进行优化。...我们应该都下载过文件，有的大文件几个G，有的只有几M，小的文件很快下载完了，大的文件可能才刚开始，影响下载时间的关键因素可能就是几个大的文件，为了达到并行下载的目的，可以将大文件分为几个小文件，这样并行下载效果更好...由于Pabot并行运行是以Suite为单位运行的，因为项目的案例结构有的Suite中案例个数100多个，有的只有几个，这样就导致案例少的Suite几个可能已经运行完了，案例多的Suite可能才刚开始，并不能发挥并行运行的最大效果
Google在今年的I/O上发布了一个移植跨界应用 名为App Runtime for Chrome（Beta）这个东西可以让Android系统的App运行于ChromeOS下...目前此功能还在测试 只有几个官方的Android App公开放出 于是vladikoff大神把这部分国内提取出来 能让任何系统下的Chrome/Chromium运行Android App...系统需要64位的Chrome/Chromium 版本需要37以上 官方项目说明见https://github.com/vladikoff/chromeos-apk Ubuntu 14.04...启动 然后点击你要的app图标就可以了 并不是所有的apk都可以运行 我这里测试了一下网易云音乐 输入法调用的是系统的输入法 我的这个是搜狗输入法...里面重新加载(ctrl+r) 在 Windows 上使用 Chrome 运行 Android 应用 见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107199
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