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...

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...

语句优化:           1.如有 子查询 但是没有with as 临时表,优先考虑用with as临时表,来代替子查询,不仅增加代码的易读性,更重要的是临时表是一次扫描,多次使用,这也是提升性能的原因-达到了'少读'的目标; 2.就是select,select后面避免使用*,查什么字段就写什么字段,因为使用*是走全表扫描的,不走索引 3.最有效率的表名顺序，oracale的解析器按照从右到左...

利用 NVIDIA TensorRT-LLM 和 NVIDIA Triton 推理服务器提升 Meta Llama 3 性能 我们很高兴地宣布 NVIDIA TensorRT-LLM 支持 Meta Llama 3 系列模型，从而加速和优化您的 LLM 推理性能。 您可以通过浏览器用户界面立即试用 Llama 3 8B 和 Llama 3 70B（该系列中的首款型号）。 或者，通过在 NVIDIA ...

文章目录 openGauss学习笔记-272 openGauss性能调优-实际调优案例01-调整查询重写GUC参数rewrite_rule272.1 目标列子查询提升参数intargetlist272.2 提升无agg的子查询uniquecheck openGauss学习笔记-272 openGauss性能调优-实际调优案例01-调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rul...

文章目录 openGauss学习笔记-271 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-测试MOT-TPCC性能271.1 TPC-C简介271.2 系统级优化271.3 BenchmarkSQL：开源TPC-C工具271.4 运行基准271.5 结果报告 openGauss学习笔记-271 openGauss性能调优-TPCC性能调优测试指导-测试MOT-TPCC性能 本章节主要介绍o...

python pypy nuitka 性能对比 测试的源码 import timedef sum(n): number = 0 for i in range(n): number += i return numberdef fibonacci(n): if n <= 1: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)def power(n): ...

Redis是一款高性能的键值存储数据库，但除了存储数据，它还可以扮演消息队列的角色。在Spring MVC中，我们可以利用Redis的特性来实现异步处理和任务调度。本文将介绍如何使用Redis作为消息队列，在Spring MVC中实现异步处理和任务调度。 1. Redis作为消息队列 Redis的发布订阅（pub/sub）机制非常适合作为消息队列。在Redis中，我们可以创建一个或多个频道（chann...

'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...

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...