实时性专题
【启明智显分享】高性能低成本无线工业HMI解决方案实力推荐！OneOS系统助力系统实时性
工业场景关乎生产安全，因此HMI设计“安全高效”是关键。安全是基石，保障产品稳定运行、信息存储可靠；高效是核心动力，推动产品进化，提升市场竞争力。启明智显无线工业HMI方案秉持国产自主可控的理念，贯彻用户体验至上的原则，推出高性能低成本无线工业HMI方案，实现“安全高效”的工业HMI。 方案概述 本方案以国产工业级HMI芯片Model4为核心处理器，引入中移物联OneOS功能安全工业实时操作系
推荐系统模型的实时性
模型的实时性与模型的训练方式紧密相关，模型的实时性由弱到强的训练方式分别是全量更新，增量更新和在线学习。 1.全量更新 模型在某个时间段内所有训练样本进行训练，全量更新是最常用的训练方式 2.增量更新 增量更新仅将新加入的样本“喂”给模型进行增量训练，从技术上讲，深度学习模型往往采用随机梯度下降SGD法及其变种进行学习，缺点是增量更新的模型往往无法找到全局最优点，因此在实际的推荐系统中，经常采用增
Elasticsearch准实时性问题
目录 ES索引的不变性 ES索引结构组成 为什么要进行数据分段（segment）？ ES数据写入流程 ES如何解决宕机数据丢失的问题？ 当我们更新数据至 ES 且返回成功提示，在返回后的一瞬间进行查询，会发现数据仍然不是最新的，背后的原因究竟是什么？想要真正搞清楚原因，就要求我们对数据索引的整个过程有所了解。 ES索引的不变性 倒排索引被写入磁盘后是 不可改变 的：它永远不会修
OrangePi Alpro开箱体验 ubuntu 与 openEuler 实时性对比
OrangePi Alpro开箱体验 & ubuntu 与 openEuler 实时性对比 1 介绍1.1 概述1.2 OrangePi Kunpeng Pro vs OrangePi AIpro 2 开箱3 芯片介绍OrangePi AIpro(8T)Atlas 200I DK A2 4 开机连接鼠标、键盘、显示器桌面查看系统信息配置网络查看IP远程SSHWinSCP 5 GPIO Too
linux--实时性优化
linux--实时性优化 1 介绍2 实时性需求3 代表性实时系统4 嵌入式系统嵌入式软件系统结构处理器时钟节拍多任务机制任务调度方式任务调度算法时间片调度算法优先级调度算法基于优先级的时间片调度算法 5 cyclictest 测试工具命令说明命令分析参数含义 6 linux 实时性改进某版本上发布实时补丁或者内核改造打补丁【RT-patch】双内核【RT-Linux、RTAI、Xenom
Linux系统网络的实时性评估
目录 1.使用 cyclictest 测试系统实时性2.测试系统通信实时性2.1 PingPlotter2.2 使用 ping 测试通讯实时性 3. 使用 iperf 测试带宽4.网络性能测试 1.使用 cyclictest 测试系统实时性 安装cyclictest sudo apt-get updatesudo apt-get install rt-tests cy
FreeRTOS从代码层面进行原理分析(5 对实时性的探究)
FreeRTOS 的实时性是如何做到的？又有多实时？ 前面我们用了 4 篇博客对 FreeRTOS 是如何建立任务的 和 FreeRTOS 是调度和切换任务 进行了探索，又把 FreeRTOS 移植到了大学时期买的古早 STM32 开发板上的方式对了解到的原理进行验证。 FreeRTOS从代码层面进行原理分析(1 任务的建立) FreeRTOS从代码层面进行原理分析(2 任务的启动) Fr
如何兼顾性能+实时性处理缓冲数据？
目录 一、实例演示 二、待处理的批量数据：Batch 我们经常会遇到这样的数据处理应用场景：我们利用一个组件实时收集外部交付给它的数据，并由它转发给一个外部处理程序进行处理。考虑到性能，它会将数据存储在本地缓冲区，等累积到指定的数量后打包发送；考虑到实时性，数据不能在缓冲区存太长的时间，必须设置一个延时时间，一旦超过这个时间，缓冲的数据必须立即发出去。看似简单的需求，如果需要综合考虑性能
边缘计算技术的双面刃：深度剖析安全、稳定挑战及实时性、成本优势
在数字化时代的前沿，边缘计算作为一项颠覆性技术，正以其独特的分布式架构和强大的本地处理能力深刻改变着数据处理与分析的方式。然而，这一技术革新也带来了复杂的安全防护需求、网络稳定性问题，同时也为各行业带来了前所未有的实时响应能力和经济效率提升。 一、挑战篇：数据安全与隐私保护与网络稳定性难题 数据安全与隐私保护 边缘计算环境中，数据在设备端生成并进行初步处理，这无疑增加了数据泄露的风
智能语音助手的实时性优化：如何降低延迟与提高响应速度
作者：禅与计算机程序设计艺术 目前的智能语音助手市场已达到60亿美元，并且持续快速增长，但是智能语音助手并不完美，它的响应速度、准确率、流畅度都存在明显的缺陷。那么，如何通过对技术的改进来解决这些问题呢？本文将会从语音识别模型、声音编码器、网络传输协议、关键路径优化等方面进行探讨，介绍如何通过各种技术手段来提升智能语音助手的响应速度和流畅度。 为了解决这个问题，作者首先分析了当前智能语音助手
Jetson nano 实时性测试，使用stress-ng 和 cyclictest
系统：ubuntu18.04，Jetpack4.3 打上了实时补丁 安装stress-ng和cyclictest sudo apt-get install stress-ngsudo apt-get install rt-tests 无负载情况的实时性 让两个CPU满载运行60秒 两个CPU满载实时性： 测了一下，4个CPU满载的实时性也差不多。应该是运行时间不够久。
嵌入式linux设计电子钟,基于APIC时钟的嵌入式Linux的实时性分析
描述 引言 嵌入式Linux是指对Linux进行剪裁后，将其固化在单片机或者存储器中，应用于特定场合的专用Linux系统。嵌入式系统要求实时性能高，但Linux为分时系统设计的操作系统，尽管最新的内核在实时性能方面有所提高，但它仍然不是一个实时系统，在很多场合不能满足实时性要求。一般地，通过改造Linux的内核以提高其实时性能有2种策略：一种是采用底层编程的方法对Linux内核进行修改(如调度算
（四）目标检测新趋势之特征复用、实时性
转载自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34142321 关于作者： @李家丞同济大学数学系本科在读，现为格灵深瞳算法部实习生。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 近年来，深度学习模型逐渐取
ES的近实时性是什么意思？原理是什么？
ES 的"近实时"（near real-time）是指当你往 ES 索引（Index）中插入、更新或删除文档时，这些变更几乎立刻就对用户可见和可查询。然而，它并不是真正的实时，因为 ES 采用了一些优化和缓冲机制，以提高性能和吞吐量。 🟥 具体来说，ES的近实时性质包括以下几个方面： 索引操作的延迟： 当我们执行索引操作（插入、更新、删除文档）时，ES会将这些操作存储在一个缓冲区（buff
一种高可用性、高性能、高实时性的服务器架构设计
【主要从期货市场的需求获取灵感】 一、需求 (一)、高可用性 1、持续运行无间断 2、单点故障不影响 3、运行期间可监控 4、故障可跟踪排查 5、失败恢复无间隔 (二)、高性能 6、负载均衡高并行 (三)、高实时性 7、请求响应低时延 8、变化可主动通知 二、关键点分析 1、网络故障的处理 (1)、网络线路故障 (2)、网络传输失
QTcpSocket 接收数据实时性问题
一、开发背景 使用 Qt 的 QTcpSocket 接收数据的时候发现数据接收出现粘包的现象，并且实时性很差，通过日志的时间戳发现数据接收的误差在 100ms 以内。 二、开发环境 Qt5.12.2 + QtCreator4.8.2 三、实现步骤 在 socket 连接的槽函数设置接收延时时间，默认时间是100ms，这里可以适当减小刷新的