idea在加载相对来说比较大的系统时,经常性出现卡顿,就是直接卡死,以至于写起代码特别难受. 最后找到的解决方案是修改idea.vmoptions中的内存大小 执行 find / -name idea.vmoptions   来找到文件的存放路径 然后对cd到idea.vmoptions 所在到目录 vi idea.vmoptions 进行编辑: 以下为参考配置,可以根据mac的硬件性能进行调整 -Xms750m -Xmx750m -XX:ReservedCodeCacheSize=640m -

如何高效准确详细的对性能进行剖析?腾讯游戏学院专家Leonn将归纳总结在UE下对每一性能指标的剖析方法,本文重点讲解如何应对CPU帧率瓶颈和卡顿? CPU上帧率低和卡顿是性能优化中最易出现的一部分,尤其对于手游,提到卡,就大概率是在CPU上出现的问题,CPU上的卡顿一般是卡逻辑或是卡渲染,本篇将详细系统的介绍基于UE的手游对CPU瓶颈的剖析方法. 低帧率和卡顿 首先低帧率和卡顿是两种完全不同的瓶颈类型,虽然归根到底都是某个函数执行的过慢引起的,但是定位和解决方法并不一样.低帧率瓶颈是需要统计一段

百篇博客系列篇.本篇为: v22.xx 鸿蒙内核源码分析(汇编基础篇) | CPU在哪里打卡上班 | 51.c.h .o 硬件架构相关篇为: v22.xx 鸿蒙内核源码分析(汇编基础篇) | CPU在哪里打卡上班 | 51.c.h .o v23.xx 鸿蒙内核源码分析(汇编传参篇) | 如何传递复杂的参数 | 51.c.h .o v36.xx 鸿蒙内核源码分析(工作模式篇) | CPU是韦小宝,七个老婆 | 51.c.h .o v38.xx 鸿蒙内核源码分析(寄存器篇) | 小强乃宇宙最忙存储器

背景:开机黑屏卡在,dev/sda1: clean, 552599/6111232 files, 7119295/24414464 blocks,修复完这个问题之后,出现桌面卡死,光标鼠标键盘全部失灵,跟着本文来解救你的电脑 1. 开机黑屏卡在,dev/sda1: clean, 552599/6111232 files, 7119295/24414464 blocks 解决办法:https://askubuntu.com/questions/882385/dev-sda1-clean-this-

Mac下AndroidStudio在写代码的时候出现卡顿,小圆圈会一直转,此时我们应该检查下AndroidStudio的内存使用情况了. 1.点击左上角 AndroidStudio -- Preferences 2.在弹出的界面搜索框内输入memory,如下图: 3.勾选图中红框里的内容,再点击OK.返回主界面后右下角就会显示内存的使用情况. 可以明显看到默认设置的最大内存才1024M,在我们编写代码时,超出800M就会出现卡,所以这远远不够我们使用,解决方法如下: 1.打开电脑上的应用程序,打

/** ****************************************************************************** * @author    Maoxiao Hu * @version   V1.0.1 * @date       Dec-2014 ****************************************************************************** * < COPYRIGHT 2014 IS

几个月前我的老Mac又一次的坏掉了,现在想起来就记录一下,哎,话说Apple的东西吧,好用是好用,一般都不会坏,质量保证,但是如果一旦坏了,那就是大问题!(坏了第一时间就应该打电话给apple客服小姐姐,基本客服小姐姐还是懂一点的(就算不懂,也会转接啊),嗯,只要客服小姐姐上班的话) 查过各种资料,利用过各种方式,什么清理ram啊,释放电池啊,恢复分区啊,什么的方式都用过了,各种开机方式的cmd+option+r+p或cmd+shift+r还是啥的(好几个月了,记不清了),反正一一都试过了,都不

dataparallel not working on nvidia gpus and amd cpus   https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13045   问题:   多卡运行时, 网络会卡在那里不能运行. 系统是 AMD Ryzen5 1600x 和 两张taitanXP 之前两张卡是2070+taitanXP是可以多卡运行的, 只不过是显存不一样大...   看了下日志, 都是下面的错误   these error messages we

1.mds.mds_stores.mdworker 关闭: sudo mdutil -a -i off 打开: sudo mdutil -a -i on

背景 最近在应急中发现了一款Mac上的挖矿木马,目标是挖门罗币,经过走访,受害用户都有从苹果电脑上安装第三方dmg的经历(其中可以确定一款LOL Mac私服安装app会导致该木马),怀疑在网上很多第三方dmg都是携带了相关恶意程序的. 现象 根据用户反映中招用户一般会有以下几个症状: CPU占有率高 系统卡顿 活动监视器打不开 电脑过热 木马 感染 经过简要分析,怀疑该木马源起于第三方安装包,在解压安装过程中,生成了一个伪装成11.png(名字可以变)的恶意文件和com.apple.Yahoo.

1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. 对于上述的三部分,并不一定都是独立的芯片,根据组合形式,可分为下列几种类型: 方案一:CPU集成MAC与PHY: 方案二:CPU集成MAC,PHY采用独立芯片: 方案三:CPU不集成MAC与PHY,MAC与PHY采用集成芯片: 本例中选用方案二做进一步说明,因为CPU总线接口很常见,通常都会做成可以像访问内存一样去

/** ****************************************************************************** * @author    Maoxiao Hu * @version   V1.0.1 * @date       Feb-2015 ****************************************************************************** * < COPYRIGHT 2015 IS

首先介绍自己的身份,软件工程毕业,现在IT男一枚,php程序员(前端必须会的啦). 原先自己用的是win7系统,大学四年都在用,所以习惯了.开发方式也是传统式的,以文件概念为主(就是手动管理文件),版本管理工具用是svn. 非常羡慕前端开发,有各种代码管理工具.而且node这么火,让我深深的感觉到了危机. 到了新的公司,办公使用的mac os,挺新奇的.开始时有点不适应,就比如说,ftp工具,在mac os下是很卡的一个工具. 后面慢慢的接触后,发现有很多工具可以代替,比如git代替了svn.也

tensorflow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.TensorFlow还实现了可视化工具TensorBoard,方便直观的理解计算过程. 目前TensorFlow最新迭代版本是1.6.0,实

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow. 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU. 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装.virtualenv 是一个和其

最近单位给了我一个新的树莓派3B+让我自己玩.下面是我记录的我如何安装 Raspbian Stretch Lite 系统,然后如何成功不用独立显示屏而利用 MacBook 对其进行配置. 安装 Raspbian 系统 在官网上(https://www.raspberrypi.org/downloads/)下载你喜欢的系统,我选择了 Raspbian Stretch Lite.官网推荐新手下载 Raspbian Stretch,这也是使用人数最多的. 根据官网的提示(https://www.ras

1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. MAC(Media Access Control或者Medium Access Control)地址,意译为媒体访问控制,或称为物理地址.硬件地址,用来定义网络设备的位置. PHY(Physical Layer) 物理层.以太网芯片. 以太网芯片:是一款微小的控制器,把以太网媒体接入控制器(MAC)和物理接口收发器

1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. 对于上述的三部分,并不一定都是独立的芯片,根据组合形式,可分为下列三种方案: CPU集成MAC与PHY; CPU集成MAC,PHY采用独立芯片; CPU不集成MAC与PHY,MAC与PHY采用集成芯片; 本例中选用方案二做进一步说明,因为CPU总线接口很常见,通常都会做成可以像访问内存一样去访问,没必要拿出来说,而

以下测试,使用的Go版本是1.8.3 不设置 如果没有调用runtime.GOMAXPROCS 去设置CPU,Golang默认使用所有的cpu核. 测试机器CPU有4个核,测试代码开启4个goroutine,从测试结果看4个核心全部跑满. 测试代码如下: package main func main() { go task() go task() go task() go task() select{} } func task(){ for { } } 设置CPU使用 func GOMAXPRO

当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.MNIST是一个识别手写数字的程序 MINIST的程序的详细介绍地址如下:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 一.TensorFlow for mac 环境的安装 在mac环境下的安装方式一个有四种: 1.在虚拟的环境 Virtualenv下安装, Virtua

如果不行的话,就用conda装吧 https://www.jianshu.com/p/d54546ab315e 推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易. 首先, 安装所有必备工具: # 在 Linux 上: $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # 在 Mac 上: $ sudo easy_install pip