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使用MCUXpresso IDE将数据、函数与文件存入指定位置

在进行MCU开发时，根据实际需要，将数据、函数与文件存入指定位置，对合理使用存储器的十分重要。经常有客户问如何将某一数据、函数或文件存入指定的地址空间，结合客户的问题，本文主要对此进行讲解。...构建工程(Build)后，内存分配如以下console窗口所示： 其中.text，.data，.bss，.dec与Flash，RAM的关系如下所示： 自定义Flash与RAM分区 为了将某一数据、函数或文件存入指定的地址空间...2）将指定的变量与常量存入指定位置 将数组存入自定义的Flash与RAM中，需要调用C语言中的 __attribute__ ((section(#type#bank))) 例如 将数据放入Flash2的...$Flash2")))+函数声明 同样官方进行了封装，使用__TEXT(Flash2)+函数声明即可。...return 2; } 指定文件存放到指定位置 当存在大量函数需要存入指定Flash时，使用__TEXT(Flash)的方法设置每一个函数就略显笨拙。

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四种Python并行库批量处理nc数据

前言 当前镜像：气象分析3.9 资源：4核16g 注意分开运行，不然会爆内存 阅读本文你将学到： 远超循环批量处理nc文件效率的技巧 四种并行库的基本使用与区别 wrf变量极值经纬度索引 Dask...它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...' 出现这个错误是因multiprocessing 在尝试将函数 read_and_extract_slp 传递给子进程时遇到了问题。...默认情况下，multiprocessing 使用 pickle 模块来序列化要传递的对象，但 pickle 不能序列化定义在交互式会话或某些特定上下文中的函数。

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    基于 TensorFlow 、OpenCV 和 Docker 的实时视频目标检测

    我将使用 python 的 multiprocessing 库，增加处理网络摄像头时的 FPS。为了进一步提高可移植性，我将项目集成到 Docker 容器中。...Docker在数据科学中的应用 我不在这里描述 Tensorflow 目标检测 API 的实现，因为相关的文档很多。我将展示数据科学家在日常工作中如何使用 Docker。...为了防止这种情况，我使用 Docker 容器来创建我的数据科学工作区将程序部署在容器中。 你可以在我的代码库中找到这个项目的 Dockerfile。...CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/ .. && make -j4 && make install 编译镜像的时候有点长，之后就可以快速的调用 实时图像目标检测 我首先尝试将目标检测应用于我的网络摄像头...在OpenCV中 需要通过调用python 脚本（init-openCV.py）来进行初始化，即使用函数cv2.imshow 。

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    多进程编程利器：深入剖析Python multiprocessing模块

    本文将详细介绍multiprocessing模块的使用，包括基本概念、进程的创建和管理、进程间通信以及实际应用案例。...multiprocessing模块提供了多种方式来实现进程间通信，包括队列（Queue）和管道（Pipe）。 使用Queue进行进程间通信 Queue类提供了进程安全的队列，用于在进程之间传递数据。...使用Pipe进行进程间通信 Pipe类提供了双向通信的管道，用于在两个进程之间传递数据。...多进程计算密集型任务 假设需要计算一组大数字的阶乘，可以使用多进程提高计算效率。...在这个示例中，使用多进程计算了一组大数字的阶乘，并打印了计算结果。 处理进程异常 在多进程编程中，处理进程异常也是非常重要的。可以通过捕获进程函数中的异常并将其记录或处理。

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    Python中的函数式编程—简洁、高效、无处不在

    print(squared) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]在这个例子中，map()函数将Lambda表达式应用于numbers列表中的每个元素，并返回了平方结果组成的列表。...(lambda x, y: x * y, numbers)print(product) # 输出: 120在这个例子中，reduce()函数将Lambda表达式应用于numbers列表中的所有元素，以计算它们的乘积...假设我们有一个计算密集型的任务，需要对一组数字进行复杂的转换并得到结果。我们可以利用Python的multiprocessing模块和函数式编程的特性来实现并行计算。...，然后使用multiprocessing.Pool来创建一个多进程池。...通过pool.map()函数，我们可以将复杂计算应用到一组数字上，并在多个进程中并行地执行。最终，我们得到了每个数字经过复杂计算后的结果。通过这个示例，我们展示了函数式编程在并行计算中的应用。

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    仅用几行代码，让Python函数执行快30倍

    在本文中，我们将讨论如何用多处理模块并行执行自定义 Python 函数，并进一步对比运行时间指标。...实   现 我们将使用来自 multiprocessing 模块的 Pool 类，针对多个输入值并行执行一个函数。这个概念称为数据并行性，它是 Pool 类的主要目标。...可以在 这里 找到托管在我的 GitHub 上的函数 preprocess() 的代码片段。 现在，我们使用 multiprocessing 模块中的 Pool 类为数据集的不同块并行执行该函数。...多处理和单处理执行的基准时间 从上图中，我们可以观察到 Python 函数的并行处理将执行速度提高了近 30 倍。...请参阅我关于加速 Python 工作流程的其他文章： 4 个可以并行化现有 Pandas 生态系统的库 Pandas 数据帧迭代速度提高 400 倍 优化大数据集的 Pandas 内存使用 使用 PyPolars

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    Python 编程 | 连载 25 - Python 多进程

    创建进程需要使用到multiprocessing模块，该模块中的常用函数有： Process：创建一个进程，返回一个对象 start：执行进程，无参数、无返回值 join：阻塞程序，无参数、无返回值...使用多进程可以提高程序的执行效率，在程序中导入多进程模块multiprocessing，修改main函数，创建新的进程来执行alpha函数。...进程之间通过队列进行通信，队列可以解决进程模块执行的函数无法获取返回值的问题 队列是一种数据结构，队列中数据存储的特点是先入先出或者后入后出 多线程模块multipartprocessing中队列相关函数...send.join() 此时接收到数据之后，程序并不会停止，而是持续运行，需要通过调用函数来终止程序，在脚本末尾增加代码。...receive.terminate() print(send.is_alive()) 将批量消息放入队列中，增加send_list()函数。

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    【每日一读】pandas的apply函数介绍及用法详解

    我们将neirong字段使用jieba进行分词、获取词性，写入新的字段segmentation 自定义函数处理 1、定义一个功能函数，用来切词。...Apply Multiprocessing Apply Multiprocessing 通过上面的使用案例我们已经大概知道apply在日常开发中如何使用了，但上面1000条数据处理时长就8秒左右，那一万条岂不是更多...在处理大量数据时，如果只是使用单线程的 apply() 函数，速度可能会很慢。这时，可以考虑使用多进程来加速处理。使用多进程可以同时处理多个任务，提高数据处理的效率。...Python 内置的 multiprocessing 模块创建了一个进程池，并将每一行数据都传递给一个函数进行处理。...在这个函数中，将 DataFrame 的neirong进行分词，然后将结果保存到新的列表中。

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    python多进程编程-进程池的使用（一）

    进程池的使用方法Python标准库中提供了multiprocessing模块，其中包含了实现进程池的类Pool。Pool类的构造函数接受一个整数参数，表示进程池中的进程数量。...以下是创建一个进程池的基本示例：from multiprocessing import Pool# 创建一个进程池，包含4个进程pool = Pool(4)接下来，可以使用apply()或apply_async...当向进程池添加任务时，可以通过元组传递参数，如(1,)表示将参数1传递给worker()函数。...在任务执行完毕后，worker()函数将返回一个结果，这个结果可以通过apply()或apply_async()方法的返回值得到。...除了apply()和apply_async()方法外，Pool类还提供了其他一些方法，如map()和map_async()方法，这些方法可以将一组数据分配给进程池中的各个进程并执行指定的函数。

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    学界 | LeCun提出错误编码网络，可在不确定环境中执行时间预测

    通过使用可训练的损失函数，GAN 理论上可以处理多种输出模式，因为包含所有输出模式的生成器将欺骗鉴别器进而促成网络收敛。...一言以蔽之，该框架在每个时间步骤包含三个函数映射：（i）从当前状态到未来状态的映射，将未来状态分为确定性和非确定性分量;（ii）从未来状态的非确定性分量到低维隐向量的映射;（iii）从当前状态到以隐向量...两个网络都是使用监督学习目标进行端对端训练的，并且使用学习的参数化函数来计算隐变量，因而训练过程简单且快。...我们将这种方法应用于来自游戏、机器人操作和模拟驾驶的视频数据集，并且表明该方法能够持续为未来的视频帧产生多模式预测。...假设我们有一组连续的矢量值，输入 - 目标对（x_i，y_i），其中目标取决于输入和一些固有的不可预测的因素。例如，输入可以是一组连续的视频帧，目标可以是下一帧。

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    OpenCV调用海康威视等摄像头（处理rtsp视频流）方法以及，出现内存溢出（error while decoding）或者高延迟问题解决

    即便使用多核心CPU平台，由于GIL的存在，也将禁止多线程的并行执行。 Python解释器进程内的多线程是以协作多任务方式执行。当一个线程遇到I/O任务时，将释放GIL。...因此，选择使用多进程 然后要考虑怎样在两个进程中传参的问题: multiprocessing中有Quaue、SimpleQuaue等进程间传参类，还有Manager这个大管家。...Quaue这一类都是严格的数据结构队列类型 Manager比较特殊，它提供了可以在进程间传递的列表、字典等python原生类型 还要考虑怎样才能达到处理进程可以在读取进程中得到最新的一帧: 其实VideoCapture...代码： import os import cv2 import gc from multiprocessing import Process, Manager # 向共享缓冲栈中写入数据: def write...(img_new) # 显示处理后的视频帧 cv2.imshow("img", yolo_img) # 将处理的视频帧存放在文件夹里 save_img(yolo_img) key = cv2.waitKey

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    Python多线程与多进程教程：全面解析、代码案例与优化技巧

    模块： import multiprocessing 定义要在进程中执行的函数： 这是一个普通的Python函数，可以包含任意代码逻辑。...queue = multiprocessing.Queue() 共享内存（Shared memory）：共享内存允许多个进程之间共享数据，可以使用multiprocessing.Value和multiprocessing.Array...pool = multiprocessing.Pool() 执行任务：使用map()方法将任务分配给进程池中的空闲进程，并返回结果。...：使用哈希函数将键映射到哈希表的索引，可以在常数时间内查找和去重。...# 示例：使用适当的数据类型减少内存占用 data = [1, 2, 3, 4] sum_value = sum(data) # 使用内置函数sum()计算和时，将整数列表转换为生成器可以减少内存占用

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    Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行

    这方面的一个主要例子是Pool对象，它提供了一种方便的方法，可以在多个输入值的情况下，为进程之间分配输入数据（数据并行），实现并行执行函数。...这个使用Pool实现数据并行的基本示例 from multiprocessing import Pool def f(x): return x*x if __name__ == '__main...请注意，如果两个进程（或线程）试图同时读取或写入管道的同一端，则管道中的数据可能会被破坏。当然，同时使用不同管道末端的进程不会有破坏数据的风险。...但是，如果您确实需要使用一些共享数据，那么multiprocessing提供了几种方法 共享内存 可以使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array将数据存储在共享内存映射中...multiprocessing.``set_start_method(method) 设置应用于启动子进程的方法。method可以是 'fork', 'spawn'或'forkserver'。

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    AI实践：如何应用多进程Multiprocessing编程?

    multiprocessing和threading： 多线程 threading：计算机同一时间还是只能处理一个线程 多核 multiprocessing：现在计算机都有多核处理器，将任务分给多个核来处理...原因很简单, 多线程调用的函数不能有返回值, 所以使用Queue存储多个线程运算的结果 定义一个被多线程调用的函数，q就像一个队列，用来保存每次函数运行的结果 ? 主函数： ? ?...进程池就是我们将所要运行的东西，放到池子里，Python会自行解决多进程的问题。 导入包并定义函数： ? 有了池子之后，就可以让池子对应某一个函数，向池子里输入数据，池子就会返回函数返回的值。...Shared Value:(多线程中global value） 多进程，即使传入global 变量，多进程中也无法交流，我们可以通过使用Value数据存储在一个共享的内存表中。 ?...然后将进程锁的信息传入各个进程中 ? 在job()中设置进程锁的使用，保证运行时一个进程的对锁内内容的独占 ? 完整代码： ?

    1.1K20

    Multiprocessing package - torch.multiprocessing

    torch.multiprocessing是围绕本机多处理模块的包装器。它注册自定义约简器，使用共享内存在不同进程中提供对相同数据的共享视图。...Strategy managementtorch.multiprocessing.get_all_sharing_strategies()[source]返回当前系统支持的一组共享策略。...如果进程致命地崩溃，或者被杀死，并且不调用存储析构函数，文件将保留在系统中。这是非常严重的，因为它们会一直使用内存，直到系统重新启动，或者手动释放它们。为了解决共享内存文件泄漏的问题，torch。...如果进程致命地崩溃，或者被杀死，并且不调用存储析构函数，文件将保留在系统中。这是非常严重的，因为它们会一直使用内存，直到系统重新启动，或者手动释放它们。适用于Python >= 3.4。...在子进程中捕获异常的情况下，将转发该异常并将其回溯包含在父进程中引发的异常中。Parameters fn (function) – 函数被称为派生进程的入口点。

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    【Python基础编程】全面解析进程、进程通信与生产者-消费者模式

    () process.join() # 等待子进程完成 在该例子中，worker 函数在子进程中运行，multiprocessing.Process 用来创建和管理子进程。...，可以使用 multiprocessing.Manager 提供的 Manager 对象来创建和管理共享的命名空间和数据结构，如字典、列表等。...如果不指定，默认使用系统的CPU核心数量。 （2）apply(): 同步地将任务提交给进程池中的某个进程执行，直到任务完成后才返回结果。...item}") queue.put(item) # 将生产的数据放入队列 time.sleep(random.uniform(0.1, 0.5)) # 模拟生产时间...通过队列来管理生产者和消费者之间的数据流动，可以实现任务的解耦和高效并发。这种模式广泛应用于各种需要异步任务处理的场景中，如消息处理系统、日志记录系统和大规模并发数据处理系统。

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