火了！一周暴涨 3000 Star 的开源项目!

最新推荐文章于 2025-08-04 10:30:00 发布
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原文链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
文章标签：

#人工智能 #github #人脸识别 #自然语言处理 #图像识别

PaddleHub提供超过300个预训练模型，覆盖图像、文本、语音及视频处理等领域。支持一键预测和服务化部署，降低AI应用门槛。项目活跃更新，社区支持完善。
部署运行你感兴趣的模型镜像

今天为大家推荐一个相当牛逼的项目。

粗略估计，这个项目价值超过百万！

当前 star 5.5k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到 10k 甚至 20k！


着急的，可以 Github 直接去看源码：

传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

啥也不说，带着大家看一下项目 Readme 截图。

首屏发现 5 大亮点：

1、中英文双语文档：绝对国内开发者福音。

2、教程文档丰富：快速开始、教程文档、模型搜索、演示 Demo，绝对开源项目顶配。

3、专业 icon：专业性一目了然。

4、300 + 开源模型：涵盖 CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流五大品类的 300+ 预训练模型，没有看错，全部开源离线可运行。

5、易用性做到极致：一键预测、一键服务化、十行代码迁移，技术门槛足够降低。

我只能说，

这个 repo，绝对是伸手党福音！

咱们继续往下看近期更新：

从升级周期来看：稳定的 2 个月一个新版本，每次均有 4-5 个明显升级点。

从升级内容来看：既包括高质量模型的新增（比如plato-mini超轻快中文对话模型），也有外部生态合作（BentoML，云原生模型部署工具）。

从模型数量上看，目前总数已经超过了 300 个，基本上是每个月都保持 10-20 个更新。

从质量上再看看呢，（前方动图高能预警！）

图像类（161 个）

包括图像分类、人脸检测、口罩检测、车辆检测、人脸 / 人体 / 手部关键点检测、人像分割、80 + 语言文本识别、图像超分 / 上色 / 动漫化等。

文本类（129 个）

包括中文分词、词性标注与命名实体识别、句法分析、AI 写诗 / 对联 / 情话 / 藏头诗、中文的评论情感分析、中文色情文本审核等。

语音类（3 个）

包含 TTS 语音合成算法，多种算法可选。

输入：Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.

合成效果如下:

视频类（8 个）

包含短视频分类，支持 3000 + 标签种类，可输出 TOP-K 标签，多种算法可选。

举例：输入一段游泳的短视频，算法可以输出 "游泳" 结果。

以上动图中用到的预训练模型，

全部开源，离线可下载，免费使用！！！

到底应该怎么用呢？别着急，咱们往下看！

词法分析模型一键预测、一键服务化，就是这么轻松随意。

在升级为动态图编程体验之后，仅需要很少的代码就可以完成迁移学习。

别的不需要多说了，大家上 Github 点过 star 之后自己体验吧。

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

另外呢，repo 中也贴心的给出了官方微信群，有问题可以添加 “飞桨小哥哥” 回复 “hub” 获得进群链接，答疑更高效。

更多相关内容，请参阅以下内容。

官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub

项目地址：

GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleHub

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如何检测fd在哪一块暴涨
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在 Linux 系统中，文件描述符（File Descriptor, FD）是进程用来访问文件、套接字、管道等 I/O 资源的整数标识。当系统出现 **FD 泄漏** 或 **连接暴涨** 时，可能导致“too many open files”错误，影响服务稳定性。 要检测 **FD 在哪一块暴涨**（即：哪个类型的资源或哪个进程中导致了 FD 数量激增），需要从多个维度进行排查和监控。以下是详细的分析方法和工具使用： --- ### ✅ 一、查看系统整体 FD 使用情况 ```bash # 查看当前系统所有打开的文件描述符总数（近似） lsof | wc -l # 更精确的方式：统计 /proc 中每个进程的 fd 数量总和 find /proc/[0-9]*/fd -type l 2>/dev/null | wc -l ``` > 注意：`lsof` 输出较大时性能开销高，生产环境慎用。 --- ### ✅ 二、定位是哪个进程导致 FD 暴涨 #### 方法 1：按 FD 数量排序显示进程 ```bash # 统计每个进程的 fd 数量并排序 for pid in /proc/[0-9]*; do pid_num=${pid##*/} fd_count=$(ls "$pid/fd" 2>/dev/null | wc -l) if [ $fd_count -gt 0 ]; then comm=$(cat "$pid/comm" 2>/dev/null || echo "unknown") echo "$fd_count $pid_num $comm" fi done | sort -nr | head -20 ``` 输出示例： ``` 1024 1234 nginx-worker 512 5678 java-app ... ``` 👉 这样可以快速定位 **占用最多 FD 的进程 PID 和名称**。 --- ### ✅ 三、深入分析特定进程的 FD 类型分布 使用 `lsof` 分析某个可疑进程的 FD 构成： ```bash lsof -p <PID> ``` 或者分类统计其 FD 类型： ```bash lsof -p <PID> | awk 'NR>1 {print $5}' | sort | uniq -c | sort -nr ``` 输出可能如下： ``` 800 IPv4 100 REG 50 unix 30 FIFO ``` 说明该进程有 800 个 IPv4 套接字（很可能是 TCP 连接），这提示你可能是 **网络连接未释放** 导致的 FD 暴涨。 --- ### ✅ 四、按 FD 类型分析（判断“在哪一块”暴涨） 你可以全局统计不同类型的 FD 占比： ```bash lsof | awk 'NR>1 {print $5}' | sort | uniq -c | sort -nr | head -10 ``` 常见类型解释： | 类型 | 含义 | |----------|------| | `REG` | 普通文件 | | `IPv4` / `IPv6` | TCP/UDP 套接字 | | `unix` | Unix Domain Socket | | `CHR` | 字符设备（如终端） | | `FIFO` | 管道 | 📌 如果发现 `IPv4` 占绝大多数 → 可能是客户端连接过多或连接未关闭（如 HTTP 长连接泄漏） 📌 如果 `REG` 文件多 → 可能程序打开了大量日志、临时文件但没 close() --- ### ✅ 五、使用系统级监控工具实时观测 #### 1. `htop` + 显示 FD 数量列 - 启动 htop - 按 `F2` → Columns → Add Column → 选择 “OPEN FILES” - 回到主界面即可看到各进程的 FD 数量动态变化 #### 2. `netstat` / `ss` 查看网络连接状态（针对 socket 类 FD） ```bash # 查看 TCP 连接数最多的进程 ss -s # 按进程统计 socket 数量 ss -tulnp | awk '{print $7}' | cut -d',' -f2 | cut -d'=' -f2 | sort | uniq -c | sort -nr ``` 结合 `ps` 查看具体进程信息。 --- ### ✅ 六、编写脚本自动检测异常增长（定时巡检） ```bash #!/bin/bash # monitor_fd_growth.sh LOGFILE="/var/log/fd_monitor.log" THRESHOLD=500 # 触发告警的单进程 FD 上限 echo "$(date): Checking for FD spikes..." >> $LOGFILE for pid_dir in /proc/[0-9]*/; do pid=${pid_dir##*/} [ -r "$pid_dir/fd" ] || continue fd_count=$(ls "$pid_dir/fd/" 2>/dev/null | wc -l) comm=$(cat "$pid_dir/comm" 2>/dev/null || echo "unknown") if [ $fd_count -gt $THRESHOLD ]; then echo "ALERT: PID=$pid ($comm) has $fd_count file descriptors" >> $LOGFILE # 可以在这里加入邮件通知、上报监控系统等 fi done ``` 加入 crontab 定时执行： ```bash * * * * * /path/to/monitor_fd_growth.sh ``` --- ### ✅ 七、编程层面预防 FD 泄漏（以 Python 为例） ```python import socket import weakref from contextlib import contextmanager @contextmanager def managed_socket(): s = socket.socket() try: yield s finally: s.close() # 确保关闭 # 正确使用 with managed_socket() as s: s.connect(('example.com', 80)) # ... # 自动关闭，不会泄漏 FD ``` 避免写这样的代码： ```python for i in range(10000): s = socket.socket() s.connect(...) # 忘记 s.close() ``` --- ### ✅ 八、内核参数调优与限制检查 查看当前用户/进程的 FD 限制： ```bash ulimit -n # 当前 shell 限制 cat /etc/security/limits.conf # 配置文件 cat /proc/<PID>/limits | grep "open files" ``` 必要时调整最大 FD 数（需重启或重新登录生效）： ``` # /etc/security/limits.conf * soft nofile 65536 * hard nofile 65536 ``` --- ### 总结：如何判断“FD在哪一块暴涨” | 步骤 | 工具/命令 | 判断依据 | |------|---------|--------| | 1. 看总量是否异常 | `lsof \| wc -l`, `/proc/sys/fs/file-nr` | 总数持续上升 | | 2. 找出罪魁进程 | 脚本遍历 `/proc/*/fd` | 某个 PID 占比极高 | | 3. 分析 FD 类型 | `lsof -p PID \| awk '{print $5}'` | 是 socket？文件？管道？ | | 4. 网络相关？ | `ss -tulnp`, `netstat` | 大量 TIME_WAIT / ESTABLISHED | | 5. 是否泄漏？ | 对比业务逻辑、代码审计 | 是否忘记 close() | ---
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