📝 Inhaltsverzeichnis
H2: Einführung
– Was ist Async IO?
– Warum ist es für die Gesichtserkennung wichtig?
H2: Aktivieren der blockierenden Ausführungsfunktion
– Beheben von Problemen und Fehlern im Producer- und Consumer-Entwurfsmuster
– Aktivieren des asynchronen I/O-Sleeps
– Erstellen von Aufgabe zwei aus der blockierenden Ausführungsfunktion
– Entfernen des unnötigen Arguments “frame”
– Aktivieren von Bags mit asynchronem IOT
H2: Erhöhen der maximalen Q-Größe
– Überprüfen, warum das Programm einfriert
– Erhöhen der maximalen Q-Größe auf 100
– Testen des Programms
H2: Verwaltung der Gesichtserkennung
– Das Problem mit ständig wachsender Warteschlangengröße
– Die Notwendigkeit einer ordnungsgemäßen Warteschlangenverwaltung
– Verwaltung der Gesichtserkennung
H2: Fazit
– Zusammenfassung der behobenen Fehler und Verbesserungen
– Die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Warteschlangenverwaltung
📝 Aktivieren der blockierenden Ausführungsfunktion
In den vorherigen Videos unserer Async-IO-Serie haben wir bereits Probleme und Fehler im Producer- und Consumer-Entwurfsmuster behoben. Jetzt ist es an der Zeit, unsere blockierende Ausführungsfunktion wieder zu aktivieren, die unseren Gesichtserkennungscode effektiv ausführt.
Dazu müssen wir zunächst den asynchronen I/O-Sleep aktivieren. Zweitens müssen wir nicht mehr auf Aufgabe eins warten. Stattdessen müssen wir Aufgabe zwei aus dieser blockierenden Ausführungsfunktion erstellen. Eine Sache, die uns aufgefallen ist, ist, dass wir hier das Argument “frame” nicht benötigen, da wir das Frame aus der Warteschlange erhalten. Deshalb haben wir es entfernt.
Aus Bequemlichkeit können wir einen Namen für unsere asynchrone Aufgabe hinzufügen. Dann müssen wir nur noch Bags mit asynchronem IOT aktivieren, die von der zuerst abgeschlossenen Aufgabe zurückgegeben werden.
📝 Erhöhen der maximalen Q-Größe
Nachdem wir unseren Container erneut gestartet und das Programm ausgeführt haben, haben wir festgestellt, dass es einfriert. Bei der Überprüfung stellten wir fest, dass dies daran liegt, dass unsere maximale Q-Größe zu klein ist. Wir haben sie auf 100 erhöht, aber wir haben noch keine ordnungsgemäße Warteschlangenverwaltung für unsere blockierende Funktion implementiert. Das ist vorerst in Ordnung, also haben wir es getestet.
Das Programm versucht, Boss-Zeitstempel-Frames und auch diesen Bereich von Interesse für unsere Gesichts- und Augenerkennung anzuzeigen. Wir haben jedoch festgestellt, dass es ständig die Warteschlangengröße erhöht und sie nicht einfach leert. Deshalb friert es nach Erreichen des Limits von 100 ein. Im nächsten Video müssen wir auch die Gesichtserkennung verwalten.
📝 Verwaltung der Gesichtserkennung
Das Problem mit ständig wachsender Warteschlangengröße besteht darin, dass das Programm einfrieren kann. Deshalb benötigen wir eine ordnungsgemäße Warteschlangenverwaltung für unsere Gesichtserkennung. Wir müssen sicherstellen, dass die Warteschlange nach jeder Iteration geleert wird.
📝 Fazit
In diesem Video haben wir unsere blockierende Ausführungsfunktion wieder aktiviert und unsere maximale Q-Größe erhöht. Wir müssen jedoch immer noch die Gesichtserkennung ordnungsgemäß verwalten, um ein Einfrieren zu vermeiden. Eine ordnungsgemäße Warteschlangenverwaltung ist entscheidend für den Erfolg unseres Gesichtserkennungsprogramms.
🔍 Highlights
– Aktivieren des asynchronen I/O-Sleeps
– Erstellen von Aufgabe zwei aus der blockierenden Ausführungsfunktion
– Entfernen des unnötigen Arguments “frame”
– Aktivieren von Bags mit asynchronem IOT
– Erhöhen der maximalen Q-Größe auf 100
– Verwaltung der Gesichtserkennung
❓ FAQ
F: Was ist Async IO?
A: Async IO ist eine Möglichkeit, gleichzeitigen Code in Python zu schreiben.
F: Warum ist es für die Gesichtserkennung wichtig?
A: Die Gesichtserkennung erfordert viel Rechenleistung, und Async IO kann dabei helfen, sie effizienter zu machen.
F: Was ist das Problem mit ständig wachsender Warteschlangengröße?
A: Es kann dazu führen, dass das Programm einfriert und nicht mehr reagiert.
F: Warum ist eine ordnungsgemäße Warteschlangenverwaltung wichtig für die Gesichtserkennung?
A: Eine ordnungsgemäße Warteschlangenverwaltung gewährleistet, dass das Programm reibungslos und effizient läuft, ohne einzufrieren oder nicht mehr zu reagieren.
🌐 Ressourcen
– https://www.voc.ai/product/ai-chatbot