import paramiko
import timelinux = [‘192.168.11.111’]
def connectHost(ip, uname=‘root’, passwd=‘bjzh@2020#7120’):
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()
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2024-08-26 22:57:52
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1、昨日内容回顾计算机五大组成部分（补充）控制器与运算器合称CPU。储存器分内存（临时）与外存（长久）。计算机三大核心硬件CPU，计算机的中枢神经，程序运行必须依靠CPU。内存，容量小，运行速度快，程序的运行在内存中，断电数据即丢失。硬盘，容量大，运行速度慢，数据真正存储的位置，断电数据不消失。PS:程序运行时，CPU将数据从硬盘读取至内存中，在内存中运行。操作系统协调、管理计算机的各部分硬件，程
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2024-05-06 17:51:15
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# 如何限制 Python 代码的 CPU 占用
随着数据科学与人工智能的迅猛发展，Python 作为一种功能强大且易于使用的编程语言，愈发受到开发者的青睐。然而，许多情况下，编写的 Python 代码可能会不慎导致 CPU 占用过高，从而影响系统性能。本文将探讨几种方法来限制 Python 代码的 CPU 占用，从代码示例和状态图的角度来阐述这一问题。
## 为什么会出现高 CPU 占用？
Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。代码地址：https://github
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2024-05-08 15:43:01
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进程和线程今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代，而我们使用的操作系统都是支持“多任务”的操作系统，这使得我们可以同时运行多个程序，也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务，让多个子任务并发的执行，从而缩短程序的执行时间，同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发，实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”，应该是程序员必备技能之一。为此，我们需要先讨论
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2024-07-29 09:50:03
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时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理
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2024-06-18 07:02:13
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CPU对我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们知道代码是被CPU执行的，当我们的线上服务出现问题时可能首先会查看CPU负载情况。陌生的是我们并不知道CPU是如何执行代码的，它对我们的代码做了什么。本文意在简单解释我们代码的生命周期，以及代码是如何在CPU上跑起来的。编译-让计算机认识我一个漂亮 control+c 加上一个漂亮的 control+v，啪～，我们愉快的写下了代码，当代码被保存后，它就被存
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2024-01-22 10:19:14
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最近看了主要概念性的介绍了gpu的概念： http://blog.chinaunix.net/uid/28989651/cid-180794-list-3.html其实之前就看过其他的，主要是回忆一下关于最近的NVIDIA 显卡架构：http://blog.sina.com.cn/s/blog_66607d630100hlm9.html 1. 从硬件上看：sp 就是最小处理单元，对应一个
# 如何实现让 CPU 跑满的 Python 代码
在学习编程和计算机科学时，理解如何利用 CPU 资源是非常重要的一环。有时候我们需要测试系统性能或者进行性能基准测试，而让 CPU 跑满是一个常见的方法。本文将讨论如何在 Python 中实现这一目标。我们将通过几个步骤来逐步实现，并在每一步中提供具体代码以及详细解释。
## 流程步骤
我们将通过以下步骤来实现让 CPU 跑满的 Pytho
GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
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2024-06-01 15:02:32
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这是“Python代码性能优化”系列中的第一篇文章——环境设置。通过每个帖子，我将介绍一些Python代码的工具和剖析器，以及它们中的每一个如何帮助您更好地在前端（Python脚本）和/或后端（Python解释器）中找到突破点。配置：在进行基本测试和分析之前，首先需要一个适当的环境。这意味着必须为此任务配置机器和操作系统。一般来说，我的机器有以下规格：处理器：Intel（R）Xeon（R）CPU
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2023-10-26 12:25:23
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判断CPU和显卡性能瓶颈我常用的办法是调整游戏分辨率，因为PC游戏中的各种特效有的对CPU影响大，有的对显卡影响大，有的则是对两者都有影响，所以很难判断，但是分辨率这个选项是每一个游戏都有的，而且分辨率高低对CPU的性能影响很小，95%的影响都在显卡这一边，所以我们可以通过调整分辨率大小来判断性能瓶颈。 众所周知，分辨率越高，显卡需要渲染的像素也就越多，帧数也就越低，像2K和4K分辨率下
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2023-07-24 06:55:20
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matlab可以跑python代码吗？这是一个非常有趣的问题。MATLAB是一个强大的工具，在科学计算、数据分析和可视化中广泛使用，而Python作为一门通用编程语言，与MATLAB也有良好的协作能力。那么如何让MATLAB运行Python代码呢？接下来，我会详细介绍备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法、监控告警等相关内容。
### 备份策略
为了确保代码安全，首先制定合适的备份策
Python跑代码需要网络吗？这个问题经常困扰着许多开发者。在这篇博文中，我们将详细探讨运行Python代码是否需要网络，并逐步了解相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践。
### 环境预检
在运行Python代码之前，我们必须了解硬件和软件环境的要求。我们将用四象限图来分析不同网络状态下Python代码的运行情况，以及进行兼容性分析。
```mermaid
qua
不知道最近是不是到了换笔记本的季节了，好多人问我怎么买电脑，买啥配置卡不卡，所以我觉得还是整理一下答案供大家参考。首先请看这10副聊天记录截图，再看下面的一个性能小对比。不想看可以直接跳到最后结论部分。我把结论直接拿到前头了，大家可以先看结论。结论：1. 【能运行】基础办公，office三件套，看腾讯视频，这些能覆盖90%的人的90%需求的事情，其性能需求低到可以忽略不计。但这里说的仅是“能运行”
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2024-03-22 07:38:04
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CPU版pytorch安装针对个人PC不带有GPU显卡，无法用cuda驱动pytorch程序。现在小编已经步入深度学习的过程啦，所谓打工也得扛工具，怎么能逃得过现在最火的pytorch框架的魔掌，这个过程就是我不断在配环境不断报错，各种报错，继续报错，但是不能打败我的，都将让我更加强大！主要参考网站:科学网—Windows10下的Pytorch框架安装（CPU版） 遇到的一些问题：先自己要确定好安
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2023-10-11 23:02:09
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## 实现Python跑满CPU的方法
### 1. 简介
Python是一种高级编程语言，它的运行速度相对较慢。然而，在某些情况下，我们可能需要让Python程序尽可能地占用CPU资源，以达到跑满CPU的目的。本文将介绍如何实现这个目标。
### 2. 实现流程
下面是实现Python跑满CPU的流程，我们可以使用表格来展示各个步骤。
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入所需的
原创
2023-07-25 19:57:15
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# 用CPU跑Python
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁和易于学习的特性而受到开发者的喜爱。在执行Python代码时，CPU（中央处理单元）作为计算机的核心组件，承担着大部分的计算任务。在本文中，我们将讨论如何在CPU上高效地运行Python代码，并提供一些实用的示例。
## CPU基础知识
让我们先简要了解一下CPU的基本工作原理。CPU负责执行程序中的指令，处理数据
# Python CPU 跑不满的原因与解决办法
在使用 Python 进行高性能计算时，许多开发者会遇到 CPU 利用率不高的问题。这种情况通常意味着代码的执行性能未能充分发挥机器的潜力，导致 CPU 资源的闲置。本文将深入探讨导致 Python CPU 跑不满的原因、相关的解决方案，并提供具体的代码示例。
## 1. Python 的 GIL（全局解释器锁）
### 1.1 GIL 的概
原创
2024-09-17 05:11:36
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目录1、CPU2、内存3、磁盘 Host 宿主机：1C/2G 50G 配置1、CPU默认情况下所有容器平等使用 Host 宿主机 CPU 资源，Docker 通过 -c 或 --cpu-shares 参数来指定容器使用 CPU 的权重。如果在运行容器时不指定，则权重值默认为 1024。接下来启动两个容器来做测试：A 容器：权重1024docker run -it --name=cpu_a -c
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2023-08-18 15:24:16
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