openGauss学习笔记-268 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-网络配置-网卡多中断队列设置

文章目录 openGauss学习笔记-268 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-网络配置-网卡多中断队列设置268.1 中断调优268.2 网卡固件确认与更新 openGauss学习笔记-268 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-网络配置-网卡多中断队列设置 本章节主要介绍openGauss数据库内核基于鲲鹏服务器和openEuler操作系统,为了达到最佳TP...

【深度学习实战(17)】计算语义分割的性能指标mIOU

一、指标介绍 在训练语义分割模型时,我们不仅需要知道训练,验证损失,还想要知道性能指标。 二、计算流程 (1)读取验证集的图片和标签(mask图) (2)对模型预测的特征图进行解码,获得预测的mask图 (3)创建num_class x num_class尺寸的混淆矩阵hist (4)将标签mask图和预测mask图转换为numpy数组 (5)将两个numpy数组展平为一维数组,使用np.binco...

Python与Redis:提升性能,确保可靠性,掌握最佳实践

'value1')pipe.set('key2', 'value2') # 执行事务pipe.execute() Python 操作 Redis 数据库应用场景 1. 缓存 Redis 是一个高性能的键值存储系统,特别适合用作缓存层。由于其内存中的数据结构存储,Redis 能够提供快速的数据访问速度,这使其成为缓存解决方案的理想选择。 应用场景 缓存数据库查询结果,减少数据库访问次数,提高响应速...

探索MongoDB:灵活、高性能的NoSQL数据库解决方案与应用实践

lice@example.com"}}) # 删除字段db.users.update_one({"name": "Alice"}, {"$unset": {"hobbies": ""}}) 3. 高性能 MongoDB支持水平扩展,通过分片技术可以将数据分布在多台服务器上,从而实现负载均衡和提高读写性能。此外,MongoDB还支持副本集,提供数据的冗余备份和高可用性。 示例: # 创建分片集群sh...

openGauss学习笔记-262 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-搭建性能测试环境-硬件软件要求

文章目录 openGauss学习笔记-262 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-搭建性能测试环境-硬件软件要求262.1 硬件要求262.2 软件要求262.2.1 操作系统要求262.2.2 软件依赖 openGauss学习笔记-262 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-搭建性能测试环境-硬件软件要求 本章节主要介绍openGauss数据库内核基于鲲鹏服务器...

大厂性能测试监控指标及分析调优指南

一、哪些因素会成为系统的瓶颈 CPU:如果存在大量的计算,他们会长时间不间断的占用CPU资源,导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题,例如频繁的FullGC,以及多线程造成的上下文频繁的切换,都会导致CPU繁忙,一般情况下CPU使用率<75%比较合适。内存:Java内存一般是通过jvm内存进行分配的,主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快,但是内存空...

大型网站系统架构演化实例_2.使用缓存改善网站性能

 1.使用缓存改善网站性能                网站访问的特点和现实世界的财富分配一样遵循二八定律:80%的业务访问集中在20%的数据上。既然大部分业务访问集中在一小部分数据上,那么如果把这一小部分数据缓存在内存中,就可以减少数据库的访问压力,提高整个网站的数据访问速度,改善数据库的写入性能了。网站使用的缓存可以分为两种:缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器上的远程缓存...

【HBase】HBase高性能架构:如何保证大规模数据的高可用性

HBase高性能原理 HBase 能够提供高性能的数据处理能力,主要得益于其设计和架构的几个关键方面。这些设计特点使得 HBase 特别适合于大规模、分布式的环境中进行高效的数据读写操作。以下是 HBase 高性能的主要原因: 1. 基于列的存储 HBase 是一个列式数据库,这意味着数据是按列族存储的。这种存储方式有几个优势: 存储优化:列存储允许更好的压缩率和更有效的数据存储,尤其是在含有大量相...

Pointnet++改进卷积系列:全网首发DualConv轻量级深度神经网络的双卷积核 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入DualConv,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步...

性能再升级!UNet+注意力机制,新SOTA分割准确率高达99%

UNet结合注意力机制能够有效提升图像分割任务的性能。 具体来说,通过将注意力模块集成到UNet的架构中,动态地重新分配网络的焦点,让其更集中在图像中对于分割任务关键的部分。这样UNet可以更有效地利用其跳跃连接特性,以精细的局部化信息来提升分割精度。 这种策略可以帮助UNet更精确地界定目标边界,提升分割精度和效率。同时引导网络关注更有信息量的局部区域,减少模型对计算资源的需求。 本文挑选了12个U...
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2024-04-28 07:05:06 1714259106