进程和线程很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。现在，多核CPU已经非常普及了
1. 前言由“ARMv8-a架构简介”中有关的介绍可知，ARMv8(包括ARMv7的一些扩展)引入了Virtualization、Security等概念。在这些概念之下，传统的CPU boot、shutdown、reset、suspend/resume等操作，不再那么简单和单纯。因此，ARM将这些底层操作抽象为一些operations，在以统一的方式向上层软件提供API的同时，可以根据不同的场景，
2019-5-4 16:12:43明天回学校,感冒昨天好了!一切都是那么的顺利!努力学习知识,对以后还是有很大的帮助!越努力,越幸运!永远不要高估自己!贴上笔记,开始学的是docker 感觉很牛逼的东西!redis一键创建集群回学校整理一下linux的笔记!
内容回顾
redis
1.安装配置redis
redis.conf 放哪都可以 编译安装的话，就在redis源码的目录
改章节是一篇关于速度降速的帖子Qemu Migration优化特性LiveMigration时Guest主动减速用途 Guest非常忙，内存更新速度快于migration速度，导致LiveMigration始终无法完成。 这类情况下，通过使Guest降速（减少VCPU时光），短时降低Guest更新内存速度。使LiveMiration 可以完成。道理每日一道理 坚持的昨天叫立足，坚持的今天叫进取，坚持的明天叫成功。 一个周期产生的dirty数据超过发送数据的50%，这类情况连续涌现5次的话，触发Guest降速。 Guest降速方法： 1.启动独立的线程，应用run_on_cpu使虚拟机退出。..
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2013-05-13 23:34:00
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# Python中tofile多次调用会降速的原因及解决方法
Python中的`tofile`方法是用来将数组数据以二进制形式写入文件的方法，通常用于处理大规模数据。然而，有些用户在使用`tofile`方法时发现，多次调用会导致写入速度明显下降，这个问题可能会影响到程序的性能。
## 问题分析
引起这个问题的原因主要是文件操作本身的开销。每次调用`tofile`方法都需要打开文件、写入数据、
原创
2024-06-25 05:44:08
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TPHP是基于Laravel框架的基础上进行整合的一套便捷性框架，原Laravel框架未做任何更改。该框架具有高配置型代码设计，使得程序员更快速的开发项目，并减少大量BUG调试时间，当你使用TPHP开发后台时开发速度将大幅度提升。 说明文档：https://www.kancloud.cn/q336296/tphp 源代码地址：https://gitee.com/q336296/tphp&n
通过一年多的百亿补贴持续输出，曾经的拼夕夕已经晋升为拼爹爹，CEO黄峥身价更是扶摇直上。今年不仅是百亿补贴不减，更加入黑卡玩法，这次买小米路由器AX1800就通过黑卡优惠，将价格下探到238元，比京东优惠多了。 小米路由器AX1800作为小米新推出的路由器，数据方面非常好看，支持WiFi 6，高通5核企业级芯片，128台设备稳定连接，支持多台Mesh组网。基本有个几年没啥问题，毕竟现在
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2024-05-17 12:07:57
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本文将通过示例讲解在 Visual Studio 中如何调试多线程 C# 应用程序。
1.多线程的线程守护在python3中，主线程主进程结束，子进程不会结束，为了能够让主线程回收子线程，可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要，主线程结束，子线程结束： 举个例子：import time
import threading
def test():
while True:
print('测试线程守护！！',threading.currentThread())
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2024-01-30 22:49:42
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前言最近常常需要处理大量的crash数据，对这些数据进行分析，在此之前需要将存量的数据导入自己的数据库，开始一天一天的去导，发现太慢了，后来尝试通过python多线程并行导入多天数据，以此记录对于Python多线程的使用。进程与线程在介绍Python的多线程之前，我们需要先明确一下线程和进程的概念，其实线程和进程是操作系统的基本概念，都是实现并发的方式，其二者的区别可以用一句话概括：进程是资源分配
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2023-05-31 22:41:33
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1.1 什么是多线程 Threading多线程可简单理解为同时执行多个任务。多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。1.2 添加线程 Thread导入模块import threading获取已激活的线程数threadi
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2023-07-05 01:10:31
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一、多线程的概念：多线程指的是从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术，通俗上说就是同时执行的多个任务。（同时执行多个任务就是并行，这是个伪概念，因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行）二、什么是并发以及并行：1.并发: 指的是任务数多余 cpu 核数,通过操作系统的各种任务调度算法 2.并行：指的是任务数小于等于 cpu 核数，即任务真的是一起执行的三、多线程的创建：#导包：
i
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2023-06-15 11:34:58
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1. 为什么需要线程锁?多个线程对同一个数据进行修改时， 可能会出现不可预料的情况.2. 如何实现线程锁?# 1. 实例化一个锁对象;
lock = threading.Lock()
# 2. 操作变量之前进行加锁
lock.acquire()
# 3. 操作变量之后进行解锁
lock.release()python多线程是并发执行，
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2023-06-06 14:50:03
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一、简介：关于多线程 Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样，Python多线程由于GIL存在的原因，只能单核分时间片来轮询运行多个线程，也就是说不管CPU是多少个核，用多线程时候只能是单核，然后多个thread将CPU分为一个个的时间片，一般来说是100条机械码，切换一个线程，轮询着来
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2023-06-16 13:22:35
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Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。多线程可以让程序在执行阻塞操作（如I/O操作）时不会阻塞整个程序的执行，从而提高程序的效率。
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2023-03-30 17:22:12
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在处理数据集时，常常会遇到用for循环处理数据集的情况。但是如果简单地用for循环就会出现cpu资源利用不充分的情况。下图是直接使用for循环的cpu利用率：大概是10-15之间，单线程无疑了，此外100个数据耗时50秒。features = []
with open(self.file_name) as f:
for line in tqdm(f.read
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2023-07-27 18:19:29
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在本教程中，我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件，从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中，多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程，进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行，从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O的任务（如
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2023-06-12 10:35:00
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文章目录一、TensorRT介绍,工作流程和优化策略TensorRT是什么TensorRT的工作流程TRT优化策略介绍二、TensorRT的组成和基本使用流程三、TensorRT的基本使用流程四、TensorRT Demo代码 : SampleMNISTCaffe Parser方式构建五. TensorRT Plugin基本概念工作流程API介绍Dynamic Shape Plugin APIS
Paper：When Attention Meets Fast Recurrence：Training Language Models with Reduced Compute.我们知道由于计算时间和成本的增加，大型语言模型变得越来越难以训练。基于这个问题，今天给大家分享EMNLP2021顶会上的一篇文章，本篇论文的主要工作是建立在 SRU(一种高度并行化的 RNN 实现)之上， 作者结合了快速循
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2024-03-14 12:05:08
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不知不觉中，我们又一起完成了第二大章进阶篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习，并且留下了很多高质量的留言，值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲，指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方，我也表示十分感谢。大部分留言，我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复，或是很有价值很典型的问题，我专门摘录了出来，作为今天的答疑内容，集中回复。问题一：列表 self appen
