最新测试揭秘：TDengine 线性扩展能力能否满足你的性能需求？
**摘要：**
TDengine 的线性扩展能力通过CPU和磁盘测试得以验证。在CPU测试中，使用TDengine V3.3.0.0和taosBenchmark，随着CPU核数从4增至12，写入性能线性提升，每个CPU增加对应约50W条/秒的提升，保持CPU在瓶颈状态。磁盘IO测试中，使用低速机械盘，增加磁盘数量导致写入性能成比例增长，充分利用新增磁盘IO。测试结果表明，无论CPU还是磁盘扩展，TDengine都能有效利用资源，展示出出色的线性扩展能力。
深度学习在计算机视觉中的应用：重塑视觉感知的未来
【7月更文挑战第1天】深度学习重塑计算机视觉未来：本文探讨了深度学习如何革新CV领域，核心涉及CNN、RNN和自注意力机制。应用包括目标检测（YOLO、SSD等）、图像分类（VGG、ResNet等）、人脸识别及医学影像分析。未来趋势包括多模态融合、语义理解、强化学习和模型可解释性，推动CV向更高智能和可靠性发展。