advisor调优工具优化sql(基于sql_id) 问题背景:客户反馈数据库迁移后cpu负载激增,帮忙查看原因 解决思路:1> 查看问题系统发现有大量的latch: cache buffers chains 等待:latch:cache buffers chains出现的原因 1.不够优化的SQL. 大量逻辑读的SQL语句就有可能产生非常严重的latch:cache buffers chains等待,因为每次要访问一个block,就需要获得该latch,由于有大量的逻辑读,那么就增加了latc…

JVM调优(三)--基于Btrace的监控调试 简介 Btrace可以动态地向目标应用程序的字节码注入追踪代码 用到的技术: JavaComplierApi.JVMTI.Agent.Instrumentation+ASM Btrace安装入门 通过github搜索进行下载 新建环境变量BTRACE_HOME 添加Path:%BTRACE_HOME%\bin 两种运行脚本的方式 在JVisualVM中添加Btrace插件,添加classpath 使用命令行btracce <pid> Btrace…

JVM调优(二)--基于JVisualVM的可视化监控 工具路径://java/jdk1.8xxx/bin/JVisuaVM.exe 监控本地的Tomcat 监控远程Tomcat 监控普通的JAVA进程…

先前的文章<三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的>说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了.语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和关键词识别(Keyword Spotting, KWS)…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

论文名称:MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.10258 开源代码:https://github.com/megvii-model/MetaPruning 目录 导语 简介 方法 PruningNet Training Pruned-Network Search 实验 Comparisons with state-of-the…

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. …

基于 SSR 的预渲染首屏直出方案 Create React Doc 是一个使用 React 的 markdown 文档站点生成工具.此前在 Create React Doc 中引入了预渲染技术来预先生成对应路由的静态页面,以使基于其搭建的文档站点能享用到 SEO(Search Engine Optimization) 同时加快了首屏访问加载. 新的挑战 Create React Doc 使用预渲染技术获取各页面路由对应的 DOM 结构以生成对应的 HTML 文件,并将静态文件存放于 gh-pa…

基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案,提升标注效率! 项目链接见文末 人工标注的缺点主要有以下几点: 产能低:人工标注需要大量的人力物力投入,且标注速度慢,产能低,无法满足大规模标注的需求. 受限条件多:人工标注受到人力.物力.时间等条件的限制,无法适应所有的标注场景,尤其是一些复杂的标注任务. 易受主观因素影响:人工标注受到人为因素的影响,如标注人员的专业素养.标注态度.主观判断等,易受到人为误差的干扰,导致标注结果不准确. 难以满足个性化需求:人工标注无法满足所有标注场…

一,下载安装测试arm-none-eabi-gcc编译工具链 1,查看arm-none-eabi-gcc编译工具版本        打开网页:https://sourcery.mentor.com/GNUT ... db0be6eb3fb4a618248        有关详细的工具手册.        2,下载arm-none-eabi-gcc编译工具链        打开网页:https://sourcery.mentor.com/GNUToolchain/release2322      …