- 华为云社区 云享·书库No.42 期 推荐作者： CCF高性能计算专业委员会联合华为以及众多产学研机构联合发布发布时间：2021年10月..为现阶段移动应用企业的出海战略决策提供市场洞察首次诠释了数据密集型超算的理念以及架构标准系统性阐述了数据密集型超算的十大典型应用场景技术发展建议以及未来产业发展方向建议助力移动应用开发者们扬帆出海.点击下载《数据密集型超算技术白皮书》 了解详情. 精... 华为云社区 云享·书库No.42 期 推荐作者： CCF高性能计算专业委员会联合华为以及众多产学研机构联合发布发布时间：2021年10月..为现阶段移动应用企业的出海战略决策提供市场洞察首次诠释了数据密集型超算的理念以及架构标准系统性阐述了数据密集型超算的十大典型应用场景技术发展建议以及未来产业发展方向建议助力移动应用开发者们扬帆出海.点击下载《数据密集型超算技术白皮书》 了解详情. 精...
- 从编译优化的角度来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。 从编译优化的角度来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。
- 千百年来，努力耕作的人们根据云的形状、移速、厚薄、颜色等特点判断天气趋势，总结出看云识天气的经验，并通过谚语代代流传。没有对气候的掌握，就没有农业文明，可以说，在历史的长河中，对“云”的研究，大大加快了人类文明的进程。 千百年来，努力耕作的人们根据云的形状、移速、厚薄、颜色等特点判断天气趋势，总结出看云识天气的经验，并通过谚语代代流传。没有对气候的掌握，就没有农业文明，可以说，在历史的长河中，对“云”的研究，大大加快了人类文明的进程。
- 所以翻译这篇文章，是因为17年过去了。这里面的并发用户的计算公式还是有大量的人在不知道具体推导逻辑的情况下使用。并且还有人称之为“业界标准”、“经典公式”。 所以翻译这篇文章，是因为17年过去了。这里面的并发用户的计算公式还是有大量的人在不知道具体推导逻辑的情况下使用。并且还有人称之为“业界标准”、“经典公式”。
- 近期在工作时需要用到 mysqlreport 时，做的一些整理。* 近期在工作时需要用到 mysqlreport 时，做的一些整理。*
- 常见的数据可视化就是绘制图形，比如折线图、柱状图、饼图、面积图、漏斗图以及散点图等。Julia作为一种高性能的科学计算语言，可非常方便的进行数学、工程等数据的处理。其中的数据可视化工具也是非常强悍的。本文就对Julia语言中的可视化工具Plots进行介绍。 常见的数据可视化就是绘制图形，比如折线图、柱状图、饼图、面积图、漏斗图以及散点图等。Julia作为一种高性能的科学计算语言，可非常方便的进行数学、工程等数据的处理。其中的数据可视化工具也是非常强悍的。本文就对Julia语言中的可视化工具Plots进行介绍。
- 性能优化指在不影响系统运行正确性的前提下，使之运行得更快，完成特定功能所需的时间更短，或拥有更强大的服务能力。 性能优化指在不影响系统运行正确性的前提下，使之运行得更快，完成特定功能所需的时间更短，或拥有更强大的服务能力。
- 本文将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本文将讨论如下主题：详解神经网络的不同构成组件；探究PyTorch中用于构建深度学习架构... 本文将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本文将讨论如下主题：详解神经网络的不同构成组件；探究PyTorch中用于构建深度学习架构...
- 一次goroutine 泄漏排查案例 背景这是一个比较经典的golang协程泄漏案例。背景是这样，今天看到监控大盘数据发现协程的数量监控很奇怪。呈现上升趋势，然后骤降。虽然对协程数量做了报警机制，但是协程数量还是没有达到报警阈值，所以没有报警产生。不过有经验的开发应该应该能一眼看出，这个肯定是协程泄漏了，因为协程数量一直在上涨，没有下降趋势，，中间下降的曲线其实是服务器重启造成的。 ppr... 一次goroutine 泄漏排查案例 背景这是一个比较经典的golang协程泄漏案例。背景是这样，今天看到监控大盘数据发现协程的数量监控很奇怪。呈现上升趋势，然后骤降。虽然对协程数量做了报警机制，但是协程数量还是没有达到报警阈值，所以没有报警产生。不过有经验的开发应该应该能一眼看出，这个肯定是协程泄漏了，因为协程数量一直在上涨，没有下降趋势，，中间下降的曲线其实是服务器重启造成的。 ppr...
- 我们知道，在java中提供了两类锁的实现，一种是在jvm层级上实现的synchrinized隐式锁，另一类是jdk在代码层级实现的，juc包下的Lock显示锁，而提到Lock就不得不提一下它的核心队列同步器（AQS）了，它的全称是AbstractQueuedSynchronizer，是用来构建锁或者其他一些同步组件的基础，除了ReentrantLock、ReentrantReadWriteL... 我们知道，在java中提供了两类锁的实现，一种是在jvm层级上实现的synchrinized隐式锁，另一类是jdk在代码层级实现的，juc包下的Lock显示锁，而提到Lock就不得不提一下它的核心队列同步器（AQS）了，它的全称是AbstractQueuedSynchronizer，是用来构建锁或者其他一些同步组件的基础，除了ReentrantLock、ReentrantReadWriteL...
- 题目：录制一段语音，在MATLAB平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。示例代码：[y,fs,bite]=wavread('1.wav');sound(y)audiorecorder(2*fs,fs);fft(y);Y=fft(y);fp=1000;fr=1200;as=40;ap=1;[N,Wn]=BUTTORD(2*fp/fs,2*fr/fs,ap,a... 题目：录制一段语音，在MATLAB平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。示例代码：[y,fs,bite]=wavread('1.wav');sound(y)audiorecorder(2*fs,fs);fft(y);Y=fft(y);fp=1000;fr=1200;as=40;ap=1;[N,Wn]=BUTTORD(2*fp/fs,2*fr/fs,ap,a...
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- 我的目的是通过这样的计算可以得到比较通用的模型（不是绝对能用哦），在不同的场景下都可以通过得到一些基本的数据信息之后，加以整理分析，就可以得到可以复用的排队模型，并最终指导生产运营的推导需求。这样就可以避免部分在生产环境上的问题，不用花大量的时间成本去做分析，即可知道要加多少服务器，要支持多少个用户，用户的响应时间变化曲线等等。 我的目的是通过这样的计算可以得到比较通用的模型（不是绝对能用哦），在不同的场景下都可以通过得到一些基本的数据信息之后，加以整理分析，就可以得到可以复用的排队模型，并最终指导生产运营的推导需求。这样就可以避免部分在生产环境上的问题，不用花大量的时间成本去做分析，即可知道要加多少服务器，要支持多少个用户，用户的响应时间变化曲线等等。
- 性能分析首先是全局趋势分析，然后层层细化的过程。 如果只是为了报告的报告，那就另当别论了。 性能分析首先是全局趋势分析，然后层层细化的过程。 如果只是为了报告的报告，那就另当别论了。
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