本文转载自CPU使用率原理及计算方式 CPU:超线程和多核 超线程(Hyper-Threading ) 超线程是Intel最早提出一项技术,最早出现在2002年的Pentium4上.单个采用超线程的CPU对于操作系统来说就像有两个逻辑CPU,为此P4处理器需要多加入一个Logical CPU Pointer(逻辑处理单元). 虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不像两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

目录[-] 一.时间的单位转换 二.System.currentTimeMillis()计算方式 一.时间的单位转换 1秒=1000毫秒(ms) 1毫秒=1/1,000秒(s)1秒=1,000,000 微秒(μs) 1微秒=1/1,000,000秒(s)1秒=1,000,000,000 纳秒(ns) 1纳秒=1/1,000,000,000秒(s)1秒=1,000,000,000,000 皮秒(ps) 1皮秒=1/1,000,000,000,000秒(s) 1分钟=60秒 1小时=60分钟=360

来源 :http://blog.csdn.net/blue0432/article/details/8690190 现在低成本测温方案中NTC热敏电阻用的比较多,一般采用查表的方法获取温度值,这就牵涉到温度和阻值的对应关系.如果你从我们生产厂家购买NTC热敏电阻可以向厂家所要温度阻值对照表,但是对于普通爱好者来说大多是从零售商那里购买的热敏电阻,而零售商一般是没有或没法向您提供准确的阻值和温度对照表的. 以下是NTC热敏电阻.阻值的计算方式 希望可以给您带来帮助: 通常的方法是用标准温度计,环境

今天突然有个同事问题一个问题, mysqlTPS和QPS的计算公式是什么? 以前确实也没有关注过这个计算公式,所以查了下学习了下: 下面是参考内容.  在做db基准测试的时候,qps,tps 是衡量数据库性能的关键指标.本文比较了网上的两种计算方式.先来了解一下相关概念. 概念介绍: QPS:Queries Per Second         查询量/秒,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理查询量多少的衡量标准. TPS :  Transactions

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.3-WLAN一些基本常识802.11n速率计算 1. 802.11n速率计算方式1.1 802.11n使用的主要技术 802.11n采用MIMO多天线技术当存在一根天线(1X1),在每种带宽下它存在8种速率(记为MCS0-MCS7,MCS:Modulation and coding scheme);当存在两根天线(2X2),在每种带宽下它存在16种速率(记为MCS0-MCS15)当存在三根天线(3X3),在每种带宽下它存在24种速率(记为MCS0-

操作系统切换CPU的方式 1 IO等待切换. 2 时间轮询切换,也就是如果没有IO等待的情况下,就会有时间轮询切换,不让CPU一直处理一个任务   CPU的处理速度是纳秒级别的,所有我们可以同时听歌,看电影,浏览网页,其实这过程中,CPU 不断在切换,因为CPU处理速度实在太快,以至于我们人感官不出来中间有中断. 一个CPU一次只能处理一个任务,多核CPU 一次可以多个CPU处理任务,如果是2核CPU,四个任务,这时候会有2个CPU处理任务,另外2个任务处于等待状态,这中间就涉及到CPU的切换.

点击返回:自学Aruba之路 自学Aruba1.2-WLAN一些基本常识802.11n速率计算方式.802.11n及802.11AC速率表 1. 802.11n速率计算方式 以802.11g的54M最大速率作为参照来分析.802.11g工作在2.4G频段下,能够支持OFDM和CCK两种调制方式,提供16-QAM.64-QAM和BPSK.QPSK四种编码方式,我们通常说的54M速率就是在2.4G频段下,通过OFDM调制,采用64-QAM编码的情况下实现的.其中影响速率的计算因子如下: 802.11

Java基础-时间复杂度计算方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   时间复杂度通常是衡量算法的优劣的,衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的,由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间. 一.什么是时间复杂度 1>.什么是时间频度 算法的执行时间和语句的执行次数成正比,因此通过计算执行测试来推断执行时间.算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n),n是问题的规模,T是Time. 2>.什么是时间复杂度 当时间频度的n不断变化时,T(n)也在不断

android DPI与分辨率的关系及计算方式   Low   density (120), ldpi Medium   density (160), mdpi High   density (240), hdpi Extra   high density (320), xhdpi xxhdpi (320) 小屏幕 QVGA (240x320) 480x640 正常屏幕 WQVGA400 (240x400) HVGA (320x480) WVGA800 (480x800) 640x960 WQV

ROC曲线: roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. ROC曲线的横轴: 负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 预测为正样本但是实际为负样本的数目占所有负样本的数目的比例 ROC 纵轴: 真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 预测为正样本

CPU计算密集型和IO密集型 第一种任务的类型是计算密集型任务,其特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率.对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力.这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数. 计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,因此,代码运行效率至关重要.Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务.对于计算

php 关于金额的几种计算方式 平常开始开发过程中,多多少少都会遇到点关于金额的计算,比如设置返利.提现手续费.折扣啊等等诸如此类的比例,然后再计算出之后的实际的费用. 下面,以折扣为例,来实现这类计算是如何实现的,话不多说,直接上代码! //计算折扣 $value = '9.95';//折扣 $money = '39.555';//原始价格,当然到这一步的价格,一般都是小数点后两位的,此处保留三位,主要是为了对比 echo '原始价格:'. $money * ($value/10); echo

CSS 中的 Flex(弹性布局) 可以很灵活的控制网页的布局,其中决定 Flex 布局内项目宽度/高度的是三个属性: flex-basis, flex-grow, flex-shrink. flex-basis flex-basis 决定了项目占据主轴的空间,除非使用 box-sizing 进行设置,否则它将设置内容框的大小,因此当你指定一个flex项的大小时需要额外小心,因为它很肯能包含内边距与边框. 你可以为其指定一个具体的CSS尺寸值,也可以指定其占据父元素的百分比,它的默认值为 aut

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QTableWidget表格部件中行高和列宽的计算在Qt提供的资料中内容介绍比较泛,细节说得不清楚,为此老猿花了整整2天时间进行反复摸索,最终将行高和列宽的计算方法研究明白了,在此整理 一.对列宽的计算: 对QTableWidget表格部件的每个项的列宽计算方式如下: 1.1.获取表头的sectionResizeMode属性 通过QTableWidget.horizontalHeader()方法取

Canvas原生API(纯CPU)计算并渲染三维图 前端工程师学图形学:Games101 第三次作业 利用Canvas画三维中的三角形并使用超采样实现抗锯齿 最终完成功能 Canvas 原生API实现三角形栅格化算法 实现 z-buffer 判断三角形先后关系 使用 super-sampling 处理 Anti-aliasing,也就是超采样实现抗锯齿 1 整体分析 本次实验中,首先需要进行矩阵变换,将初始传入的三角形经过变换后到规范立方体内,这需要进行三种变换.设一个点的坐标变换为(x, y,

前言 这段时间的小项目中算是真正意义上使用了rem来进行移动端的页面布局,项目结束了我反思了一下之前的对于rem的使用...原来我以前对rem用法完全是在搞笑啊!!结合这次这个小项目,我觉得我也有必要对rem布局以及用法进行一次总结. ps.文笔可能不太好... 1.什么是rem 来自于鹅厂ISUX团队的解释如下: rem(font size of the root element)是指相对于根元素的字体大小的单位.简单的说它就是一个相对单位.看到rem大家一定会想起em单位,em(font s

在项目中经常需要使用计算文件的md5,用作一些用途,md5计算算法,通常在网络上查询时,一般给的算法是读取整个文件的字节流,然后计算文件的md5,这种方式当文件较大,且有很大并发量时,则可能导致内存打爆掉.所以如下代码提供了几种方式.并通过计算一个323M的文件的md5和大小给出了,GC的一些信息 代码 /* * Copyright (C) 2016. All Rights Reserved. */ package me.nabil.mixed; import org.apache.common

CPU是一台电脑的灵魂,决定电脑整体性能.现在的主流CPU都是多核的,有的运用了多线程技术(Hyper-threading,简称HT).多核可能还容易理解些,相信不少玩家都能说出个所以然.但超线程是个什么东西,究竟有什么实际意义,一个支持超线程的CPU开启和关闭HT有什么不同,能解释清楚的人可能就不太多了.为此,我特地开此贴给大家介绍一下双核.超线程技术.此贴结合我平时自己工作中的积累.同厂商(英特尔)的交流经验.以及私下里作为一个DIY玩家的认识,力争做到最权威.最准确,同时保证通俗易懂,希望

Container 是 YARN 中基本的处理单元,它是对内存.CPU等计算的封装.总的来说,每个core每块硬盘 分配2个 container,能获得较好的集群利用率. 1. 确定可用内存大小. 对于每台主机来说,YARN 和 MapReduce 能用内存大小是除去预留给系统的内存(如果还有 HBase,还要相应留内存给它)后的大小,即: YARN 可用内存(RAM for YARN) = 总内存(Total RAM) - 系统预留(Reserved for System) - HBase预留

前提知识 写在前面,为什么num&(length - 1) 在length是2的n次幂的时候等价于num%length n - 1意味着比n最高位小的位都为1,而高的位都为0,因此通过与可以剔除位数比n最高位更高的部分,只保留比n最高位小的部分,也就是取余了. 而且用位运算取代%,效率会比较高. 基于以上几点,我们再看看hashmap中如何计算hash值得 这里吧key的hashcode取出来,然后把它右移16位,然后取异或 这里从我Google得到的信息是,int是4个字节,也就是32位,我们