@wangzhangup 这是天顶星收益

@alexfarm 不明白，消息队列本身不就是缓冲么？

@alexfarm 那为啥不完全设计成异步的形式，同步等待难道性能不是取决于最慢的那个模型，不是会堆积更多的请求？

所以你这个是有两个模型，第一个模型会先调用第二个模型，然后等第二个模型处理完了第一个模型才能得到输入所需要的数据？

@alexfarm 本质上就是借鉴了消息队列的削峰填谷的用处

@alexfarm 时间到了去取，每次取前 100 个，不够的话全部取出

batch 呗，比如数据每 10s 且每 100 个一起输入模型

刚从制造业跑出来，天天在项目现场不着家的感觉很不好……

买实体书，但是基本不看，都是拿来当资料用的……

1 － 5 年，不换，换了也省不了几个钱。5 － 10 年，LPR 短期利好，可换。10 － 30 年，时间太久远，稳定是王道，不换

@MinQ 可以证明大于等于(n/m)^2*m……

@wssy 最小值的证明用的是柯西不等式，可以证明小于等于(n/m)^2*m，又当 x1=x2=......=xm=n/m 时，x1^2+x2^2+.....+xm^2=(n/m)^2*m，证毕

@wssy 通过评估上下边界大致上就能找出来最大值最小值点吧？比如最小值应该是 x1 到 xm 都为 n/m 的情况吧？最大值应该是任意一个数为 n-m+1，剩下的都是 1 吧？

那你这展开后应该是 x1^2+x2^2+.....+xm^2-(x1+x2+.....+xm)吧？就变成了 x1^2+x2^2+....xm^2-n，然后前面的平方数之和应该能算出来个上下界？我忙猜大于等于(n/m)^2*m，小于 n^2 ？

这里的 xm-1 是 xm 的上一个数字还是 xm 减 1 ？