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多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程：创建一个 predictor，并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量，只需要 init 一次，多线程调用 infer 接口。

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根据姓名查询用户信息，该接口可用于在人脸信息特征提取成功准备注册到数据库时判断数据库中是否包含该用户 根据用户id查询用户，demo中将数据库id设置为自增的int值，以保证每个id之间不重复，使用该方法可以在人脸识别成功后，通过识别出的用户id在数据库中查询用户信息 根据姓名在数据库删除用户，若产出成功识别前需要在SDK缓存中也删除该接口，或者从新获取一次数据库信息刷新一遍SDK缓存，具体识别接口可参考

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Q: 我想使用多线程预测，怎么做？ 如果需要多线程预测，可以每个线程启动一个Progam实例，进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意： 对于CPU预测，SDK内部是可以使用多线程，最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。

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MySQL PALO JDBC Catalog 支持通过标准 JDBC 接口连接 MySQL 数据库。本文档介绍如何配置 MySQL 数据库连接。 使用须知 要连接到 MySQL 数据库，您需要 MySQL 5.7, 8.0 或更高版本 MySQL 数据库的 JDBC 驱动程序，您可以从 Maven 仓库下载最新或指定版本的 MySQL JDBC 驱动程序。

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easyedge_multi_thread：提供了对多线程预测的支持。但是这种方式通常并不推荐使用，因为多线程下计算资源的相互竞争会拉慢单次预测的速度并且预测时间不稳定，建议优先考虑使用batch inference的方式。 easyedge_serving：提供了http服务的能力。启动服务后，可以在浏览器访问测试页面，或轻松把http服务接口集成到自己的应用中。

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