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一.profile,cProfile 1. python -m cProfile myprogram.py python -m profile myprog.py2. 使用import profile模块import profiledef profileTest():    ...if __name__ == "__main__":    profile.run("profileTest()") cProfile.run('func()')3.ipython %pr…
#! /usr/bin/env python # encoding=utf8 import profile def func1(): for i in range(1000): pass def func2(): for i in range(1000): func1() profile.run("func2()") 输出: 其中输出每列的具体解释如下: ●ncalls:表示函数调用的次数: ●tottime:表示指定函数的总的运行时间,除掉函数中调用子函数的运行时间: ●percal…
Table of Contents 1. 性能分析和调优工具简介 1.1. Context Manager 1.2. Decorator 1.3. 系统自带的time命令 1.4. python timeit 模块 1.5. cProfile 1.5.1. profile.Profile 1.6. lineprofiler 1.6.1. 示例 1.7. memoryprofiler 1.8. TODO objgraph 2. 参考资料: 3. NEXT 代码的调优tips 性能分析和调优工具简介…
第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写…
下文图文介绍转自watersink的博文SSD(Single Shot MultiBox Detector)不得不说的那些事. 该方法出自2016年的一篇ECCV的oral paper,SSD: Single Shot MultiBoxDetector,算是一个革命性的方法了,非常值得学习和研究. 论文解析: SSD的特殊之处主要体现在以下3点: (1)多尺度的特征图检测(Multi-scale),如SSD同时使用了上图所示的8*8的特征图和4*4特征图. (2)相比于YOLO,作者使用的是卷积…
最近按照博主分享的流程操作,将自己遇到的难题记录下来,附上原博文链接:https://blog.csdn.net/jx232515/article/details/78680724 使用SSD训练自己的数据集,就要制作成voc2007的数据格式,然后才能转化数据格式进行训练. 第一步:首先了解VOC2007数据集的内容 1)JPEGImages文件夹 文件夹里包含了训练图片和测试图片,混放在一起 2)Annatations文件夹 文件夹存放的是xml格式的标签文件,每个xml文件都对应于JPEG…
以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC…
mingw 环境的搭建可以参考网上很多文章,不复杂.但在搭建Emscripten 环境之前需要配置git 和python 和MSbuild.exe 还需要安装camke 默认安装之后应该是添加了 系统环境变量,如果mingw内无法使用cmake的话可以手动设置profile 文件 下面是mingw的profile文件的手动添加的几项备注一下: if [ $MSYSTEM == MINGW32 ]; then export PATH=".:/usr/local/bin:/mingw/bin:/bi…
参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一…
<Spark 官方文档>Spark配置 spark-1.6.0 原文地址 Spark配置 Spark有以下三种方式修改配置: Spark properties (Spark属性)可以控制绝大多数应用程序参数,而且既可以通过 SparkConf 对象来设置,也可以通过Java系统属性来设置. Environment variables (环境变量)可以指定一些各个机器相关的设置,如IP地址,其设置方法是写在每台机器上的conf/spark-env.sh中. Logging (日志)可以通过log…