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这几天学习人脸识别的时候,虽然运行的没有问题,但我却意识到了一个问题
在图片进行传输的时候,GPU的利用率为0
也就是说,图片的传输速度和GPU的处理速度不能很好衔接
于是,我打算利用多线程开发一个buffer缓存
实现的思路如下
定义一个Buffer类,再其构造函数中创建一个buffer空间(这里最好使用list类型)
我们还需要的定义线程锁LOCK(数据传输和提取的时候会用到)
因为需要两种方法(读数据和取数据),所以我们需要定义两个锁
实现的代码如下:
#-*-coding:utf-8-*-
import threading
class Buffer:
def __init__(self,size):
self.size = size
self.buffer = []
self.lock = threading.Lock()
self.has_data = threading.Condition(self.lock) # small sock depand on big sock
self.has_pos = threading.Condition(self.lock)
def get_size(self):
return self.size
def get(self):
with self.has_data:
while len(self.buffer) == 0:
print("I can't go out has_data")
self.has_data.wait()
print("I can go out has_data")
result = self.buffer[0]
del self.buffer[0]
self.has_pos.notify_all()
return result
def put(self, data):
with self.has_pos:
#print(self.count)
while len(self.buffer)>=self.size:
print("I can't go out has_pos")
self.has_pos.wait()
print("I can go out has_pos")
# If the length of data bigger than buffer's will wait
self.buffer.append(data)
# some thread is wait data ,so data need release
self.has_data.notify_all()
if __name__ == "__main__":
buffer = Buffer(3)
def get():
for _ in range(10000):
print(buffer.get())
def put():
a = [[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[1,2,3,4,5,6,7,8,9]]
for _ in range(10000):
buffer.put(a)
th1 = threading.Thread(target=put)
th2 = threading.Thread(target=get)
th1.start()
th2.start()
th1.join()
th2.join()
总结
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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2025年11月23日
2025年11月23日
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