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如何看懂火焰图

如何看懂火焰图 火焰图官方主页 什么是火焰图 火焰图(Flame Graph)是由 Linux 性能优化大师 Brendan Gregg 发明的,和所有其他的 profiling 方法不同的是,火焰图以一个全局的视野来看待时间分布...image.png 火焰图 svg 文件可以通过浏览器打开,它对于调用图的优点是:可以通过点击每个方块来分析它上面的内容。...火焰图的调用顺序从下到上,每个方块代表一个函数,它上面一层表示这个函数会调用哪些函数,方块的大小代表了占用 CPU 使用的长短。火焰图的配色并没有特殊的意义,默认的红、黄配色是为了更像火焰而已。...横轴的意义是指:火焰图将采集的多个调用栈信息,通过按字母横向排序的方式将众多信息聚合在一起。需要注意的是它并不代表时间。...火焰图格子的颜色是随机的暖色调,方便区分各个调用信息。 其他的采样方式也可以使用火焰图, on-cpu 火焰图横轴是指 cpu 占用时间,off-cpu 火焰图横轴则代表阻塞时间。

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开源人工智能:数据透明度如何?

LLM 数据透明度:一个棘手的问题 小组讨论中清楚地表明,定义开源人工智能的最大挑战在于解决训练数据的作用。...“最近用于训练许多图像生成 AI 工具的最大图像数据集之一[LAION-5B] 包含儿童性虐待图像,” Maffulli 说。“我们需要数据集维护者注意到并删除这些内容。”...如果是,如何才能在隐私问题和共享 PB 级信息带来的实际挑战之间取得平衡?对于 OSI AI 定义草案的许多批评者来说,答案不仅仅是肯定,而是“绝对肯定”。...无论 OSI 人工智能定义如何,什么是开源人工智能,什么不是开源人工智能,这个问题对开源社区来说仍然至关重要。 这在开源社区之外也很重要。...因此,需要一个团队,需要一个开源人工智能护栏模型来真正弄清楚如何快速实现这一目标,同时将隐私、信任和安全放在首位。” 敬请关注。我们仍在书写开源人工智能的故事。

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    简单说 CSS滤镜 filter属性

    说明 滤镜主要是用来实现图像的各种特殊效果,css的滤镜是很神奇的。 解释 css的滤镜,也就是filter属性,主要有下面这几个属性值 blur(模糊) ?...图中火焰的图片,是一张png图片,除了火焰以外,其他部分是透明的,我们能看见,box-shadow 是给整个图片加阴影,而 drop-shadow 只是给不透明的部分加阴影,这是他们最重要的区别了。...注意:值为100%则完全转为灰度图像,值为0%图像无变化。 hue-rotate(色调) ? invert(反转) ? opacity(透明度) ?...注意:值为100%,图像无变化 sepia(深褐色) ?...注意:值为0%,图像无变化 上面都只是把每种滤镜单独拿出来,展示效果,但是其实他们是可以一起使用的,比如这样 ?

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    安全帽识别与火焰识别系统功能应用

    安全帽识别与火焰识别.jpg 鹰眸火焰识别系统主要用于石化、煤炭、建筑、森林、环保、仓储等行业,也可用于对动火作业规范要求较高的其它行业。...火焰识别.jpg 安全帽识别与火焰识别系统的视频源来自于前端的网络摄像机,视频分析服务器设置于机房或监控中心,服务器与网络摄像机在同一局域网内,通过RTSP协议访问摄像机视频流,实时获取,实时分析,实时报警...鹰眸火焰监测系统极大地提升了现场管控效率,一旦发生险情自动发出警告,警告信息同步推送至管理人员,并可截取图片和视频流作为证据留存。...针对动态视频,实时识别,深度优化; 颜色过滤:将图像从 RGB空间转换到 HSV空间,对透明度和饱和度在阈值范围内的区域作掩码图 像; 轮廓检测:对上一步得到的掩码图像利用漫水填充算法填充各个颜色相近的邻近区域...,并筛选出其中面积在阈值以上的凸包含区域,作为新的掩码图像。

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    如何读懂火焰图?

    火焰图(flame graph)是性能分析的利器。本文介绍它的基本用法。 ?...这个结果还是不易读,所以才有了火焰图。 二、火焰图的含义 火焰图是基于 perf 结果产生的 SVG 图片,用来展示 CPU 的调用栈。 ? y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。...四、火焰图示例 下面是一个简化的火焰图例子。 首先,CPU 抽样得到了三个调用栈。...六、Node 应用的火焰图 Node 应用的火焰图就是对 Node 进程进行性能抽样,与其他应用的操作是一样的。...它的下方就是火焰图。 ? 浏览器的火焰图与标准火焰图有两点差异:它是倒置的(即调用栈最顶端的函数在最下方);x 轴是时间轴,而不是抽样次数。 ?

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    基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)

    这类系统的最大好处是可以以图像或视频的形式保存火源,这大大促进了火灾探测方法的多样化。 在本文中,我们提出了一种将火焰颜色信息与火焰边缘信息相结合的算法。...然后,结合这两种技术的结果,创建一个参数,从图像中分割出必要的细节,以检测和识别火灾。 提议的算法 我们方法的第一步是检测火焰的颜色,火焰的颜色主要是红色。...然后我们应用分割技术,该技术结合第一种技术和第二种技术的结果来分离ROI从背景中看到火势 RGB颜色模型 火焰图像可以通过使用其颜色属性来描述。颜色像素有三种不同的元素:R、G和B。...在火焰颜色检测中,R 应该比其他分量更受重视,因此 R 成为火焰 RGB 图像中的主导颜色通道。 这对 R 施加了超过某个预定阈值 RTH 的条件。...Sobel边缘检测 下一步将使用Sobel边缘检测器来检测图像内火焰的变换。

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    如何看懂火焰图

    如何看懂火焰图 火焰图官方主页 什么是火焰图 火焰图(Flame Graph)是由 Linux 性能优化大师 Brendan Gregg 发明的,和所有其他的 profiling 方法不同的是,火焰图以一个全局的视野来看待时间分布...火焰图 svg 文件可以通过浏览器打开,它对于调用图的优点是:可以通过点击每个方块来分析它上面的内容。...火焰图的调用顺序从下到上,每个方块代表一个函数,它上面一层表示这个函数会调用哪些函数,方块的大小代表了占用 CPU 使用的长短。火焰图的配色并没有特殊的意义,默认的红、黄配色是为了更像火焰而已。...横轴的意义是指:火焰图将采集的多个调用栈信息,通过按字母横向排序的方式将众多信息聚合在一起。需要注意的是它并不代表时间。...火焰图格子的颜色是随机的暖色调,方便区分各个调用信息。 其他的采样方式也可以使用火焰图, on-cpu 火焰图横轴是指 cpu 占用时间,off-cpu 火焰图横轴则代表阻塞时间。

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    如何读懂火焰图?

    这个结果还是不易读,所以才有了火焰图。 二、火焰图的含义 火焰图是基于 perf 结果产生的 SVG 图片,用来展示 CPU 的调用栈。 ? y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。...三、互动性 火焰图是 SVG 图片,可以与用户互动。 (1)鼠标悬浮 火焰的每一层都会标注函数名,鼠标悬浮时会显示完整的函数名、抽样抽中的次数、占据总抽样次数的百分比。下面是一个例子。...四、火焰图示例 下面是一个简化的火焰图例子。 首先,CPU 抽样得到了三个调用栈。...六、Node 应用的火焰图 Node 应用的火焰图就是对 Node 进程进行性能抽样,与其他应用的操作是一样的。...它的下方就是火焰图。 ? 浏览器的火焰图与标准火焰图有两点差异:它是倒置的(即调用栈最顶端的函数在最下方);x 轴是时间轴,而不是抽样次数。 ?

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    要Scrum成功的秘密: 如何保持Scrum的透明度?

    确保透明度 - Scrum团队 Scrum强制团队内外的透明度。透明度对于Scrum流程至关重要,因为它允许每个人查看和了解每个sprint中真正发生的事情,实现更大,更好的沟通和对团队的信任。...事件的透明度 Sprint是所有其他活动的容器,Scrum中的每个活动都是检查和调整某些内容的正式机会。这些活动专门用于实现关键的透明度和检查。...未能包括任何这些事件会导致透明度降低,并且失去了检查和适应的机会。 透明度是Scrum流程中的第一个重要方面,必须对负责结果的人员可见。...Burn-down Charts - 发展状况 使用燃尽图来说明团队在给定Sprint中的表现如何。燃尽图表讲述了团队表现的真实情况。刻录图表描述了为完成Sprint而未来的剩余工作量。...结论 Scrum基于通过其事件和工件描述的透明度,但如果团队中缺乏透明度和沟通,则无法实现。如果成员犹豫不决或害怕分担错误,很难建立并保持完全透明。

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    使用OpenCV实现图像覆盖

    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 覆盖...同样,这些像素值可以被另一幅图像替换,只需通过使用该图像的像素值。 为了做到这一点,我们需要将覆盖图像修改为要替换的像素值的大小。...现在,可以将第二张图像够覆盖在第一张图片的上面 image_1[50:150, 50:150] = resized_image_2 ?...覆盖PNG图像 与JPEG图像不同,PNG图像有第四个通道,它定义了给定像素的ALPHA(不透明度)。 除非另有规定,否则OpenCV以与JPEG图像相同的方式读取PNG图像。...我们可以获取要覆盖图像的alpha值。 alpha_image_3 = image_3[:, :, 3] / 255.0 我们将像素值除以255.0,以保持值在0-1之间。

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    ControlNet作者又出新作:百万数据训练,AI图像生成迎来图层设计

    来自斯坦福大学的研究者提出了一种「latent transparency(潜在透明度)」方法,使得经过大规模预训练的潜在扩散模型能够生成透明图像以及多个透明图层。...方法介绍 本文的目标是为像 Stable Diffusion (SD) 这样的大规模潜在扩散模型添加透明度支持,这些模型通常使用一个潜在编码器(VAE)将 RGB 图像转换为潜在图像,然后再将其输入到扩散模型中...潜在透明度:当调整潜在空间以支持透明度时,必须尽可能保留原始的潜在分布。...这个看似不明确的目标可以通过一个直接的测量来确定:可以检查修改后的潜在分布被原始预训练的冻结潜在解码器解码的如何 —— 如果解码修改后的潜在图像创建了严重的人工痕迹,那么潜在分布就是不对齐或损坏的。...实验 图 6 展示了使用单图像基础模型生成的图像定性结果。这些结果展示了该模型可以生成原生透明图像,如生成高质量的玻璃透明度、头发、毛发、发光、火焰、魔法等效果。

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