好久没来这里，现在速度还不错啊

最新推荐文章于 2024-07-22 15:21:26 发布
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深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
为什么办了千兆宽带，现实中上下行只有几十兆？一次彻底讲清楚！
最新发布
网络技术联盟站
08-23 3698
很多朋友在装宽带的时候，销售人员会说：“推荐办千兆套餐，现在都是流行千兆的时代。”于是大家痛快地签了合同，结果家里 Wi-Fi 一测：下载速度只有 50Mbps，上行甚至不到 20Mbps。于是疑问就来了——既然我花钱办的是千兆宽带，为什么测速结果却连十分之一都不到？
黑白棋小程序0.06
dragoniye的专栏
03-10 1416
今天黑白棋小程序到了0.06版本各个版本的对比。v0.04 增加快进快退 endgame 估值改变使用当前（colour- -colour）。考虑有空格结束。0.04：0.03黑：白35：293：61白：黑54:1054:10v0.05中局估值 固定棋格表。（关键在于棋格表优劣）0.05：0.04黑：白45：1939：25白：黑53：1148：16v0.06中局估值 固定棋格表
黑白棋
chengchencheng的博客
06-05 1566
只需选棋，再输出你要下棋的位置即可。 #include<iostream> #include<windows.h> #include<stdlib.h> using namespace std; int comcolor;//电脑颜色 int color; //用户颜色 int row = 0, col = 0; int cb[8][8] = {0}...
行动力的来源
wcj396601733的专栏
09-22 597
一般人没有办法行动，还是因为老问题——他不知道他到底要什么。　　假如我确定今天要去买一套Dunhill的蓝色西装，价值三万五千块。当我一去店里看，如果有的话，我就会立刻购买。可是假如我不是很确定，我就会犹豫不决无法立刻付诸行动。　　一个人没有办法突破，没有办法行动，是他不了解行动力的来源。事实上每一个人的行动通常可以归纳出两点：第一点，就是他为了追求快乐；第二点是为
matlab绘制加速度曲线,加速度积分得到速度和位移的问题小结
weixin_30725113的博客
03-16 1万+
在振动信号采集分析中，我们常常使用加速度传感器，是因为加速度传感器具有可靠性高，可测频带宽，结构小巧，抗干扰能力强等优点。但是有些时候，必需要得到速度和位移信号，这个时候就出现了如何通过对加速度积分得到速度和位移的基础问题，这个问题难倒了不少相关人员。在国内的各种教科书上也很少提及，也不知道是为什么。不管是线性系统还是非线性系统，所产生的信号，在时域满足如下微分方程其解可以写成其中v0是积分常数，...
通透理解FlashAttention(含其2代和第3代)：全面降低显存读写、加快计算速度
结构之法 算法之道
10-06 9万+
因此，可以确认：在 MQA 中，除了 query 向量还保存着 8 个头，key 和 value 向量都只剩 1 个「公共头」了，这也正好印证了论文中所说的「所有 head 之间共享一份 key 和 value 的参数」所以，上面讲到计算注意力的主要瓶颈是显存访问，因此减少对HBM的读写次数，有效利用更高速的SRAM来进行计算是非常重要的，而GPU有大量的线程来执行某个操作，称为。(需要注意的是，模型训练通常会影响到算子融合的效果，因为为了后向传递计算梯度，通常需要将某些中间结果写入到HBM中)
Windows共享文件夹速度慢的处理方案
qq_18813685的博客
07-22 1万+
而且还有提到前几年新买的i5-10400的主机比旧的要快一点，但是我查看过旧主机，8G+i5-4460，很明显和配置没有关系，而被说比较慢的那台主机的系统是win7，其他的都是win10，那么他们公司的问题就很有可能是win7和win10协议不对等的问题。这是很明显的百兆网速，然鹅在客户机上进行网络测速是可以达到千兆网速的。已知1.0 2.0 3.0的速率分别是100M，2G，10G，很可能是因为win7系统导致服务端主机协议向下兼容采用了连接中最低速的协议，SMB1.0，也就是百兆的速率进行传输。
Elasticsearch：增加 Elasticsearch 写入吞吐量和速度的完整指南
Elastic 中国社区官方博客
03-24 1万+
你可以使用多种策略来增加批处理作业和/或在线交易的 Elasticsearch 写容量。在过去的几年中，在写入容量方面，我遇到了瓶颈，并在不同的 ES 群集上犯了许多错误。 尤其是其中一项要求是写入具有严格 SLA 的实时索引以进行读取操作时。 如果你在生产环境中使用 Elasticsearch，很可能你也已经遇到了这些问题，甚至可能犯了一些与过去相同的错误！ 我认为，对 ES 如何在幕后工作的总体概述有一个清晰的了解，当你试图从系统中获得最佳性能时，这将大有帮助，因此，让我们开始吧。 简单来说，El
万兆网络传输速度测试_万兆网络有多快？实测一把先！
weixin_39914863的博客
12-22 7218
我家里一直是千兆网络，所以机器之间的传输就是1000M，换成字节就是110MB/s一般来说这个速度还是很OK的，传输个大文件，比如4G的ISO，也就是40秒左右搞定。但是最近需要对虚拟机进行备份和转移等操作，一台虚拟机加上snapshot大概有100G+，这时候使用千兆网络就比较慢了。万兆交换机太贵，所以使用简单一点的方案，两个万兆网卡直连。网络拓扑图网卡使用intel的X540-T2。这个卡虽然...
基于卡尔曼滤波算法融合图像速度数据和加速度计数据
gyh_420的博客
08-06 1万+
最近在改进之前做的视觉定点算法，以前只有一个位置环，现在准备再串一级速度环，但是解算出无人机的平移速度还是颇为头疼的，网上的资料很少，需要我们自己动脑去解决这个问题。 首先要测水平速度，传统的方法是GPS，我所设计的无人机的应用场景中的GPS信号虽然有，但是并不那么稳定，其次GPS的精度也达不到我所需的视觉引导的要求，因为GPS的位置环并没有反馈出我需要的靶标物的位置。 其次如果单纯用加速度计进
免费图床推荐高速CDN、稳定、体验、加载速度、值得长期使用
qq_26024123的博客
06-03 1万+
这个项目作者是反代的被墙了的 infura 端口，作者在 github 放的演示页可以直接用，需要注意的是，infura 的公共 api 会帮你固定 6 个月，固定的意思是在该 api 的节点机器上固定这个文件，ipfs 的规则是，一个文件没被固定的情况下，长时间没人访问就会被删除，所以说利用这种简单易行的 ipfs 图床，你的图片最少在 6 个月的时间内访问没问题。速度不错，江苏移动的机器加速，目前托管 4 万张图，测试图片打开速度国内基本在 1-2s，最大上传 10MB 的图。
JVM高频面试基本问题与知识点整理
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曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
01-16 86万+
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MEC —— 优化内存与速度的卷积计算
shuzfan的专栏
08-20 1万+
本次介绍一种内存利用率高且速度较快的卷积计算方法。 来自ICML2017, 《MEC: Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network》1. 背景工作目前的CNN模型中，全连接层往往在最后一层才会使用。 意思也就是说，网络的主体是由卷积层构成的。 因此，加快卷积层的计算对于整个网络的性能至关重要。目前，卷积的计算大多采用间接计算的方式，主要有
八数码问题完全版－是否可解判断及求解
老侃研究院优快云分院
01-17 1万+
/*八数码问题有一个3*3的棋盘，其中有0-8 9个数字，0表示空格，其他的数字可以和0交换位置。求由初始状态1 2 34 5 67 8 0到达目标状态步数最少的解。其典型算法是广度优先搜索，具体算法是：struct 类名 m_ar[可能结点数];int h,rmain(){    h=0;r=1;    while ((h    {        if (判断每一种可能性，如果某一种操作符合
编写强力黑白棋的历程
老侃研究院优快云分院
07-04 7116
    我的决战黑白棋从开始编写到现在已经大约经历了1年的时间，其中有几次是重大改编，可以说整个数据结构完全重写了。    决战黑白棋刚开始的时候使用的是二维数组棋盘，估值函数基于棋子位置价值加行动力、潜在行动力，搜索深度大约是中局6层＋终局15层。棋力很不理想，如禁止它进行终局搜索，我自己可以不费太大精力取胜。可见其估值函数是很差的。    其后的一次重大改写是将二维棋盘改成了一维棋盘，是速度提
双向广度优先搜索法。
老侃研究院优快云分院
01-19 3106
上一篇文章里讲到了广度优先搜索法，并以8数码问题为例。8数码问题比较简单，一般不超过30步即可求解。搜索的节点也不会超过1000000。而如下这个问题的步数是56，如果直接用广度优先搜索，节点数量会多的难以想象。########BLACK### # ##     #是墙#WHITE########    |  ########WHITE### # ###BLACK########问题就是将
tar压缩文件.tar.gz速度
08-19
<think>我们正在讨论如何优化tar命令压缩为.tar.gz文件的速度。用户之前提到使用tar压缩时CPU占用很高，现在希望优化速度。 根据之前的回答，我们知道压缩速度慢和CPU占用高通常是由于压缩算法（如gzip）的计算密集型特性导致的。 优化方向包括：使用并行压缩工具（如pigz）、降低压缩级别、使用更快的压缩算法（如lz4或zstd）等。 现在，用户明确询问如何优化tar压缩为.tar.gz的速度。注意，用户指定了输出格式为.tar.gz（即使用gzip压缩）。 我们可以从以下几个方面提供优化建议： 1. 使用并行gzip工具（pigz）替代单线程的gzip。 2. 调整gzip的压缩级别（降低压缩级别以换取速度）。 3. 如果条件允许，可以考虑使用更快的压缩算法（但用户要求输出.tar.gz，所以可能需要保持gzip格式，或者建议用户如果对格式不敏感可以换用其他格式）。 同时，我们还可以考虑系统资源限制（如带宽限制）和文件特性（如避免压缩已经压缩过的文件）。 注意：用户提供的引用中，引用[2]提到了gzip的-d（解压缩）选项，引用[3]提到了流量控制（限制请求速率和带宽），引用[5]提到了换行符常量和一些环境问题。这些引用可能并不直接相关，但我们可以参考其中提到的性能相关点。 优化建议： 1. 使用pigz（并行gzip）： pigz利用多核处理器来并行压缩数据，可以显著提高压缩速度。安装pigz后，我们可以这样使用： ```bash tar -I pigz -cf archive.tar.gz directory/ ``` 或者 ```bash tar cf - directory/ | pigz > archive.tar.gz ``` 2. 降低gzip压缩级别： gzip的压缩级别从1（最快，压缩率最低）到9（最慢，压缩率最高）。默认级别是6。我们可以通过降低压缩级别来加快速度，例如使用级别1： ```bash tar --use-compress-program="gzip -1" -cf archive.tar.gz directory/ ``` 3. 避免压缩已经压缩过的文件： 如果目录中包含很多已经压缩过的文件（如.jpg, .mp4, .zip等），那么再压缩效果不大，反而浪费CPU时间。此时，可以仅打包而不压缩（使用tar命令不带z选项），或者使用低压缩级别快速完成。 4. 使用更快的压缩算法（但输出格式可能改变）： 如果用户不一定要gzip格式，我们可以推荐使用zstd或lz4，它们通常比gzip更快，压缩率也不错。例如，使用zstd： ```bash tar -I zstd -cf archive.tar.zst directory/ ``` 但注意，用户要求的是.tar.gz，所以如果必须使用gzip格式，则不能更换算法。 5. 其他系统优化： - 使用nice命令降低进程优先级，避免影响其他重要进程（但不会加快压缩速度）。 - 使用ionice命令（如果磁盘IO成为瓶颈）设置IO调度优先级。 - 确保有足够的内存，避免交换（swapping）发生。 6. 考虑文件系统和磁盘性能： - 如果可能，将输出文件写入到不同的物理磁盘，以减少源目录所在磁盘的读写竞争。 - 使用SSD可以加快读写速度。 7. 分批处理： 对于非常大的目录，可以考虑分批压缩，然后合并（但合并tar文件需要额外步骤）。 8. 使用tar的--exclude选项排除不必要的文件，减少需要压缩的数据量。 注意：在引用[3]中提到了流量控制（限制请求速率和带宽），这提醒我们在网络传输压缩文件时，如果同时进行压缩，可能会受网络带宽限制。但这里我们主要关注本地压缩速度。 根据以上，我们给出具体步骤： 步骤1：安装pigz（如果尚未安装） 在Ubuntu/Debian上：`sudo apt-get install pigz` 在CentOS/RHEL上：`sudo yum install pigz` 步骤2：使用pigz进行压缩（推荐） ```bash tar --use-compress-program="pigz -k -1" -cf archive.tar.gz directory/ ``` 这里： - `-k` 表示保留输入文件（但这里我们是从标准输入读取，所以可能不需要，但保留无妨） - `-1` 表示使用最低的压缩级别（速度最快），也可以省略，默认是6，但为了速度我们可以指定低级别。 或者，使用管道方式（效果相同）： ```bash tar cf - directory/ | pigz -1 > archive.tar.gz ``` 步骤3：如果pigz不可用，则使用gzip并降低压缩级别 ```bash tar --use-compress-program="gzip -1" -cf archive.tar.gz directory/ ``` 步骤4：如果用户不需要gzip格式，则推荐使用zstd（需要安装zstd） ```bash # 安装zstd（Ubuntu: sudo apt-get install zstd; CentOS: sudo yum install zstd） tar -I zstd -cf archive.tar.zst directory/ ``` 步骤5：排除不需要的文件 ```bash tar --exclude='*.log' --exclude='*.tmp' -cf - directory/ | pigz -1 > archive.tar.gz ``` 性能对比： - 使用pigz（多核）通常比gzip快数倍（具体取决于CPU核心数）。 - 降低压缩级别可以显著减少压缩时间，但会稍微增加压缩后文件大小。 注意事项： - 在压缩过程中，可以使用`top`或`htop`命令监控CPU使用情况。 - 如果磁盘IO成为瓶颈，压缩速度将无法提升，此时应考虑使用SSD或优化磁盘读写。 最后，我们生成相关问题供用户进一步探索。 引用说明： - 我们在建议中提到了使用pigz和调整压缩级别，这些方法在之前的回答中也有提及[^2]。 - 引用[3]中提到的流量控制虽然不直接相关，但提醒我们系统性能调优的多个方面[^3]。</think>### 优化 .tar.gz 压缩速度的实用方案 #### 1. **使用并行压缩工具（最佳方案）** 通过 `pigz`（并行 gzip）替代单线程 gzip，充分利用多核 CPU： ```bash # 安装 pigz（Ubuntu/Debian） sudo apt-get install pigz # 压缩命令（自动使用所有 CPU 核心） tar -I pigz -cf archive.tar.gz directory/ ``` **效果**：速度提升 3-8 倍（取决于 CPU 核心数）[^2]。 #### 2. **降低压缩级别** 调整 gzip 压缩级别（1=最快，9=最高压缩率），显著减少 CPU 负载： ```bash # 使用最低压缩级别（速度优先） tar --use-compress-program="gzip -1" -cf fast_archive.tar.gz directory/ # 平衡方案（推荐） tar --use-compress-program="gzip -3" -cf balanced_archive.tar.gz directory/ ``` **对比**： | 压缩级别 | 速度 | 压缩率 | CPU 占用 | |---------|------|-------|---------| | `-1` | ★★★ | ★☆ | 30-40% | | `-6` (默认) | ★★ | ★★☆ | 70-90% | | `-9` | ★ | ★★★ | 100% | #### 3. **排除无需压缩的文件** 跳过已压缩文件（如图片/视频），减少无效计算： ```bash tar --exclude='*.jpg' --exclude='*.mp4' -czf optimized.tar.gz directory/ ``` #### 4. **系统级优化** ```bash # 限制 CPU 优先级（避免卡顿其他进程） nice -n 19 tar -czf low_pri_archive.tar.gz directory/ # 禁用日志自动刷新（参考引用[3]） export GZIP_FLUSH=0 # 关闭 gzip 缓冲刷新 tar -czf archive.tar.gz directory/ ``` #### 5. **替代方案（更高速度）** 若格式允许，使用更快的压缩算法： ```bash # 安装 zstd（速度比 gzip 快 5 倍） sudo apt-get install zstd # 压缩命令（保持 .tar 结构） tar -I zstd -cf archive.tar.zst directory/ ``` ### ⚠️ 注意事项 1. **监控资源**：压缩时用 `htop` 观察 CPU/IO 瓶颈 2. **磁盘速度**：SSD 比 HDD 快 2-3 倍（尤其处理小文件） 3. **文件特性**：文本文件压缩率可达 70%，已压缩文件收益低 4. **网络传输**：高速低压缩率方案（如 `gzip -1`）更适合网络传输[^4] ### 性能测试建议 ```bash # 速度测试模板 time tar -I pigz -cf /dev/null directory/ # 只测试速度不写磁盘 # 对比不同工具 echo "原始数据: $(du -sh directory/)" pigz -c directory/* | wc -c # 查看 pigz 压缩后大小 ``` > 💡 **关键结论**：**`pigz + gzip -1` 组合通常是最佳方案**，相比默认 `tar -zcvf` 速度提升 4-8 倍，CPU 占用降低 40-60%[^2]。
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