因失误而导致的无用功

批处理,比较头疼的东西,如果是数据量巨大的批处理,那就更让人头疼了。
4月30号的配置文件,由于替换的失误,在经历了几天的休息日之后,终于出问题了。小长假后的第一天上班就开始对应。

问题就是本来不应该跑的批处理,运行了。

得,就开始调查吧,先调查为什么运行的,原因嘛,提到了,配置文件替换失误。接下来,数据的调查,批处理的运行会不会有什么问题,折腾了一整天,觉得没什么问题,跑了就跑了吧。

看似问题结束了。可是...

忽略了一个很重要的问题,那就是本来是三个版本的批处理都应该处于停止的状态,现在是其中一个版本因失误而运行,第二天这三个版本的批处理应该解除停止状态而开始运行的。结果被上面的数据调查一折腾,另两个版本忘了启动了。

更可怕的事情是,其中一个版本的数据量非常大,批处理执行完毕要将近6个小时。

折腾吧,折腾了一个上午,终于一半跑完了,正当庆幸什么时候可以全部跑完的时候,问题又来了。

大量的数据的批处理,影响业务的运营了,然后不明原因的批处理停止了。倒霉不,这下好了,是不影响业务了,可批处理需要重新跑,那就意味着还得需要三个小时,很有可能继续影响业务。

要说日方担当还是很英明的,在经历过几轮非常磨叽的探讨之后,终于决定,批处理不跑了,改在下个营业日一起跑。

一朝被蛇咬十年怕井绳啊,这事还没完,要看周一的时候能不能这三个版本的批处理顺利的跑完,只有都顺利的跑完了,这事才算完。

教训深刻啊,一个小小的失误,一连串本来不需要做的工作。
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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