Фотки читаются в среднем на скорости 380МБ/сек, только что проверил. Кусочек питонового скрипта:
last_time = time.time()
with open(foto_path, 'rb') as f:
img_str = f.read()
load_time = time.time() - last_time
print 'load', load_time, (len(img_str) / load_time) / (1024**2)
Все совсем просто. Оно может с диска читать на скорости 20фпс.
Скорость особо не меняется на многих десятках фоток.
Фотки читаются в среднем на скорости 380МБ/сек, только что проверил. Кусочек питонового скрипта:
last_time = time.time()
with open(foto_path, 'rb') as f:
img_str = f.read()
load_time = time.time() - last_time
print 'load', load_time, (len(img_str) / load_time) / (1024**2)
Все совсем просто. Оно может с диска читать на скорости 20фпс.
Вряд ли я узнаю много нового. На линейном чтении он отдает честные 500мб, а 25метровые фотки это чистое линейное чтение.
Да и проблема не в этом. Я понимаю, что загрузка фоток в память требует времени. Я не понимаю почему после этого все происходит не так быстро как можно было бы сделать.
Я знаю людей, которые были постдоками с нашими КТНами. Т.е. приравнивается официально в университетах. Работодателям требуются знания, им чаще всего все равно, какая у человека корочка.
Дабы спрашивающий представлял себе этот труд надо сказать, что это большая толстая фундаментальная книжка и есть мифы о том, что существуют люди, которые осилили ее целиком за один подход, но людей таких еще никто не встречал:)
Да, никаких проблем нет совершенно.
Я долго ходил со старой нокией N82 и смртрел на лопаты с недоумением. Потом нокия померла и купил нексус 4. Оказалось, что лопата — это не так страшно. Потом захотелось даже чуть больший экран, в итоге пришел к S4.
Можно понизить частоту памяти и смотреть, что произойдет. Еще можно попробовать смотреть на частоты во время работы. С кэшем сложнее. Еще можно вытащить один процессор и посмотреть что будет. Во сколько раз упадет производительность. Если менее чем в 2, скорее всего шина между ними виновата.
А биткоины еще выгодно считать? Насколько я понимаю, для них не особо нужна связь между нодами кластера, так что можно на инфинибэнде сэкономить. Хотя может кому-то будет важно.
last_time = time.time()
with open(foto_path, 'rb') as f:
img_str = f.read()
load_time = time.time() - last_time
print 'load', load_time, (len(img_str) / load_time) / (1024**2)
Все совсем просто. Оно может с диска читать на скорости 20фпс.
Скорость особо не меняется на многих десятках фоток.