技术路线：deepstream技术路线，NVIDIA提供的pipeline；在自动驾驶领域对于相机实时性要求极高，以及需要多相机对车辆进行360度的监测。
问题大致的描述：在使用deepstream的时候，RTSP网络相机以及USB相机，有延迟和拖延；在使用rtsp网络相机的时候，发现一路网络相机帧率到20fps，两路的话也能到20fps，但是三路到15fps，还出现了马赛克以及拖拽延迟的问题，从而研究了其解决方法；
研究过程：
第一步：首先使用一路RTSP相机，帧率到20FPS，整个过程流畅，GPU利用率最高在90%；
第二步：使用了两路RTSP相机的时候，帧率被拉平，帧率平均到15FPS，这个时候相机检测的画面出现马赛克，以及延迟拖拽现象（当前实时画面被延迟播放，但播放的整个过程相对流畅），分析原因，可能是检测精度太高，通过修改加速模型生成的文件，将监测精度从FP32降低到FP16，这里我们不建议降低到INT8，因为INT8比FP16精度低，误检测会有点多，但是数据量小、能耗低，计算速度相对更快）
这个时候我们使用两路相机进行检测，发现两个相机的帧率都提高到20FPS，而且延迟得到改善。
第三步：我们使用三路相机，采用FP16计算精度进行检测，三路相机的帧率被拉低到15FPS，同时存在了延迟拖拽现象，查看GPU使用率分之到95%
原因分析：马赛克的出现说明带宽过大，GPU算力有限
为什么4.1%2返回0.0999999999999996？但是4.2%2==0.2。 最佳答案 参见此处:WhatEveryProgrammerShouldKnowAboutFloating-PointArithmetic实数是无限的。计算机使用的位数有限(今天是32位、64位)。因此计算机进行的浮点运算不能代表所有的实数。0.1是这些数字之一。请注意，这不是与Ruby相关的问题，而是与所有编程语言相关的问题，因为它来自计算机表示实数的方式。 关于ruby-为什么4.1%2使用Ruby返
这是在Ruby中设置默认值的常用方法:classQuietByDefaultdefinitialize(opts={})@verbose=opts[:verbose]endend这是一个容易落入的陷阱:classVerboseNoMatterWhatdefinitialize(opts={})@verbose=opts[:verbose]||trueendend正确的做法是:classVerboseByDefaultdefinitialize(opts={})@verbose=opts.include?(:verbose)?opts[:verbose]:trueendend编写Verb
我想在一个没有Sass引擎的类中使用Sass颜色函数。我已经在项目中使用了sassgem，所以我认为搭载会像以下一样简单:classRectangleincludeSass::Script::FunctionsdefcolorSass::Script::Color.new([0x82,0x39,0x06])enddefrender#hamlengineexecutedwithcontextofself#sothatwithintemlateicouldcall#%stop{offset:'0%',stop:{color:lighten(color)}}endend更新:参见上面的#re
我收到这个错误:RuntimeError(自动加载常量Apps时检测到循环依赖当我使用多线程时。下面是我的代码。为什么会这样？我尝试多线程的原因是因为我正在编写一个HTML抓取应用程序。对Nokogiri::HTML(open())的调用是一个同步阻塞调用，需要1秒才能返回，我有100,000多个页面要访问，所以我试图运行多个线程来解决这个问题。有更好的方法吗？classToolsController0)app.website=array.join(',')putsapp.websiteelseapp.website="NONE"endapp.saveapps=Apps.order("
我最近决定从我的系统中卸载RVM。在thispage提出的一些论点说服我:实际上，我的决定是，我根本不想担心Ruby的多个版本。我只想使用1.9.2-p290版本而不用担心其他任何事情。但是，当我在我的Mac上运行ruby--version时，它告诉我我的版本是1.8.7。我四处寻找如何简单地从我的Mac上卸载这个Ruby，但奇怪的是我没有找到任何东西。似乎唯一想卸载Ruby的人运行linux，而使用Mac的每个人都推荐RVM。如何从我的Mac上卸载Ruby1.8.7？我想升级到1.9.2-p290版本，并且我希望我的系统上只有一个版本。 最佳答案
首先回顾一下拉格朗日定理的内容：函数f(x)是在闭区间[a,b]上连续、开区间(a,b)上可导的函数，那么至少存在一个，使得:通过这个表达式我们可以知道，f(x)是函数的主体，a和b可以看作是主体函数f(x)中所取的两个值。那么可以有， 也就意味着我们可以用来替换 这种替换可以用在求某些多项式差的极限中。方法： 外层函数f(x)是一致的，并且h(x)和g(x)是等价无穷小。此时，利用拉格朗日定理，将原式替换为 ，再进行求解，往往会省去复合函数求极限的很多麻烦。使用要注意：1.要先找到主体函数f(x)，即外层函数必须相同。2.f(x)找到后，复合部分是等价无穷小。3.要满足作差的形式。如果是加
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Transformers开始在视频识别领域的“猪突猛进”，各种改进和魔改层出不穷。由此作者将开启VideoTransformer系列的讲解，本篇主要介绍了FBAI团队的TimeSformer，这也是第一篇使用纯Transformer结构在视频识别上的文章。如果觉得有用，就请点赞、收藏、关注！paper:https://arxiv.org/abs/2102.05095code(offical):https://github.com/facebookresearch/TimeSformeraccept:ICML2021author:FacebookAI一、前言Transformers(VIT)在图
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