转自：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/105917063?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-2&spm=1001.2101.3001.4242 限制TensorFlow只在CPU上运行的方法 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID&quo
一、什么是同步和异步？ 同步（英语：Synchronization），指对在一个系统中所发生的事件（event）之间进行协调，在时间上出现一致性与统一化的现象。说白了就是多个任务一个一个执行，同一时刻只有一个任务在执行。 异步（英语：Asynchronization），指的是让CPU暂时搁置当前请求的响应,处理下一个请求,当
目录一、主流多核CPU1.1 多核CPU缓存结构1.2 对redis的影响二、NUMA CPU2.1 UMA（SMP）架构VS NUMA 架构2.2 对redis的影响 本文主要基于cpu的架构和运行机制来分析cpu架构对redis的性能影响。 一、主流多核CPU 1.1 多核CPU缓存结构 访问速度 L1>L2>L3>内存。 权限 L1和L2为每
文章目录 1、概述2、复习CPU工作原理2.1、CPU工作原理2.2、MESI 协议及 RFO 请求2.3、MESI 协议存在的问题 3、伪共享及解决方法3.1、伪共享示例3.2、性能差异原因3.3、特别说明 1、概述 本文和后续文章将着眼CPU的工作原理阐述伪共享的解决方法和volatile关键字的应用
文章目录 一、Windows1.1 CPU1.2 GPU 二、Linux2.1 CPU2.2 GPU 三、macOS3.1 CPU3.2 GPU 一、Windows Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 1.1 CPU 1.2 GPU 二、Linux Linux端：https://tensorflow.google.cn/install/source 2.1 CPU
大家肯定都看过自己系统的内存，估计大家都遇到过下面的情况(都是32位系统): 自己装的是4G内存条，可是操作系统显示的内存却是3.75G 自己装的是8G内存条，可是操作系统显示的内存也是3.75G 上面这两种情况为什么呢，下面分析其中的缘由，在分析缘由之前，先了解下计算机系统结构方面的知识
线程在一定条件下，状态会发生变化。线程一共有以下几种状态：1、新建状态(New)：新创建了一个线程对象。2、就绪状态(Runnable)：线程对象创建后，其他线程调用了该对象的start()方法。该状态的线程位于“可运行线程池”中，变得可运行，只等待获取CPU的使用权， 即在就绪状态的进程除CPU之外，其
1、进制 KB是10进制 Kib是1024进制 MB是10进制 Mib是1024进制 2、进程监控 ps -ef ps -aux 输出关键列 PID 进程号 TIME 进程启动消耗的总CPU时间 %CPU 前一
第0章 计算机概论 0.1电脑是什么 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 0.1.1
3000元左右 超高性能绘图办公电脑 我用的电脑就是活动时8折抢购的 用了好几年了一直很给力 https://diannao.jd.com CPU AMD Ryzen 7 1700 主板 铭瑄 MS-挑战者 B350M 内存 金百达8GB DDR4 2400 2 硬盘 西部数据1TB 5400转 128MB SATA3 蓝盘（WD10SPZX） 固态硬盘 博睿MII500（1
喽，大家好，磊哥的性能优化篇又来了！其实写这个性能优化类的文章初衷也很简单，第一：目前市面上没有太好的关于性能优化的系列文章，包括一些付费的文章；第二：我需要写一些和别人不同的知识点，比如大家都去写 SpringBoot 了，那我就不会把重点全部放在 SpringBoot 上。而性能优化方面的文章又比较
抖音数据采集教程，Unicorn 模拟 CPU 指令并 Hook CPU 执行状态 短视频、直播数据实时采集接口，请查看文档： TiToData 免责声明：本文档仅供学习与参考，请勿用于非法用途！否则一切后果自负。 添加内存访问 hook 回调 参数 type: 内存操作类型 READ, or WRITE address: 当前指令地址 siz
目标:pytorch不管是训练还是推理时。cpu的使用率基本只有10%左右，尝试更好的利用cpu来加快训练和推理。 1.在搜索资料时很多作者都提到了python的GIL问题，这边先了解下这个机制直接从例子入手。 本机的cpu是i5-4460 4核4线程 先参考涤生手记的清晰讲述，本实验用的是python3.5故修改
Kubernetes基本概念：HPA、StatefulSet 一、水平扩展：HPA 二、StatefulSet 1）有状态服务的理解 2）StatefulSet的特性 一、水平扩展：HPA HPA全程为Horizontal Pod Autoscaling，即Pod的水平自动扩展，可以根据当前系统的负载来自动水平扩容，系统负载超过预定值，就开始增加Pod的
入门级 # 切换目录cd# 示例# 切换到上一层目录cd ..# 切换到/opt/softwarecd /opt/software # 显示工作目录pwd # 显示指定工作目录下之内容ls# 示例# 列出当前目录中文件及目录的详情ls -l# 列出当前目录及其子目录中文件及目录的详情ls -lR # 创建目录mkdir# 示例# 创建目
《THE CPROGRAMM LANGUAGE》 《K&R》C（面向过程）——C++（面向对象）——Java(面向对象) 语言只是一种工具C语言允许直接访问物理地址，能进行位操作，就是可以直接访问CPU，直接对硬件进行操作。C语言被称为是中级语言。低级语言：汇编语言。高级语言：C++，Java。一个事件：机器人去买菜 面向过
笔记本玩游戏画面间歇卡顿的终极解决方案 附ThrottleStop使用教程 为了解决笔记本玩游戏卡顿的问题，我们首先要知道笔记本电脑玩游戏为什么会卡顿。一般来说，既然能带得动游戏就可以正常运行、正常情况下不会因显卡性能问题出现卡顿，我总结了造成卡顿的两大原因： 游戏本身优化有
1.App线程概念 main_thread: 主线程专门用来处理用户的操作（处理UI）。 work_thread: 做下载等工作。 2.CPU核心数和线程数的关系 核心数、线程数: 目前主流 CPU 都是多核的。增加核心数目就是为了增加线程数,因为操作系统是通过线程来执行任务的,一般情况下它们是 1:1 对应关系
为什么Redis使用的是单线程 官方解释如下：因为Redis是基于内存的操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章地采用单线程的方案了。 上面的解释不是很好理解，我就简单说一说我自己的理解吧
并发 | 并行 | 同步 | 异步 并发： 并发不是真正意义上的“同时进行”，只是CPU把一个时间段划分成几个时间片段（时间区间），然后在这几个时间区间之间来回切换，由于CPU处理的速度非常快，只要时间间隔处理得当，即可让用户感觉是多个应用程序同时在进行。如：打游戏和听音乐两件事情在同一
写在前面：靠着记忆力记录一下2天前刚考完的计算机组成试题，部分题已经不记得了；写到博客记录一下； 选项和考试也是不一样的，考完就忘记了。 选择题： 1.某个字节序列是90 EA 37 58 00 ，其表示（D） A. 一条指令 B.图像中的某段像素 C.运算用到的数据 D.以上皆有可能 2、假设某条指令的
如何在Linux终端同时运行多个Linux命令 如何在Linux终端同时运行多个Linux命令 linux命令后加一个 &
进程的概念 进程是执行的程序 程序本身并不是进程，程序只是被动的实体，如一个可执行文件，进程是一个活动的实体，具有一个程序计数器表示下一个执行命令和一组资源。 如果两个进程和同一个程序相关联，但是这两个进程回被当作两个不同的执行序列。虽然他们的文本段相同，但是数据，堆，堆栈却不
rate(container_cpu_usage_seconds_total{container_name!="POD",pod_name!=""}[5m]) 这个时间可以是5m，也可以是更长 https://www.replex.io/blog/kubernetes-in-production-the-ultimate-guide-to-monitoring-resource-metrics
今天，我们开始Java高并发与多线程的第四篇，锁。 之前的三篇，基本上都是在讲一些概念性和基础性的东西，东西有点零碎，但是像文科科目一样，记住就好了。 但是本篇是高并发里面真正的基石，需要大量的理解和实践，一环扣一环，环环相扣，不难，但是需要认真去读。 好了，现在开始。 -------------
