命令含义显示当前系统正在执行的进程的相关信息，包括进程ID、内存占用率、CPU占用率等 命令格式top [参数] 命令参数-b 批处理
-d 屏幕刷新间隔时间；
-c 显示完整的命令格式及路劲
-I 忽略失效过程
-s 保密模式
-S 累积模式
-i<时间> 设置间隔时间
-u<用户名> 查看指定用户的进程
-p<进程号> 查看指定进程的
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2024-04-30 18:49:47
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大部分企业的研究院或设计公司会遇到设计软件或工业软件许可不足的问题，例如CAD辅助设计工具、CAE辅助仿真工具、CAM辅助制造工具，产品生命周期管理软件等；市面上相关的产品都有很多，不同设计工作使用的工具也有不同。但是面对这些工业软件高成本的许可证费用，往往公司会考虑只购买少量正式许可供公司员工使用，或者明明已经新购了许可，为何还是不够用？不管是少量的许可
原创
2022-01-22 17:52:11
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# Spark Task 太少的探讨与解决方案
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，性能和资源利用效率通常是我们关注的重点。其中，Spark 的任务（Task）数量和分配对于作业的并行处理能力起着至关重要的作用。当我们遇到 "Spark task 太少" 的问题时，数据处理的性能可能会受到很大影响。本文将深入探讨该问题，并提供解决方案及代码示例。
## 什么是 Spark
原创
2024-10-03 04:35:45
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设置启动级别[root@centos7 ~]# ll /etc/systemd/system/default.target
lrwxrwxrwx. 1 root root 37 2月 24 14:51 /etc/systemd/system/default.target -> /lib/systemd/system/multi-user.target[root@centos7 ~]# ll
小记一下这两天更新服务器版本遇到的各种问题。服务器系统： Gentoo第一天其实本来不打算更新系统的，因为最近想试试免费的SSL证书，于是自然而然搜到了letsencrypt，跟着他们的流程需要安装$ sudo emerge -av app-crypt/certbot app-crypt/certbot-nginx运行了下，结果给出的错误是：!!! The following installed
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2024-10-11 20:48:41
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# OpenStack vCPU数量不足的解决方案
在云计算环境中，OpenStack作为一个开源的云平台，有着广泛的应用。而其中，虚拟中央处理单元（vCPU）是虚拟机（VM）性能的重要指标之一。若vCPU数量不足，可能导致资源不足，从而影响云服务的性能。本文将探讨如何解决OpenStack中的vCPU数量不足问题，并给出相关的代码示例。
## 什么是vCPU？
vCPU是"虚拟中央处理器单
原创
2024-09-17 05:13:57
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xiammy：何以证明你的设计优秀 勾起我兴趣的是下面的几个回复# xiueplane 发表于2007-03-30 12:37:59 IP: 221.192.19.*现在的程序员实际就是"寄生虫"，寄生在Windows上，寄生在虚拟机上，寄生在对别人的"复用"上，或许是在程序员的DNA里商业因素远大于技术因素，所以～寄生变成了最优秀的选择如果，有一天我们被宿主抛弃了。。。喜欢最开始的程序员...
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2007-12-17 10:54:00
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# 如何解决 Spark Stage Task 数量过少的问题
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，"stage task 数量太少" 是一个常见的问题。任务过少可能会导致资源利用率不高、数据处理速度慢，甚至长时间无法完成作业。本文将教你如何识别、调整以及优化 Spark 作业中的任务数量问题。以下是解决这个问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
在处理 Spark SQL 任务时，遇到“containers 太少”的问题可能会导致作业的性能下降或失败。这种情况通常是由于资源配置不足引起的。解决这一问题时，我们需要从备份策略、恢复流程、灾难场景等方面进行详细的分析和实践。
### 备份策略
为了有效应对任务容器不足的问题，在实施备份策略时，我们可以采用周期性的备份与恢复计划。以下是一个包含甘特图的周期计划示例，用以规划备份任务。
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一、 Hive join优化1. 尽量将小表放在join的左边，我们这边使用的hive-0.12.0,所以是自动转化的，既把小表自动装入内存，执行map side join(性能好), 这是由参数hive.auto.convert.join=true 和hive.smalltable.filesize=25000000L)参数控制(默认是25M)
目标检测网络的训练大致是如下的流程：设置各种超参数定义数据加载模块 dataloader定义网络 model定义损失函数 loss定义优化器 optimizer遍历训练数据，预测-计算loss-反向传播首先，我们导入必要的库，然后设定各种超参数后处理目标框信息解码之前我们的提到过，模型不是直接预测的目标框信息，而是预测的基于anchor的偏移，且经过了编码。因此后处理的第一步，就是对模型的回归头的
## 样本太少如何进行深度学习
### 引言
在深度学习领域，数据是模型训练的基础。然而，在很多实际应用中，获得大量标注样本是一项挑战。例如，在医学影像分析、语音识别等领域，标注高质量数据的成本和时间都非常高。在这种情况下，如何在样本量较少的情况下仍能有效地训练深度学习模型是一个重要的研究课题。
### 现实问题示例：医学影像分类
假设我们希望构建一个深度学习模型来分类某种稀有疾病的医学影
目录实现效果： 代码安装配置模型下载依赖下载问题解决源码依赖解析openCv和dlib的技术选型实现效果：本程序可以将下图第二张照片进行人脸识别，发现相片是否是正向，如果不是就进行相片转正形成下图第一张图。安装配置模型下载首先在我的这篇文件下载相应的人脸识别模型，一般 64标记点就够用，当然你也可以换成68位人脸识别模型 shape_predictor_68_face_landmarks
没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效，如果舍弃缺失记录，则会丢失大量信息，使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异，对这样的数据进行分析，你很可能会得出错误的结论。 造成数据缺失的原因 现实世界中的数据异常杂乱，属性值
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2023-12-12 12:46:47
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微软VDI资料太老太少
原创
2013-09-18 14:43:57
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目录1 labelimg介绍2 labelimg的安装3 使用labelimg3.1 数据准备3.2 标注前的一些设置3.3 开始标注1 labelimg介绍 Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。 1 VOC标签格式，保
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2024-07-18 13:46:23
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在现代数据处理的生态系统中，利用 Apache Hive 和 Apache Spark 的联合来实现大规模数据处理变得越来越普遍。然而，在实际应用中，我发现了一个困扰我们的问题：Hive on Spark 的任务数量偏少，导致资源利用不充分和性能瓶颈的出现。
> **用户原始需求**
> "在使用 Hive on Spark 进行数据处理时，任务数量太少，影响了计算性能。希望能有效增加任务的
目录一.引言二.实现思路1.样本构建2.Word2vec 架构3.EGES 架构4.基于 NEG 的 Word2vec 架构三.Keras 实现 Word2vec1.样本构建2.模型构建3.向量获取四.keras 实现 EGES1.样本构建2.模型构建3.Dot Layer 详解3.1 init 方法3.2 call 方法3.3 完整代码4.向量获取4.1 计算 sku 相似度4.2 商品 sku
视觉IMAX的第40篇文章今天就来一招搞定数据增强(data_Augmentation)，让你在机器学习/深度学习图像处理的路上，从此不再为数据不够而发愁。且来看图片从250张>>>>任意张的华丽增强，每一张都与众不同。开始之前呢，我们先把这件大事给细分下，一步一步的来：首先，图像读取，需要对文件夹操作;然后，增强图像(重点，重点，重点)；最后，保存图像。来看下
昨晚一女生发来短信“明晚你有时间吗？我想请你吃饭”确信我没有看错后，很欣喜地答应了，毕竟这种机会不是天天都会有的。我回
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2022-09-01 15:03:58
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