多任务什么叫“多任务”，简单地说，就是操作系统可以同时做多个任务。单核CPU 要实现多任务，通过调度算法实现，如：时间片轮转、优先级调度等；四核CPU相当于4个单核CPU。并发： 任务量大于CPU核数，通过操作系统的各种调度算法，实现多个任务“一起”执行（实际上由于切换任务的速度非常快，只是看上去一起执行，并没有真正的同时执行。）并行： 任务量小于等于CPU核数，级任务是真正的一起执行的。进程进程
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2024-01-10 18:26:57
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问题背景如下所示，用户使用kubectl top命令看到其中一个节点上的Harbor占用内存约3.7G（其他业务Pod也存在类似现象），整体上来说，有点偏高。[root@node02 ~]# kubectl get node -owide
NAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP
node0
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2024-07-03 21:11:49
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问题 你想对在 Unix 系统上面运行的程序设置内存或 CPU 的使用限制。 解决方案 resource 模块能同时执行这两个任务。例如，要限制 CPU 时间，可以像下面这样做：import resource
import os
def time_exceeded(signo, frame):
print("Time's up!")
raise SystemExit(1)
def set_max_
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2024-06-12 09:36:54
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针对某个java程序cpu占用过高问题分析，要想找到问题的真正原因，首先要明确cpu过高的进程，通过对进程下线程的分析，定位到具体的应用代码，从而定位问题的原因所在。
在jdk自带的分析工具中，通过jconsole只能分析到应用程序的相关系统资源使用情况，但无法定位应用程序，故通过此工具了解到应用程序存在问题，但要具体定位到哪块程序不合理造成的是很困难的。
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2023-09-08 19:13:00
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本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新，本博客命令基于Centos系统文章目录一、系统监控1、free命令使用2、ulimit命令使用3、top命令使用4、df命令使用5、ps命令使用二、文件操作1
### 如何在 Python 中限制 CPU 核心数
在今天的开发环境中，最大程度地利用计算资源变得越来越重要。作为一名新手开发者，您可能会希望限制您的 Python 代码使用的 CPU 核心数，以避免对其他应用程序造成冲突。接下来，我们将逐步看看如何实现这一目标。
#### 流程概述
我们可以将这一过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
原创
2024-09-29 05:47:58
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1. opencv-python、opencv-python-headless、opencv-contrib-python、opencv-contrib-python-headless包的区别opencv-python这个不用说，官方发布的标准版opencv-python-headlessOpenCV-Python-Headless是一种无界面的版本，可用于运行在服务器上的计算机视觉应用程序。它的
文章目录并行计算单卡训练多卡训练单机多卡DP多机多卡DDPDP 与 DDP 的优缺点PyTorch的主要组成模块Pytorch的主要组成模块包括那些呢？Dataset和DataLoader的作用是什么，我们如何构建自己的Dataset和DataLoader？神经网络的一般构造方法？常见的初始化函数有哪些，我们怎么使用它们？常见的损失函数以及它们的作用？Pytorch模型的定义我们可以通过那些方式
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2024-07-29 23:24:53
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如果解决在多用户同时访问服务器运行py脚本文件，服务器CPU占用过高的问题服务器CPU占用过高的问题可能是由于多个用户同时访问服务器运行py脚本文件所致。以下是一些解决该问题的方法：使用任务队列：将任务提交到队列中，让服务器按照队列中的顺序逐个执行任务，这样可以有效地避免同时运行过多的脚本文件导致CPU占用过高的问题。调整Python脚本：如果Python脚本本身存在问题，可能导致CPU占用过高。
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2023-06-14 17:52:42
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我们都知道python因为其GIL锁导致每一个线程被绑定到一个核上，导致python无法通过线程实现真正的平行计算。从而导致大量的核算力的浪费。但是concurrent.futures模块，可以利用multiprocessing实现真正的平行计算。但是在提高python的计算性能前，首先要明白自己的程序目前是什么类型？对于不同类型的程序，如果安装下述方法进行改造，可能效率并不会提高。IO密集型：读
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2023-08-07 14:30:25
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如题，想给自己的笔记本上装一个CPU版的tensorflow玩一玩，网上现有的大部分教程，都是anaconda环境下的，由于我一直不喜欢anaconda的过于庞大，所以想在不安装anaconda的前提下搞定这件事，但是这么一件简单的事情居然用了我整整一个下午，因此特意把过程做个简单总结，希望可以帮和我一样情况的小伙伴们减少一些不必要的时间浪费。pip install t
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2023-12-21 11:00:54
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几个cpumore /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l每个cpu是几核（假设cpu配置相同）more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|grep "0"|wc -lcat /proc/cpuinfo | grep processor1. 查看物理CPU的个数#cat /proc/cpuinfo |grep "p
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精选
2016-03-16 21:32:29
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引入在高并发的场景之下，Java经常使用到的技术就是多线程。而多线程的使用，到底是否真的能够有效地提高服务的性能和效率，就必须拿捏得当，从计算机操作系统，到服务代码，到应用上线之后的监测。得谨小慎微的行走~今天，就来介绍一下多线程，与系统CPU、核数，以及I/O等之间的关系。来了解一下真正改善系统的因果关系。先来理解一些概念。CPU（Central Processing Unit），中央处理器。是
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2023-08-21 22:07:55
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python的任务调度问题首先描述一下现象尝试解决方法思考问题最终解决方案1，用线程方式实现方案2，用函数方式实现循环方案3，在主程序段实现循环正常帧率问题溯源 首先描述一下现象Win10系统，python编程，进行双摄像头采集识别，用到了opencv，由于opencv不支持多进程编程，故而用多线程方式。 程序刚启动时速度很快，但随着时间的推移，几分钟后程序变得很慢，，其间没有其他操作，也没有其
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2023-09-15 17:58:56
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在使用gunicorn时，需要设置workers，例如：gunicorn --workers=3 app:app -b 0.0.0.0:9000其中，worker的数量并不是越多越好，推荐值是CPU的个数x2+1，CPU个数使用如下的方式获取： python -c 'import multiprocessing; print multiprocessing.cpu_count()'
//输出：
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2023-07-07 11:08:50
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# Android 限定 CPU 架构
## 概述
在开发 Android 应用程序时，我们经常需要根据不同的 CPU 架构编译和适配我们的应用程序。Android 支持多种 CPU 架构，如 ARM、x86、MIPS 等。本文将介绍如何在 Android 应用程序中限定 CPU 架构，并提供相关代码示例。
## 为什么需要限定 CPU 架构？
由于不同的 CPU 架构具有不同的指令集和二
原创
2024-02-09 07:16:34
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一、计算机的三大组件 一、计算机包含有较多的硬件，但是一个程序要运行，有三个核心的硬件,分别是: CPU 中央处理器，是一块超大规模的集成电路 负责处理数据/计算内存 临时存储数据(断电之后，数据会消失) 速度快 空间小 价格高硬盘 永久存储数据 速度慢 空间大 价格便宜 二、程序执行的原理1.程序要运行前,程序是保存在硬盘中的 2.当要运行一个程序时候- 操作系统会首先让CPU把程序 复
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2024-02-26 12:46:59
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基本环境tomcat 7JDK 8Linux
问题定位
查看后台异常通过查看系统的后台日志，发现各个请求都正常，没有异常抛出。于是考虑系统状况
查看系统状况
top 命令查看CPU、内存等使用情况[root@DEV-L002323 ~]#
top - 14:52:54 up 514 days, 7:00, 8 users, load av
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2023-12-04 23:47:18
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只是个人感觉，写①些computationally intense的代码，C++的版本很快，而Python的版本会慢得多。但是比较奇怪的①点在于，Python版本①般不会占用全部CPU资源，而C++的就是①⓪⓪%，有没有什么办法让Python code更有效地调用CPU资源？(在Python框架内，不考虑Cython或者Python-C API)计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资
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2023-07-31 22:20:26
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# Python检测CPU占用的科普文章
在当今数字经济的背景下，随着程序的复杂性和数据量的不断增加，系统资源监控变得越发重要。特别是在开发和运行高性能计算（HPC）、数据分析和机器学习等领域时，了解CPU的占用情况能够帮助程序员优化代码，提升程序运行的效率。本文将介绍如何使用Python检测CPU占用情况，并提供相关的代码示例。
## 什么是CPU占用？
CPU占用是指CPU在执行任务时所
原创
2024-08-14 05:58:45
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