回答:首先,Linux多线程和多进程的作用其实作用都差不多,主要是为了完成并发任务。其次,我们再来看看什么是进程,什么是线程,以及它们之间的关系。线程是执行体,用来执行我们写的代码或指令,多个线程可以同时执行。进程是容器,包含了线程执行所需要的一切系统资源,线程只能在进程空间中执行,进程中可以包含多个执行线程,但只有一个主线程,我们代码中包含main函数的线程也就是进程中的主线程。进程本身是不活跃的,在...
回答:首先,Linux多线程和多进程的作用其实作用都差不多,主要是为了完成并发任务。其次,我们再来看看什么是进程,什么是线程,以及它们之间的关系。线程是执行体,用来执行我们写的代码或指令,多个线程可以同时执行。进程是容器,包含了线程执行所需要的一切系统资源,线程只能在进程空间中执行,进程中可以包含多个执行线程,但只有一个主线程,我们代码中包含main函数的线程也就是进程中的主线程。进程本身是不活跃的,在...
回答:在linux的多进程和多线程现在已经比较接近了。还能想到的区别之一,就是多进程某个进程死了不影响其他,多线程一个线程死了全挂。
前面我们都是用定时器实现单物体运动,在项目中我们往往不是做单物体运动,而是做多物体多个值变化。这里我们将通过改变参数实现多物体、任意值的运动。一个运动框架,可以改变物体的宽度、高度、边框、字体大小...
...质量的概念,很多运动概念也时刻提醒大家这不是真实的物体运动。因为真实的物体运动其实跟质量都是密不可分的,而且质量的引入自然必须提及力学概念,所以为了不内容冗余才忽略了质量。 从本篇开始,将会正式引入物...
...质量的概念,很多运动概念也时刻提醒大家这不是真实的物体运动。因为真实的物体运动其实跟质量都是密不可分的,而且质量的引入自然必须提及力学概念,所以为了不内容冗余才忽略了质量。 从本篇开始,将会正式引入物...
...效避免了R-CNN算法对图像区域剪裁、缩放操作导致的图像物体剪裁不全以及形状扭曲等问题,更重要的是解决了卷积神经网络对图像重复特征提取的问题,大大提高了产生候选框的速度,且节省了计算成本。但是和R-CNN算法一样...
...看到这些输入信息后会做出一些意想不到的反应。 ▎看物体 到目前为止,人们主要关注的是视觉识别系统。 阿塔利已经证明,将一张猫的图像稍加改动,人眼看来仍是一只标准的猫,却被所谓的神经网络误解为是鳄梨酱。 最...
...将每个单元格都输入到网络中进行预测,这里的划分只是物体中心点位置的划分之用(划分越多越准确),物体的中心落在哪个单元格,就由那个单元格负责预测。说完7x7我们再说下另一个维度30,30=(2*5=20),其中2:每个单...
...将每个单元格都输入到网络中进行预测,这里的划分只是物体中心点位置的划分之用(划分越多越准确),物体的中心落在哪个单元格,就由那个单元格负责预测。说完7x7我们再说下另一个维度30,30=(2*5=20),其中2:每个单...
...感的优化 看似很标准,实际上用户需要拖动很远,才会物体进行交换 看似很标准,实际上用户需要拖动很远,才会物体进行交换,造成这样让人不适的感觉原因是因为计算时,我取的计算中心永远是物体的顶边。 所以,当物...
...感的优化 看似很标准,实际上用户需要拖动很远,才会物体进行交换 看似很标准,实际上用户需要拖动很远,才会物体进行交换,造成这样让人不适的感觉原因是因为计算时,我取的计算中心永远是物体的顶边。 所以,当物...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...