导读本文中，将向大家介绍一些简单的方法和技巧来帮助大家清理 Ubuntu 和Linux Mint 系统并获得更多可用空间。随着使用时间的推移，随着各种应用程序被添加和删除，任何操作系统都可能变得混乱。如果你使用的是 TB 级存储容量的硬盘，可能不在意经常为 Ubuntu 和 Linux Mint 系统清理、释放磁盘空间。但如果你的磁盘空间非常有限，就例如一台只有 128GB 硬盘的 SSD 笔
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2024-07-31 15:30:09
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一、NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装 NVIDIA显卡驱动可以通过指令sudo apt purge nvidia*删除以前安装的NVIDIA驱动版本，重新安装。 1.1. 关闭系统自带驱动nouveau &nb
Ubuntu Linux与Windows系统不同，Ubuntu Linux不会产生无用垃圾文件，但是在升级缓存中，Ubuntu Linux不会自动删除这些文件，今天就来说说这些垃圾文件清理方法。1，非常有用的清理命令：sudo apt-get autoclean --清理旧版本的软件缓存www.2cto.com sudo apt-get clean--清理所有软件缓存sudo apt-get au
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2024-04-30 00:43:40
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cmd sudo fuser -v /dev/nvidia* # 查找占用GPU资源的PID kill -9 pid 参考 1. ubuntu 释放GPU内存； 完
原创
2022-07-11 12:17:58
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大家看看我的内存占用情况：$ free -mtotal used free shared buffers cachedMem
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2024-04-16 13:42:02
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<p>===================方法更新2019.4.11：环境：Ubuntu18.04========================</p>发现Ubuntu18.04LTS的桌面经常被卡死，操作毫无反应，此时电脑的内存已经饱满，交换区也已经饱满，等待电脑反应过来，能给你一次关闭进程刷新页面的机会几乎是不存在的，而且此时想进入tty终端往往也是失败的，这时候的
目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity
我从事防火墙的开发已经有三年半的时间了，对网络协议栈了解的还可以，后期，想要向漏洞挖掘方向进军，后续，会学习web安全，密码学，逆向等相关的内容，为后续的安全进军。说了这么多，该入正题了，我会接着讲解linux内核网络协议栈的相关知识，也让我的文章能够更加的专向化，也欢迎对网络协议栈感兴趣的朋友一起讨论，当然也可以互相学习。做网络管理的人都知道IP地址这个东西，它是主机与外界通信的基础，没有IP地
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2024-03-01 12:42:06
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目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.
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2024-03-08 09:08:13
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答: step 1: 以最高权限同步所有的缓存到磁盘中 sync sync step2: 执行以下命令指示内核对内存进行调整 echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 解析:3表示清空所有缓存（pagecache、dentries 和 inodes） 2表示清空 dentr
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2018-12-15 18:08:00
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CPU优化我们接下来从应用程序和系统的角度，分别来看看如何才能降低 CPU 使用率，提高 CPU 的并行处理能力。应用程序优化首先，从应用程序的角度来说，降低 CPU 使用率的最好方法当然是，排除所有不必要的工作，只保留最核心的逻辑。比如减少循环的层次、减少递归、减少动态内存分配等等。除此之外，应用程序的性能优化也包括很多种方法，我在这里列出了最常见的几种，你可以记下来。编译器优化：很多编译器都会
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2024-03-27 12:12:22
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当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。这个问题，貌似有不少人在问，不过都没有看到有什么很好解决的办法。那么我来谈谈这个问题。/proc是一个虚拟文件系统，可通过对它的读写操作做为与kernel实体间进行通信的一种手段。也就是说可以通过修改/proc中的文件，来对当前kernel的行为做出调整。那么可通过调整/proc/s
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2024-04-17 10:34:50
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之前写过关于windows下安装支持GPU的matconvnet以及tensorflow的博客，具体参照: 这次稍微记录下ubuntu下安装支持gpu版的tensorflow吧，毕竟我觉得还是挺简单的。。系统：Ubuntu16.04########################################## START####################################
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2024-03-28 11:24:39
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在之前我们开发游戏一般都只是创建桌面应用程序，而不必去太多关注内存和CPU的使用，因为电脑的基本配置就可以胜任程序的运行。但是在将我们写好的桌面应用程序发布到手机上时，基本上会卡死。因为虽然我们最新的手机iPhone及Android提供了相当高的处理器及更多的内存，但是相比电脑上运行应用程序仍然是小巫
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2024-08-05 17:44:16
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2023.8.24更新：在经过一段时间的学习摸索与踩坑后，笔者十分不建议各位在windows上部署深度学习环境，这是一件费力不讨好的事。不仅在编程时需要花费额外精力，在复现其他工作时也容易出现各种“别人很少遇到的”bug。以下为原文，发布于2021-02-01 21:34:32。博主花了两天时间，总算在win10笔记本上完成了cuda环境的部署，期间踩了很多坑。现有的教程大都是通过anaconda
Linux服务器运行一段时间后，由于其内存管理机制，会将暂时不用的内存转为buff/cache，这样在程序使用到这一部分数据时，能够很快的取出，从而提高系统的运行效率，所以这也正是Linux内存管理中非常出色的一点，所以乍一看内存剩余的非常少，但是在程序真正需要内存空间时，Linux会将缓存让出给程序使用，这样达到对内存的最充分利用，所以真正剩余的内存是free+buff/cache。但是有些时候
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2024-03-26 16:10:37
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在Linux系统下，我们一般不需要去释放内存，因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外，有的时候内存会被缓存占用掉，导致系统使用SWAP空间影响性能，此时就需要执行释放内存（清理缓存）的操作了。Linux系统的缓存机制是相当先进的，他会针对dentry（用于VFS，加速文件路径名到inode的转换）、Buffer Cache（针对磁盘块的读写）和Page Cache（针对文件inode的读写
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2024-03-21 13:53:29
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在Linux系统中为了提高文件系统性能，系统利会用一部分物理内存作为缓冲区使用，主要用于缓存系统操作和数据文件。当内核收到读写的请求时系统会先在缓存区找是否有请求的数据，有就直接返回，如果没有则通过驱动程序直接操作磁盘。缓存机制的优点是减少系统调用次数，降低CPU上下文切换和磁盘访问频率。查看缓存区及内存使用命令[root@localhost ~]# free -h释放缓存区内存的方法 清理pag
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2024-04-29 12:01:21
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当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。一、通常情况 先来说说free命令： 引用 1. [root@server ~]# free -m
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3. total used free shared buffers cached
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5. Mem: 249 163 86 0 10 94
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2024-04-15 11:14:14
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# 释放Python Flask占用的GPU资源
当使用Python Flask进行深度学习或其他需要GPU加速的任务时，有时候会出现GPU资源没有被正确释放的情况。这可能导致其他程序无法使用GPU，也会造成GPU资源的浪费。下面我们来介绍一些方法来释放Python Flask占用的GPU资源。
## 方法一：在代码中显式释放GPU资源
在Python Flask的代码中，我们可以显式地释放
原创
2024-06-23 04:37:37
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