浅析 Pycharm  内存.cpu 占用率 本机配置参数: ------------------------------------------ Windows 10 专业版   X64 ------------------------------------------- SSD : 250+G  2.40GHz ------------------------------------------- 内存:8G ----------------------------------------

3月23日(周日)下午16:30左右,博客园主站负载均衡中的2台Web服务器CPU玩起了爬楼梯的游戏(见上图),一直爬到了接近100%.发现这个状况后,我们立即将这2台阿里云临时磁盘云服务器从负载均衡中摘下来,挂上1台云盘云服务器,恢复了正常. 由于曾经多次遇到过阿里云云服务器CPU问题,现在对阿里云云服务器产生了一种偏见,只要出现CPU问题,就会首先怀疑云服务器的问题.而这次出现问题时,换上云盘云服务器立即恢复正常,我们就坚定地认为临时磁盘云服务器存在某种问题.于是,我们提交了工单,向阿里云客

今天下午有段时间访问园子感觉不如以前那么快的流畅,上Web服务器一看,果然,负载均衡中的1台云服务器CPU跑高. 上图中红色曲线表示的是CPU占用率.正常情况下,CPU占用率一般在40%以下. 这台云服务器是2台主力Web服务器(承担了80%以上的访问量)中的1台,8核CPU/8G内存,用的是阿里云的临时磁盘云服务器,之前一直表现出色,今天怎么突然CPU跑高呢?难道临时磁盘云服务器的CPU也有问题?向阿里云提交工单,得到的反馈是云服务器所在的物理机表现良好. 为了尽快解决问题,我们在负载均衡中新

前言 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能. CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),它的存储容量很小,但是离 CPU 核心很近,所以缓存的读写速度是极快的,那么如果 CPU 运算时,直接从 CPU Cache 读取数据,而不是从内存的话,运算速度就会很快. 但是,大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制,以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Ca

请你新建一个叫“virus.bat”的批处理文件,里面填写上如下三段命令: Echo "welcom to the aqjava's world"Tree /fCall virus.bat 保存并退出,然后点击 "vircus.bat" 文件,哈哈,你的电脑一直在刷屏了.并且CPU飙到了 100% 了哦!不过放心,该“小病毒”没有任何危害的. 请你用 Ctrl+C 结束掉该“病毒”. 只是命令的一个小小的玩法啦,希望大家喜欢.

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/9IKaXeWTiiQTFlvZzxgsEA 记一次获得 3 倍性能的 go 程序优化实践,及 on-cpu / off-cpu 火焰图的使用 原创 2017-07-27 petergz 唯技术 先把结论列在前面: 1.Golang的性能可以做到非常好,但是一些native包的性能很可能会拖后腿,比如regexp和encoding/json.如果在性能要求较高的场合使用,要根据实际情况做相应优化. 2.on-cpu/off-cpu火焰图

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:原文发表在博客园,未经允许不得转载!!!本篇blog过程已经多名读者实践验证,有人反馈报错TypeError:‘None Type‘ object has no attribute _getitem_‘,但拿本人编译好的文件可以跑通,对于此问题我没去探究,评论区给出了解决办法(nms函数cpu参数false改为true).blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载(链接失效,本人百度云上传

下载压力测试包 https://pan.baidu.com/s/1DJYAzBHHDxMViy5dMel2Lw 提取码:a5j3 使用方法: 方法一:前端启动,按Ctrl+c结束 java -DbusyNum= -jar cpu-used.jar #50代表cpu跑到50%,根据需要自定义填写, 方法二:后台启动 nohup java -DbusyNum= -jar cpu-used.jar & 结束杀死进程即可: kill - `ps -ef|grep cpu|grep -v grep|awk

http://mogu.io/156-156 摘要 本文一是为了讨论在Linux系统出现问题时我们能够借助哪些工具去协助分析,二是讨论出现问题时大致的可能点以及思路,三是希望能给应用层开发团队介绍一些Linux内核机制从而选择更合适的使用策略. 前言 搜索团队的服务器前段时间频繁出现CPU load很高(比如load average达到80多)的情况,正所谓术业有专攻,搜索的兄弟们对Linux底层技术理解的不是很深入,所以这个问题困扰了他们一段时间. 相信我们在遇到问题时都有类似的经历,如果这个

问题: 写一个程序.让用户来决定Windows任务管理器(Task Manager)的CPU占用率(单核). 有下面几种情况: 1.CPU占用率固定在50%,为一条直线 2.CPU的占用率为一条直线,详细占用率由命令行參数决定(范围1~100) 3.CPU的占用率状态为一条正弦曲线 4.多核处理器情况下上述问题怎么解决 分析与解答 首先确定CPU占用率的定义,即在任务管理器的一个刷新周期内.CPU忙(运行应用程序)的时间和刷新周期总时间的比率,就是CPU的占用率.也能够说成,任务管理器中显示的是

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

之前在做项目的过程中,项目完成后在linux服务器上做性能测试,当服务跑起来的时候发现cpu使用率很奇怪,java应用把单个cpu跑满了,其他cpu利用率0%. 刚开始遇到这问题的时候我第一时间反应使用java 自带的jconsole工具去分析,具体远程jconsole工具使用参考我另外一篇博客,分析结果后只发现创建了很多的es client对象,其他完全看不出任何异常. 我就把该部分代码给屏蔽掉,再启动服务的发现问题还是存在,那说明不是es 的client对象把cpu消耗了. 于是我又想到使用

参考:http://www.cnblogs.com/wenqiang/p/6049978.html 最近的工作中对性能的要求比较高,下面简单做一下总结: 一.什么是cpu亲和性(affinity) CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性:再简单的点的描述就将制定的进程或线程绑定到相应的cpu上:在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中

机器学习和深度学习真是新生代的宠儿,我也被安排来搞这个了,这下是真的从0开始了.看了几天ppt,想跑跑代码试试,装个环境. 都说tensorflow很火很好用,反正我什么也不懂,准备把这些框架一个一个试试,抹泪. 第一步:先安装了python 3.6.3 安装过程中,选勾安装pip 第二步:安装tensorflow 选择tensorflow的安装目录,打开命令cmd,直接在当前路径下:pip install tensorflow ,这样就开始下载并且自动安装了. 下载相关的包: 下载完成后会自动

Linux环境下的UIO(Userspace I/O) UIO 用户空间下驱动程序的支持机制.DPDK使用UIO机制使网卡驱动程序运行在用户态,并采用轮询和零拷贝方式从网卡收取报文,提高收发报文的性能. Linux系统中一般的驱动设备都是运行在内核空间,而在用户空间用应用程序调用即可,而UIO则是将驱动的很少一部分运行在内核空间,而在用户空间实现驱动的绝大多数功能.使用UIO可以避免设备的驱动程序需要随着内核的更新而更新的问题. 编译UIO sudo /sbin/modprobe uio CPU

今天动手开始搭建TensorFlow开发环境, 用PyCharm来跑MNIST中的例子.记录过程如下 下载安装 (1)首先安装AnaConda, AnaConda可以帮忙去管理安装包,帮忙创建虚拟环境,有了它连 Python都可以不用单独下载https://www.anaconda.com/download/安装过程很简单 这里有详细的指导https://www.zhihu.com/question/58033789安装好后, 可以参考tensorflow安装说明:https://tensorf

基本概念 cpu亲和性(affinity) CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性:再简单的点的描述就将指定的进程或线程绑定到相应的cpu上:在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中率就低了,当绑定CPU后,程序就会一直在指定的cpu跑,不会由操作系统调度到其他CPU上,性能有一定的提高. 软亲和性(affinity) 就是进程要在指

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由云计算基础发表于云+社区专栏 源码下载地址请点击原文查看. 初学机器学习,写篇文章mark一下,希望能为将入坑者解点惑.本文介绍一些机器学习的入门知识,从安装环境到跑通机器学习入门程序MNIST demo. 内容提纲: 环境搭建 了解Tensorflow运行机制 MNIST(手写数字识别 ) softmax性线回归 MNIST 深度卷积神经网络(CNN) tools 工具类 CPU & GPU & multi GPU 学习资

verilog实现的16位CPU设计 整体电路图 CPU状态图 idle代表没有工作,exec代表在工作 实验设计思路 五级流水线,增加硬件消耗换取时间的做法. 具体每一部分写什么将由代码部分指明. 完整代码 headfile.v 头文件定义.包含整个工程中的特殊变量定义.后文中只用到gr0到gr3部分,因此该部分没写gr4到gr7,有需要的同学请自行加上. `ifndef HEADFILE_H_ //State for CPU `define idle 1'b0 `define exec 1'