---恢复内容开始---一.计算机基础CPU：中央处理器，相当于人的大脑，是计算机的运算中心，控制中心。
CPU处理数据的速度最快内存：暂时存储数据的地方，直接与CPU交互。
存储速度快（硬盘<<内存<CPU） 容量小，造价高，断电即消失，数据易丢失。硬盘：长期存放数据的地方 容量大，造价低，断电数据不消失 容量大，造价低，断电数据不消失 操作
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2023-10-06 11:41:06
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很多时候，我们是基于python进行模型的设计和运行，可是基于python本身的速度问题，使得原生态python代码无法满足生产需求，不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈。这里简单介绍个例子，以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数，然后在将接口通过cpp进行封装，最后以库的形式被python调用。1 cpp+python首先，介绍下如何python调用cpp的代码。这里极力
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2023-07-21 19:12:05
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剧照：约定的梦幻岛(第二季)作者：古明地盆楔子Python 有一个第三方模块：psutil，专门用来获取操作系统以及硬件相关的信息，比如：CPU、磁盘、网络、内存等等。首先我们要安装，直接 pip install psutil 即可，安装之后来看看它的用法。CPU 相关获取 CPU 的逻辑数量importpsutil
print(psutil.cpu_count())# 12获取 CPU 的物理核
如何实现Python CPU服务消耗CPU
概述：
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编写代码来实现CPU服务的消耗。这是一个适合刚入行的小白开发者的教程，我将一步一步地指导你完成整个过程。
流程图：
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[了解需求]-->B[导入必要的库]
B-->C[编写消耗CPU的函数]
原创
2024-01-16 07:22:31
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充分的利用CPU的性能优势，从而加快代码的执行速度多线程的编程其实也是异步编程的一种形态还记得之前提到的一个特性吗？对于单核的CPU，同一时刻，只允许一个线程来执行代码，那么多线程的意义在什么地方呢，理论上是这样的，但是对于多核的CPU，比如4核的CPU，让A核处理主线程，其他的核处理新开的线程，多核的CPU完全是，有能力让不同的核去处理不同的线程，这个时候其实就是在并行的处理程序，其实这个就是多
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2023-08-15 14:19:48
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在使用gunicorn时，需要设置workers，例如：gunicorn --workers=3 app:app -b 0.0.0.0:9000其中，worker的数量并不是越多越好，推荐值是CPU的个数x2+1，CPU个数使用如下的方式获取： python -c 'import multiprocessing; print multiprocessing.cpu_count()'
//输出：
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2023-07-07 11:08:50
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一、计算机是什么? 计算机的基本组成∶主板+CPU+内存 CPU主要是看主频、核数(目前最大的是16) 内存∶大小主要分为8G、16G、32G 型号主要是∶DDR3、DDR4、DDR5 主频主要好的公司为∶海盗船、玩家国度 显卡∶显存、型号(N-GTX 1080TI(主要看倒数第二个数字)、A)、位宽越大越好
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2023-08-02 00:35:18
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基本环境tomcat 7JDK 8Linux
问题定位
查看后台异常通过查看系统的后台日志，发现各个请求都正常，没有异常抛出。于是考虑系统状况
查看系统状况
top 命令查看CPU、内存等使用情况[root@DEV-L002323 ~]#
top - 14:52:54 up 514 days, 7:00, 8 users, load av
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2023-12-04 23:47:18
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重新换了台电脑，尝试自己百度配置了一下python环境，这里收集整理了一些优质博客，记录了自己配置的过程。安装流程 一. Anaconda+pycharm 二. tensorflow-gpu （CUDA,CUDNN）安装anaconda和pycharm（专业版）以及一点Tips网上教程很多，我参考的是：几个问题： 1.anaconda安装目录下自带python（存放在Anaconda安装目录下-p
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2024-02-23 12:09:37
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Python多线程CPU密集型计算CPU密集型（CPU—bound）CPU密集型也叫做计算密集型，是指I/O在很短的时间就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率高例如：压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索IO密集型计算IO密集型指的是系统运作大部分的状况是CPU在等I/O（硬盘/内存）的读/写操作，CPU占用率低例如：文件处理程序、网络爬虫程序、读写数据库程序多进程、多线程、多协
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2023-08-10 22:13:54
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本文档介绍如何在CPU环境的Windows系统上，使用pip方式快速安装MindSpore。 算法介绍确认系统环境 1、确认安装Windows 10是x86架构64位操作系统。2、cmd输入winver即可。3、确认安装Python 3.7.5或3.9.0版本。如果未安装或者已安装其他版本的Python，可以选择下载并安装：4、安装Python完毕后，将Python和pip添加
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2023-11-13 10:40:07
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Pytorch的安装目标知道如何安装pytorch1. Pytorch的介绍Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性，深受广大用户青睐。2. Pytorch的版本3. Pytorch的安装安装地址介绍：https://pytorch.org/get-started/locally/带GPU安装步骤：conda install pytorch torchvision
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2023-09-03 10:13:13
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一、计算机的三大组件 一、计算机包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有三个核心的硬件,分别是: CPU 中央处理器，是一块超大规模的集成电路 负责处理数据/计算内存 临时存储数据(断电之后，数据会消失) 速度快 空间小 价格高硬盘 永久存储数据 速度慢 空间大 价格便宜 二、程序执行的原理1.程序要运行前,程序是保存在硬盘中的 2.当要运行一个程序时候- 操作系统会首先让CPU把程序 复
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2024-02-26 12:46:59
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1.多任务：学习python多线程与多进程之前，需要先知道多任务这个概念。多任务即是同一时间让系统执行多个任务，其中包括并发和并行两种方式。A.并发 如上图所示，假设应用场景下只有单核的CPU，需要同时处理3个任务。这就是并发，单核CPU在开启任务1之后会立马开启任务2，任务3也同理。这种在一段时间内交替执行任务的方式就成为并发。此外，单核CPU下只会存在并发，不存在并行的情况。B.并行 并行就是
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2023-09-04 15:59:57
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由于未知的原因，一个python程序总是占用一个CPU核心，导致一个使用率满的，另一个很低，不均衡。固然可以在任务管理中设置进程相关性为所有处理器，但是每次都设置太过麻烦，查了下可以使用windows的API设置，但是要在python中设置，需要做点工作。首先，python要有pywin32的支持，地址：http://sourceforge.net/projects/pywin32/其次，下载af
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2023-06-27 10:23:11
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Python学习第一天CPU 内存 硬盘 操作系统CPU：计算机的运算和计算中心，相当于人类大脑（飞机）内存：暂时存储数据，临时加载数据应用程序。 特点：速度快（高铁）、断电即消失、造价很高硬盘：磁盘，长期存储数据。 特点：骑车，造价相对低。操作系统：一个软件，连接计算机的硬件与所有软件之间的一个软件。2.Python的历史 Python崇尚优美、清晰
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2024-04-07 14:39:27
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Python 获取当前容器 CPU 负载和内存 引言 在容器化的环境中，了解容器的 CPU 负载和内存使用情况是非常重要的。本文将教会你如何使用 Python 来获取当前容器的 CPU 负载和内存使用情况。整体流程 以下是获取当前容器 CPU 负载和内存的整体流程：journey title 获取当前容器 CPU 负载和内存 section 初始化 开发环境准备 安装必要的库 section 获取
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2024-06-19 15:26:57
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现在的电脑的CPU一般都有多个核心，在Python中可以使用 multiprocessing 包比较方便地实现将计算任务分配给多个核心，使之并行地计算以实现加速的效果。一般主要会用到的语法有获取CPU的核心数：n_cpu = multiprocessing.cpu_count()并行执行函数：proc = multiprocessing.Process(target=single_run, arg
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2023-05-30 19:43:23
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今日内容大纲： 01 cpu 内存 硬盘 操作系统 CPU：中央处理器，相当于人大脑。 运行速度：飞机 内存：临时存储数据。 8g，16g,
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2023-08-07 09:47:39
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生成器可以理解为一种数据类型，这种数据类型自动实现了迭代器协议(其它的数据类型需要调用自己内置的_iter_方法)，所以生成器就是可迭代对象。Python有两种不同的方式提供生成器。1. 生成器函数：使用yield 而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果。在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。yield函数的功能：a. 把函数的结果做生迭代器(以一
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2023-09-28 17:24:59
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