创建一个队列，两个任务。任务1调用写队列接口发送消息，任务2通过读队列接口接收消息。通过LOS_TaskCreate创建任务1和任务2。通过LOS_QueueCreate创建一个消息队列。在任务1 send_Entry中发送消息。在任务2 recv_Entry中接收消息。通过LOS_QueueDelete删除队列。前提条件：在menu

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本实例实现如下功能：创建一个测试CPUP的任务。获取系统最近1s内所有任务或中断的CPUP。获取系统（除idel任务外）最近10s内的总CPU占用率。获取CPUP测试任务的CPUP。前提条件：通过make menuconfig配置好CPU占用率模块。代码实现如下：编译运行得到的结果为：sample_cpup.c

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基于野火挑战者开发板（Cloud_STM32F429IGTx_FIRE）开发应用定时读取MPU6050传感器的原始数据。MPU6050是一种六轴传感器模块，能同时检测三轴加速度、三轴陀螺仪（角加速度）、温度。本实例中提供的传感器驱动和应用代码仅对使用传感框架读取传感器做基本设计和实现，仅做参考。初始化陀螺仪标签类别的两个应用g_gyroI

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此编程规范在业界通用的编程规范基础上进行了整理，供开发者参考使用。清晰，易于维护、易于重构。简洁，易于理解，并且易于实现。风格统一，代码整体风格保持统一。通用性，遵循业界通用的编程规范。建议将工程按照功能模块划分子目录（可参考LiteOS的功能模块划分），子目录再定义头文件和源文件目录。使用驼峰风格进行命名，此风格大小写字母混用，不同单词

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解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典

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2GB，最大同容器实例的最大配置 Pod中所有容器和InitContainer（启动容器）规格中的request和limit相等 详情请参见Pod规格计算方式。 GPU加速型Pod提供NVIDIA Tesla V100 32G显卡、NVIDIA Tesla V100 16G显卡和NVIDIA Tesla T4显卡，具体的规格有如下所示。

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自行购买和配置使用GRID License。此外，GRID驱动配合vDWS类型License，也支持CUDA，用来满足既需要计算加速也需要图形加速的场景。 使用公共镜像创建的图形加速型（G系列）实例默认已安装特定版本的GRID驱动，但GRID License需自行购买和配置使用，

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本实例介绍基本的任务操作方法，包含任务创建、任务延时、任务锁与解锁调度、挂起和恢复等操作，阐述任务优先级调度的机制以及各接口的应用。创建了2个任务:TaskHi和TaskLo。TaskHi为高优先级任务, 绑定在当前测试任务的CPU上。TaskLo为低优先级任务，不设置亲和性即不绑核。由于TaskLo未设置亲和性，LOS_TaskLock

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规范查询字符串需要满足以下要求： 根据以下规则对每个参数名和值进行URI编码： 请勿对RFC 3986定义的任何非预留字符进行URI编码，这些字符包括：A-Z、a-z、0-9、-、_、.和~。 使用%XY对所有非预留字符进行百分比编码，其中X和Y为十六进制字符（0-9和A-F）。例如，空格字符必须编码为

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集

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gputil import GPUtil as GPU GPU.showUtilization() import GPUtil as GPU GPUs = GPU.getGPUs() for gpu in GPUs: print("GPU RAM Free: {0:.0f}MB |

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云原生混部解决方案围绕Volcano和Kubernetes生态，帮助用户提升资源利用率，实现降本增效。 功能 描述 参考文档 动态资源超卖 根据在线作业和离线作业类型，通过Volcano调度将集群中申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，实现资源超卖和混合部署，提升集群资源利用率。

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Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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本实例演示如何使用动态注册命令方式新增一个名为test的Shell命令。定义一个新增命令所要调用的命令处理函数cmd_test。使用osCmdReg函数添加新增命令项。通过make menuconfig使能Shell。重新编译代码后运行。定义命令所要调用的命令处理函数cmd_test：#include "shell.h" #include

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

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容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI服务的方法请参见CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务。 两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦，详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。 组件介绍 工作负载弹性伸缩类型介绍

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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选择命名空间，如未创建，单击“创建命名空间”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”

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