多进程抢占资源 当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。import os
import time
import random
from multiprocessing import Process,Lock
def work(n):
print('%s: %s is runing' % (n,os.getpid()))
time.sle
使用 `mem_top` 分析 Python 进程内存
在我们的日常工作中，内存泄漏和高内存使用率的问题时常困扰着开发者，尤其是在处理 Python 应用时。为了有效解决这一问题，我们可以借助 `mem_top` 工具来分析 Python 进程的内存使用情况。接下来，让我们一步步揭示如何使用 `mem_top` 来分析 Python 进程内存。
### 协议背景
内存管理在 Python 的
1.1 tensorflow下载安装1.1.1 安装anacondaanaconda是一个环境管理器，一个电脑上有多个环境，可以用anaconda进行管理，避免混乱。Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy,
1.系统的CPU使用率，不仅包括进程用户态和内核态的运行，还包括中断处理，等待IO以及内核线程等等。所以，当你发现系统的CPU使用率很高的时候，不一定能找到相对应的高CPU使用率的进程2.案例分析，排查定位不容易发现的高消耗CPU的进程 (1).案例准备工作：两台装有linux系统的虚拟机，一台用作web服务器，一台用作web服务器的客户端 (2).预先安装docker,sys
参考：GO分析学习笔记 (qq.com)1.富集分析前景基因：要重点研究的基因集背景基因：所有的基因集例：前景基因为对照组与处理组的差异基因 背景基因为对照组与处理组的所有基因2、GO的构成GO terms， 它提供生物过程的逻辑结构与相关关系，不同的GO terms之间的关系可以通过一个有向无环图来表示。注：GO terms是对基因的产物，而
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2024-07-11 12:39:53
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top命令是linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。top是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止.比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排
RTT在设计时虽然采用了c语言，但使用了面向对象的思想。所有的线程、事件设备等都是继承自object，且采用链表的方式统一管理。如图所示。对象控制块
/**
* Base structure of Kernel object
*/
struct rt_object
{
char name[RT_NAME_MAX
启动命令我们先来个非后台运行的启动命令func init() {
startCmd := &cobra.Command{
Use: "start",
Short: "Start Gonne",
Run: func(cmd *cobra.Command, args []string) {
startHttp()
},
}
startCmd.Flags().BoolVarP(&daem
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2024-04-30 16:55:07
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总结了memroy checker 的检查方法
原创
2021-06-11 16:06:14
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模型转换每一个开源框架，都有自己的模型格式，MNN中支持，CAFFE，TensorFLow，ONNX等格式的网络结构转换成mnn格式。为了方便大多都会将训练好的网络模型转成ONNX第三方通用的结构，这里主要分析mnn如何将ONNX的结构转换成自己支持的mnn格式。 模型转换的流程：
Created with Raphaël 2.2.0
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读取模型
一、介绍MAT全称是Memory Analyzer（Tool），是eclipse开发用来分析JVM堆栈内存的工具。（相比之下JDK自带的VisualVM内存分析还是差点意思）。在使用之前你需要根据你导出来的dump文件的堆大小调整MAT的内存大小，（MAT默认大小是1G，当然如果你的堆内存特别大的话，MAT用起来可能会有点卡顿），直接在配置文件MemoryAnalyzer.ini中修改即可。二、为
原来还可以这样调试Python程序 很多时候,人认知以外的事情总会让人出乎意料。这不,最近本想用Python读取某个进程中数据,结果无意发现了Python调试时还有这样的骚操作。结果,搜索了一下,发现在16年的时候就已经有人提出了相关的内容,可惜没有引起多大的风浪。调试Python程序如果说Python中哪个IDE你最常用,70%的人会说PyCharm。虽然卡的不
# Python 进程内存分析
在编写Python程序时，我们经常需要对程序的性能进行分析和优化，其中内存占用是一个重要的指标。了解程序的内存使用情况可以帮助我们找到潜在的内存泄漏问题，并优化程序的性能。本文将介绍如何使用Python来分析进程的内存使用情况。
## 内存分析工具
Python提供了一些内置的工具，可以帮助我们进行内存分析。其中最常用的是`memory_profiler`和`
原创
2024-03-02 06:02:49
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内存分析Mem：**used 使用的物理内存总量Mem：**free 空闲内存总量Mem：**buffers 用作内核缓存的内存量Mem：**cached 缓冲的交换区总量Swap：**total 交换区总量Swap：**used 使用的交换区总量Swap：**free 空闲交换区总量 系统内存定位分析O
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2024-04-06 20:20:59
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简介： Mathew（马修），马修名字源于《魔力女管家》里的星神马修。马修是一个LALR(1)型活动板房式的语法自动分析生成器。马修继承了Lemon，也许大家对LEX和YACC比较熟悉。这两个工具配合使用可以轻松地构造出非常复杂的词法和语法分析程序。 Lemon类似于YACC，它是一个C或者C++语言的LALR(1)语法分析器生成器，其内部模板文件的思想成为了马
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2024-10-25 08:53:19
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为什么需要做meta分析群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源.也就是说，如果数据存在群体分层，却不加以控制，那么很容易得到一堆假阳性位点。当群体出现分层时，常规手段就是将分层的群体独立分析，最后再做meta分析。1.如何判断群体是否分层先用plink计算PCA，具体方法详见链接：GWAS群体分层 (Population stratification)：利用plink对基因型进行PCA
文章目录1. 按2. 代码 1. 按需要安装psutil库，安装请参考：Python3 安装psutilpsutil · PyPIpsutil · GitHub2. 代码import psutil
def getMemSize(pid):
# 根据进程号来获取进程的内存大小
process = psutil.Process(pid)
memInfo = process
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2023-08-03 23:48:48
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Perf Event 是一款随 Linux 内核代码一同发布和维护的性能诊断工具，由内核社区维护和发展。Perf 不仅可以用于应用程序的性能统计分析，也可以应用于内核代码的性能统计和分析。得益于其优秀的体系结构设计，越来越多的新功能被加入其中 Perf，使其已经成为一个多功能的性能统计工具集 。在第一部分，将介绍 Perf 在应用程序开发上的应用。Perf 简介Perf 是用来进行软件性能分析的工
1.查进程 ps命令查找与进程相关的PID号： ps a 显示现行终端机下的所有程序，包括其他用户的程序。 ps -A 显示所有程序。 ps c 列出程序时，显示每个程序真正的指令名称，而不包含路径，参数或常驻服务的标示。  
同步是指：发送方发出数据后，等接收方发回响应以后才发下一个数据包的通讯方式。 异步是指：发送方发出数据后，不等接收方发回响应，接着发送下个数据包的通讯方式。 举个不太恰当的例子,就像: SendMessage(...)
TRACE0("just like send");
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