文章目录**一、变量与对象**1、变量，通过变量指针引用对象2、对象，类型已知，每个对象都包含一个头部信息（头部信息：类型标识符和引用计数器）3、引用所指判断**二、引用计数**1、普通引用2、容器对象3、引用计数增加4、引用计数减少**三、垃圾回收**1、原理2、解析del3、注意4、何为分代回收**四、内存池机制** 一、变量与对象关系图如下：1、变量，通过变量指针引用对象变量指针指向具体对
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2023-12-26 09:18:57
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作者：老宋的茶书会前言最近跑的模型都比较大，尤其是Bert， 这真的是难为我 1080ti 了， 在Bert的Example中，官方提供了一些 Trick 来帮助我们加速训练，很良心， 但感觉还不够，于是花费一些时间整理出一个 Trick 集合，来帮助我们在显存不足的时候来嘿嘿嘿。本文分为两大部分，第一部分引入一个主题：如何估计模型所需显存， 第二个主题：GPU显存不足时的各种 Trick 。监控
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2024-01-03 13:18:04
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# 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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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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第24章 SPI—读写串行FLASH 本章参考资料：《STM32F4xx 中文参考手册》、《STM32F4xx规格书》、库帮助文档《stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm》及《SPI总线协议介绍》。若对SPI通讯协议不了解，可先阅读《SPI总线协议介绍》文档的内容学习。关于FLASH存储器，请参考
技术分享：如果您的笔记本在运行虚幻引擎时帧率维持在5帧左右且使用控制台指令t.MaxFPS不管用①首先更换其他项目来查看这个问题是否仍然存在②若存在，则查看项目与引擎设置是否有问题③若没有问题，则应考虑是不是电脑本身有问题，试玩一下3D小游戏来测试是否仍然掉帧④若仍然掉帧则是电脑问题，最好咨询电脑的售后来获取解决方案⑤本人电脑是华硕天选win11系统，通过咨询客服，获取了以下解决方案：【注意事项】
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2024-04-29 17:25:34
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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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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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Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（4）如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题排查潜在的瓶颈受 GPU 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题在开始使用 Snapdragon Profiler 之前，或许你已经清楚的知道有些性能问题需要自己处理。同时，即便你不这样做，也建议检查应用程序的当前整体性能以确定性能瓶颈。帧率是一个理想的起点。游戏通常以每秒 30 或 6
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2024-10-09 12:32:50
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环境：AIX 5.3/WAS6.1
发生故障现象时的截图如下：
问题处理步骤
1、首先通过topas监控可以看到当前占用CPU率较高的那个java进程，记录下进程号：1396916；
&nbs
问题描述在使用服务器多核跑程序的时候，需要把核心的程序抽取出来，然后提供迭代参数。然后就可以使用多核去跑程序了。但是在执行的过程中报错如下：Exception has occurred: TypeError unhashable type: 'list'File "/home/LIST_2080Ti/njh/CHB-MIT-DATA/epilepsy_eeg_classification/prep
处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢，CPU 100%，以及Full GC次数过多的问题。当然，这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢，并且有大量的报警。本文主要针对系统运行缓慢这一问题，提供该问题的排查思路，从而定位出问题的代码点，进而提供解决该问题的思路。对于线上系统突然产生的运行缓慢问题，如果该问题导致线上系统不可用，那么首先需要做的就是，导出jstack和内存信息，然后
rsync用于文件在本机或者多个机器间同步，与cp命令类型，但区别在于： 1.cp 1.txt /tmp/2.txt 2.当1.txt文件内容有变化的时候，同步需要再执行一次cp 覆盖 2.txt rsync与cp不同的是，cp会复制文件中的所有内容，而rsync只同步1.txt中变更的信息到2.txt文件中，在操作大文件时rsync的优势就会体现出来在本机上复制文件：rsync -av[root
# 实现"docker跑不满千兆"的方法
## 1. 流程概览
下面是整个实现过程的流程概览，我们将通过一系列的步骤来实现"docker跑不满千兆"。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. 确定网络带宽限制 | 使用网络工具测量当前网络带宽 |
| 2. 创建docker网络 | 创建一个自定义的docker网络 |
| 3. 启动docker容器 | 运行一个网络容器
原创
2023-08-26 05:16:03
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记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX 3080；CUDA 11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA 11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的摸索，从网上其他博客中找到答案，虽然不懂其中的道理，但先记录下来。1. 待配置环境的版本Pytho
这个世界真的是很矛盾，一边有人说CPU性能不足，另一边又有人说CPU性能过剩。那么，哪一种说法才是正确的呢？如果说CPU性能不足，但是平常使用电脑工作的时候，好像确实感觉过剩。但是，如果说CPU性能过剩，那么电脑卡顿又是怎么回事？而实际上，如果要判断CPU性能是否过剩，还是要根据具体情况。大家所说的CPU性能过剩，其实是因为在日常生活以及办公的时候，CPU都能轻松满足。即使提升CPU性能，也不会有
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2024-06-02 11:16:48
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# 使用Docker运行Java应用时内存不足问题解决方案
在使用Docker容器运行Java应用时，有时候会遇到内存不足的问题。尤其是在Java虚拟机（JVM）中，内存的使用需要特别注意。在本文中，我们将讨论如何通过调整Docker容器和JVM的配置来解决内存不足的问题。
## 为什么会出现内存不足的问题？
Java应用使用的内存是由JVM来管理的，而Docker容器也有自己的内存限制。当
原创
2024-07-10 04:18:22
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Ubuntu18.4+cuda10.0+cudnn+tensorflow+pytorch一.Ubuntu18.4安装：分区划分：efi：200Mswap：内存的1-2倍/:格式为ext4 20-30g/home:格式为ext4二.CUDA安装驱动安装： 进入系统后，系统默认是使用主板上的集成显卡，那么，我们需要做的事就是安装上自己 的独立显卡，也就是titan xp的驱动。此处给大家示范其中一个方
CNN第一周：title: edge detection example卷积核在边缘检测中的应用，可解释，卷积核的设计可以找到像素列突变的位置把人为选择的卷积核参数，改为学习参数，可以学到更多的特征 title: paddingn * n图片，k*k卷积核，输出图片是( n - k + 1） * ( n - k + 1）n-k+1可以理解padding补零，保持图像尺寸，理解，
# R语言与CPU资源利用：避免跑不满的挑战
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，R语言以其强大的数据处理能力受到广泛使用。然而，许多用户在使用R语言时，发现自己的CPU使用率并没有达到最大化，导致分析速度缓慢。这种现象通常是由于代码效率低下、数据处理方式不当或R语言本身的一些限制所导致的。本文将探讨如何优化R语言的代码，以提高CPU的利用率，并通过一些可视化工具，帮助理解流程。
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