random.randint(-200, -50) self.speed = random.random() + 0.1 它的作用是,给敌机在屏幕上方的一定范围内随机一个初始位置,然后再给它增加一个叫做speed的随机量,
1000 &playback(ivr/8000/ivr-welcome_to_freeswitch.wav) 二、指定次数的循环播放loop_playback 注:这个方式,直接用命令在freeswitch控制台中
一、信号量机制实现进程互斥 我们将一次仅允许一个进程访问的资源称为临界资源,而临界区是指访问临界资源的那段代码。 通常将互斥信号量设置为 mutex ,初始值为 1。 为什么初始值设置为 1 呢? 对于不同的临界资源,需要设置不同的互斥信号量。 这里来看一段代码: semaphore mutex = 1; // 初始化信号量 P1(){ ... 二、信号量机制实现进程同步 进程同步的目的就是要让并发进程按照要求有序地推进。 我们可以设置一个同步信号量 S=0; 然后在前一个操作之后执行 V 操作,在后一个操作之前执行 P 操作。 三、信号量机制实现前驱关系 前驱图如下所示: ? 即有 6 个代码,需要按照图中的顺序执行。
$1 ;; restart|configtest) $1 ;; reload) rh_status_q || exit 7
4 默认 Tomcat 容器改为 Undertow 默认 Tomcat 容器改为 Undertow(Jboss 下的服务器,Tomcat 吞吐量 5000,Undertow 吞吐量 8000) <exclusions Thread.currentThread().getName() + " onCompletion"); } }); return deferredResult; } } 7
Qwen-7B-chat 全量微调 修改代码 首先我们要准训练模型的代码,这里我们使用的 modelscope 上的 Qwen-7B-chat 模型,大家自行下载即可。 其实全量微调和 Lora 微调的代码基本一样,都采用了 Trainer 类来进行训练。 只不过在全量微调的时候没有加载 LoraConfig,那我就直接给出代码,如果对代有什么问题,大家可以先自行探索Qwen lora的代码解释,有什么不懂的地方可以提Issue。 /model/qwen/Qwen-7B-Chat/") # 用于处理数据集的函数 def process_func(example): MAX_LENGTH = 128 # Llama分词器会将一个中文字切分为多个 注意: 因为本脚本使用了adam_cpu来加载优化器参数,所以全量微调所需的显存会比较小,但仍然需要使用至少4张24G显存的卡来训练。
Atom-7B-chat 全量微调 修改代码 首先我们要准备训练模型的代码,这里我们使用的 modelscope 上的 Atom-7B-chat 模型,大家自行下载即可。 其实全量微调和 Lora 微调的代码基本一样,都采用了 Trainer 类来进行训练。 只不过在全量微调的时候没有加载 LoraConfig,那我就直接给出代码,如果对代有什么问题,大家可以先自行探索Qwen lora的代码解释,有什么不懂的地方可以提Issue。 /model/FlagAlpha/Atom-7B-Chat/") # 用于处理数据集的函数 def process_func(example): MAX_LENGTH = 128 # Llama 注意: 因为本脚本使用了adam_cpu来加载优化器参数,所以全量微调所需的显存会比较小,但仍然需要使用至少4张24G显存的卡来训练。
Centos批量杀进程 #列出了当前主机中运行的进程中包含firefox关键字的进程 ps -ef | grep serevr.php| grep -v grep #列出了要kill掉这些进程的命令,并将之打印在了屏幕上 ps -ef | grep serevr.php| grep -v grep | awk '{print "kill -9 "$2}' #后面加上|sh后,则执行这些命令,进而杀掉了这些进程 ps -ef | grep serevr.php| grep -v grep
流量控制的规则、准则和方法 8.1. Linux流量控制的通用规则 可以使用如下通用规则来学习Linux流量控制。可以使用tcng 或 tc进行初始化配置Linux下的流量控制结构。 通过整流可以防止在其他路由器中形成队列,从而最大程度地控制到整流设备的报文的延迟/延期。 一个设备可以对其传输的流量进行调整。由于已经在输入接口上接收到流量,因此无法调整这类流量。 通过创建大量独立的流,应用程序可以控制公平排队算法中的时间间隙。重申一下,公平排队算法不知道单个应用程序会生成大多数流,并且不会惩罚用户。 需要依赖其他方法。 8.5. 使用QoS/流量控制的脚本 9.1. wondershaper 更多参见 wondershaper. 9.2.
可以创建自定义控制结构 Scala语言通过Scala类库去实现功能而不是创建关键字,例如break和continue。
} 三、使用@ComponentScan() 定位扫包比@SpringBootApplication扫包更快 四、默认tomcat容器改为Undertow Jboss下的服务器,Tomcat吞吐量5000 ,Undertow吞吐量8000 <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</
在之前的文章使用 wrk 完成简单的自定义动态请求[1], 我介绍了如何使用 wrk 制造随机请求, 也给出了 lua 脚本的使用方式, 这篇博客主要想介绍下在压测时如何利用 wrk 精细控制并发请求 . wrk 的参数 wrk 中并没有 qps 控制的选项, 它只能控制连接数目, 指定的连接数会平均分配到每个线程 Usage: wrk <options> <url> Options: - 这个程序在达到 13~14k 之后已经到了瓶颈, 这个时候, 我只能保留这个程序的请求量, 加入另一个程序用于压测. 如果 CPU 再好一点的话, 我觉得并发量可以更高. 如果觉得我压测方法不科学或者有其他想讲的, 可以在评论里面说, 我看看是不是过程有问题. 94%A8wrk%E5%8E%8B%E6%B5%8B%E5%B9%B6%E7%B2%BE%E7%BB%86%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%B9%B6%E5%8F%91%E8%AF%B7%E6%
} } 三、使用@ComponentScan()定位扫包比@SpringBootApplication扫包更快 四、默认tomcat容器改为Undertow(Jboss下的服务器,Tomcat吞吐量5000 ,Undertow吞吐量8000) <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId
7. 播放控制 7.1. 暂停/继续 暂停/继续状态的切换是由用户按空格键实现的,每按一次空格键,暂停/继续的状态翻转一次。 stream_toggle_pause(is); // 逐帧播放模式下,播放一帧画面后暂停 ...... } ...... } 7.3 播放速度控制 AV_TIME_BASE), 0); } break; seek_by_bytes生效(对应AVSEEK_FLAG_BYTE标志)时,SEEK点对应文件中的位置,上述代码中设置了对应1秒数据量的播放增量
例如:我们可以把模拟量输出模块和变频器相连,通过模拟量输出模块输出信号的大小,控制变频器HZ输出 模拟量输出扩展模块 S7-200 SMART模拟量输出模块有: 型号 EM AQ02订货号6ES7 288 -3AQ02-0AA0 2路输出 型号 EM AQ04订货号6ES7 288-3AQ04-0AA0 4路输出 型号 EM AM03订货号6ES7 288-3AM03-0AA0 2输入1路输出 型号 EM AM06订货号6ES7 288-3AM06-0AA0 4输入2路输出 型号 SB AQ01订货号6ES7 288-5AQ01-0AA0 模拟量输出模块可以输出电压和电流信号。 其中,电压包括:±10V,电流包括:0-20mA 模拟量输出扩展模块接线 EM AQ02 EM AQ04 EM AM03 EM AM06 SB AQ01 STEP 7-MicroWIN 有着10年以上电气项目设计/调试经验(电厂脱硫、脱销、除尘电气控制,污水处理电气控制)。
pip install requests pip install pyquery
模拟量扩展模块 模拟量类型的模块有三种:普通模拟量模块、RTD模块和TC模块。 普通模拟量模块可以采集标准电流和电压信号。 S7-200 SMART CPU普通模拟量通道值范围是0~27648或-27648~27648。 模拟量扩展模块EM AM03接线 STEP 7-MicroWIN SMART软件设置 模拟量输入换算 程序编写 1、建立一个带参数子程序 2、调用带参数子程序 工程量上限:量程范围最大值 工程量下限:量程范围最小值 模拟量上限:最大模拟量对应的数值(即27648对应20ma) 模拟量下限:最小模拟量对应的数值(即5529.6对应4ma) 模拟量当前值:采样的输入通道地址 工程量当前值: 有着10年以上电气项目设计/调试经验(电厂脱硫、脱销、除尘电气控制,污水处理电气控制)。
智能体性能优化:延迟、吞吐量与成本控制 Hello,我是摘星! 在彩虹般绚烂的技术栈中,我是那个永不停歇的色彩收集者。 每一个优化都是我培育的花朵,每一个特性都是我放飞的蝴蝶。 随着大语言模型和智能体技术的快速发展,如何在保证服务质量的前提下优化系统性能、控制运营成本,已成为每个AI从业者必须面对的核心挑战。 通过深入分析延迟(Latency)、吞吐量(Throughput)和成本控制(Cost Control)三大关键指标,我将分享在实际项目中积累的优化经验和技术方案,帮助读者构建高性能、低成本的智能体系统 self.cost_history.append(metrics) return metrics def analyze_cost_trends(self, days: int = 7) 从性能瓶颈的精准识别到模型推理的深度优化,从多层缓存架构的设计到并发控制的精细化管理,每一个环节都需要我们投入足够的关注和专业的技术手段。
1、面试真题:模拟地铁站安检排队进站 这里我们用本文主角semaphore信号量去实现。先上代码,加上package 、import,刚好20行代码。 实现逻辑:每次只有10个人可以安检进站,进站前通过信号量去竞争锁,拿到就休眠5s,模拟进站耗时,然后释放锁,下一个人就可以继续竞争锁并进站: 2、Semaphore信号量是什么? 但是Semaphore信号量,像个限流器一样,允许N个线程同时执行。 所以信号量的核心在于公平锁、非公平锁的实现上。 首先说说,信号量获取锁的逻辑。 非公平锁简单暴力,上来没有公平锁那个hasQueuedPredecessors()逻辑,不判断是否有其他线程在等待,上来就直接判断当前是否还有可用信号量,以及通过CAS去更新设置state值。
========================================== Heap Size 最大不要超过可用物理内存的80%,一般的要将-Xms和-Xmx选项设置为相同堆内存分配 (访问量比较大时设为一致 根据你的配置建议 maxThreads="500" minSpareThreads="100" 如果你的网站经常访问量都很大的话,缺省就开比较大 maxSpareThreads="300" acceptCount