相信大家在使用宽带上网的过程中，都遇到过一个最常见却又难以解决的问题：订购的宽带是100M，但是电脑测量的网速只有60M，甚至更低，而且上网速度依然很慢！当大家遭遇这个问题时，肯定都很头疼，但却又苦无解决办法，只能凑合使用！网速测试小编今天就和大家分享一下带宽很高，但网速依然很差且上网速度慢的问题所在以及可用的解决办法，看了百分百受用哦！——最后附带解除计算机默认限速技巧！一、首先要清楚带宽与网速
近期在做一个项目的性能测试时，在打压时发现压力达到100hps后就一直打不上去，同时还会报读redis服务器超时的错误。查看了下打压服务器的cpu和内存占用，没有发现什么异常。 Cpu占用： 内存占用： 1、由于会报redis链接超时错误，首先定位到的是redis服务器挂了，找到开发将log中添加具体连接超时的redis服务器ip信息后，重新跑了一遍。 依然会报连接redis服务器超时错
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2024-04-03 13:24:56
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DIY装机搭配硬件也是一个学问，组装一台电脑一般都讲究均衡性，就是为了避免硬件性能出现“木桶效应”，若某硬件出现短板可能就会对电脑的综合性能产生一定的影响，所以这也是我们经常为什么说组装电脑必须均衡搭配的最大原因，这些道理我们都懂，但是组装电脑装机预算不足的情况下，选择高U低显还是高显低U？下面装机之家晓龙来帮大家科普一下。组装电脑预算不足的情况下，选择高U低显还是高显低U？硬件均衡搭配：在预算充
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2024-03-29 12:11:36
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1、CPU接近100% nmon数据8月5日在9：20—9：40之间，出现CPU接近100%的情况，特点表现为9：20左右CPU急剧攀升，在9：45左右又快速下降2、原因分析结果总述2.1 持续时间与恢复方式此次CPU攀高时间持续约20分钟，在无人工干预的情况下自动恢复2.2 原因分析总述：经过分析，原因为：4条SQL语句ORACLE优化器对LB_T_XXXVIDER视图、LB_T_XXXJECT
本文目录本文导读一、CPU利用率飙高问题1、CPU利用率飙高定位步骤2、CPU飙高的原因3、CPU飙高的解决方法二、内存飙高问题1、内存飙高定位步骤2、内存飙高故障分析及解决2.1、进程占用太多的内存2.2、缓存占用过高导致内存不足2.3、内存泄漏和内存溢出总结本文导读本文对CPU利用率飙高问题，内存飙高问题进行剖析。主要内容有CPU利用率飙高定位步骤、CPU飙高的原因与解决；内存飙高定位步骤以及
CPU VS GPU关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。在现代iOS设备中，都有可以运行不同软件的可编程芯片，但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面。总的来说，我们可以用软件（使用CPU）做任何事情，但是对于图像处理，通常用硬件会更快，因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化。由于某些原因，我们想尽可能把屏幕渲染的工
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2023-11-23 21:50:18
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前言 大夫看病也要望闻问切，具体问题需要具体分析，想要一套适用于所有电脑的方案是不可能的。电脑卡顿的原因有很多种，在这里简单讲一下，如何简单的判断自己电脑的卡顿原因并给出对应的解决办法。仅仅是简单问题的解决，复杂的问题还是得高手亲自出马，像医生那样“望闻问切”更合适。首先需要声明：有些系统卡顿是性能不够的原因，有些卡顿是优化的原因，有些是“众生平等”的卡顿（什么机器来了都卡），有些是硬件方面的原因
# 如何实现“PyTorch CPU占用高，GPU低”
在深度学习的训练过程中，有时会遇到CPU占用高而GPU占用低的情况。这种情况通常是由于数据预处理、数据加载等操作限制了GPU的使用效率。本篇文章将教你如何实现这一目标，确保本科目高效运行。
## 整体流程
在实现“PyTorch CPU占用高，GPU低”的过程中，可以分为以下几步：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-10-08 04:41:54
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文章目录1、设计模式1.1创建型模式：1.2结构型模式1.3行为型模式2、六大原则2、第二个3、第3个45、商汤科技6、手写LRU7、手写单例模式7、阿里，云8、c++面试题：9、go面试题10、计算机网络面试题11、操作系统面试题12、阿里1314、阿里java后端15、阿里云15、阿里16、阿里12、阿里14、美团15、虾皮 1、设计模式数据库面试题1.1创建型模式：工厂方法模式，抽象工厂模
我们在使用windows XP操作系统的时候，用着用着系统就变慢了，一看“任务管理器”才发现CPU占用达到100%。这是怎么回事呢？遇到了？硬件有问题了？还是系统设置问题了？在本文中我将从硬件、软件和三个方面来讲解系统资源占用率为什么会达到100%。 CPU占用率高的九种可能：防杀毒软件造成故障由于许多的杀毒软件都了对网页、插件、邮件、程序等进
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2024-03-28 08:51:31
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# 实现"pytorch cpu内存占用高 gpu内存占用低"的方法
## 整体流程
我们需要使用PyTorch框架来实现在CPU上高内存占用，同时在GPU上低内存占用的需求。具体来说，我们可以通过在GPU上创建模型，然后将模型参数传输到CPU上进行计算来达到这个目的。下面是实现这个目标的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 创建模型
创建模
原创
2024-06-07 06:26:42
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CPU带宽是指CPU与北桥之间的数据传输率，从CPU前端总线带宽的计算方法“前端总线带宽＝系统外频×N倍速×64位总线位宽/8”中，我们可以知道，P4系列133MHz外频即前端总线为533MHz（133MHz外频×4倍速）的CPU的传输带宽可达4.2GB/s（533MHz×8）速率。 由此我们可以换算出其他不同前端总线CPU的带宽：266MHz FSB的传输带宽为2.1GB/s；333MHz F
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2024-08-06 13:21:36
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首先明确一下CPU使用率和loadavg这两个概念：CPU使用率指当前CPU正在执行指令的繁忙程度，越高表面CPU正在执行很多指令即有进程一直在cpu上运行着Loadavg指的是CPU负载程度，表明的是CPU当前正在运行的任务以及等待运行的任务统计，是一种趋势的体现；更详细一点来说是R和D状态的进程数量统计分析此问题的起因是前一段时间购买的开发板，使用最新的SDK跑起来后，几乎没有什么任务在运行，
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2024-04-15 07:48:39
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卡顿分析FPS帧率统计评测应用流畅度并不准确系统获取FPS的原理：手机屏幕显示的内容是通过Android系统的SurfaceFlinger类，把当前系统里所有进程需要显示的信息合成一帧，然后提交到屏幕上显示，FPS就是1秒内SurfaceFlinger提交到屏幕的帧数，SurfaceFlinger目前的启动方式是做为init进程中的一个Service来启动。App停止操作后，FPS还是在一直变化，
基于Qt Widgets的Qt程序，控件的刷新默认情况下都是在UI线程中依次进行的，换言之，各个控件的QWidget::paintEvent方法会在UI线程中串行地被调用。如果某个控件的paintEvent非常耗时（等待数据时间+CPU处理时间+GPU渲染时间），会导致刷新帧率下降，界面的响应速度变慢。假如这个paintEvent耗时的控件没有使用OpenGL渲染，完全使用CPU渲染。这种情况处理
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2024-08-26 22:23:28
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4年前也就是2016年的时候，旗舰款的智能手机在内存容量上也就是刚刚迈入了4GB的阶段，而那个时候的PC平台已经进入了DDR4的时候，主流级平台的内存容量也已经基本从4GB开始向8GB迈进，而且基本从2017年开始，8GB内存已经算是主流级PC的标配，更不用说是对性能要求更高的游戏型PC了。然而2016年至今已经有4年多的时间，PC平台上的主流内存容量仍然是8GB，变化并不是很大，但是智能手机的内
# 如何实现“pytorch 显卡占用率低 CPU占用率高”
## 1. 流程展示
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载模型到CPU |
| 2 | 将模型参数移动到CPU |
| 3 | 设置`torch.no_grad()`以减少显卡占用率 |
| 4 | 将输入数据移动到CPU |
| 5 | 使用CPU进行推理 |
## 2. 操作步骤及代码
#
原创
2024-04-23 07:17:05
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训练代码我已经上传到GitHub（无数据集）：https://github.com/Elsa-zlt/YOLOX-Training-Code一、环境：OS：Windows 10显卡：GeForce RTX 3070 Laptop GPU，8GCUDA：11.1（30系显卡需要高版本的CUDA和对应的cudnn）cudnn：8.0二、YOLOX环境配置：1、安装pytorch 在Anaconda上，
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2024-05-06 19:55:10
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# 如何优化PyTorch中的GPU使用率
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性与强大的功能受到广泛欢迎。然而，很多用户在使用PyTorch时会遇到GPU占用低的问题。这不仅会导致训练速度缓慢，也可能使得模型性能未达到预期。本文将探讨导致PyTorch GPU占用低的原因，并提供相应的解决方案与代码示例。
## 1. 原因分析
在开始优化之前，首先需要了解低GPU占用的原因。下面是几个常
内存分配RAM（random access memory）随机存取存储器。说白了就是内存。 一般Java在内存分配时会涉及到以下区域：寄存器（Registers）：速度最快的存储场所，因为寄存器位于处理器内部，我们在程序中无法控制栈（Stack）：存放基本类型的数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆中堆（Heap）：堆内存用来存放由new创建的对象和数组。在堆中分配的内存，由Jav
