消耗cpu

Mysql 主从集群同步延迟问题怎么解决

硬件资源调整：监控主从数据库服务器的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况。
涛粒子·2025-02-28 12:35

SQLite自增列相关内容

AUTOINCREMENT关键字会增加额外的CPU、内存、磁盘空间和磁盘I/O开销，如果不是严格需要的话，应该避免使用。它通常是不需要的。在SQLite中，具有INTEGERPRIMARYKEY类
秦时明月之君临天下·2025-02-28 10:52

AI加速回归测试：如何用大模型预测哪些模块最容易出问题

随着软件系统变得日益复杂，传统的回归测试面临着显著的挑战：测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大，而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。
测试者家园·2025-02-28 09:46

Zookeeper（78）Zookeeper的性能优化有哪些方法？

CPU:使用多核CPU，以便更好地处理并发请求。2.Zookeeper配置优化配置参数优化以下是一些关键的Zooke
辞暮尔尔-烟火年年·2025-02-28 08:57

哈工大计算机系统lab7——微壳

.-4-X64CPU;1.80GHz;12GRAM;512GHDSSD;-4-1.2.2软件环境...-
awhiteknow0·2025-02-28 05:35

redis中的bigkey及读取优化

例如，大量的内存消耗、长时间的操作延迟，甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说，指的是value值大，而不是key值大。
w_t_y_y·2025-02-28 03:54

技术教程 | 如何实现1v1音视频通话（含源码）

给大家讲一下怎么实现1v1音视频通话，以下是教程内容：开发环境开发环境要求如下：环境要求说明JDK版本1.8.0及以上版本AndroidAPI版本API21、AndroidStudio5.0及以上版本CPU
网易数智·2025-02-28 03:52

跨框架模型演进与行业应用路径

同时，针对模型优化技术领域，深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破，揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

算力革新引领数字中国智能跃迁

当前算力体系呈现三大演进方向：异构计算突破传统芯片性能瓶颈，实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度；边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升，形成“云-边-端”三级计算网络；量子计算则在加密通信
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

Python 并发编程：线程详解

线程是计算机中可以被CPU调度的最小单位。每个线程在程序中独立运行，多个线程可以并发执行。在Python中，线程由threading模块
风因絮·2025-02-28 01:09

在 Ubuntu 22.04 上搭建 Dify 应用的完整指南

一、环境准备1.系统要求Ubuntu22.04LTS最低配置：2核CPU/4GB内存/20GB硬盘推荐配置：4核CPU/8GB内存/40GB硬盘2.更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-ysudoap
jdfklaakjsdf·2025-02-27 23:16

Unity3D 实现骨骼动画的 GPU Skinning 详解

传统的骨骼动画通常在CPU上进行计算，但随着硬件的发展，GPU的计算能力越来越强，GPUSkinning技术逐渐成为优化骨骼动画性能的重要手段。
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:13

在Ubuntu系统上部署Dify（开源大语言模型应用开发平台）

Ubuntu系统上部署Dify（开源大语言模型应用开发平台）环境准备Dify部署接入本地模型（如Ollama）安装Ollama运行模型并接入Dify环境准备系统要求Ubuntu20.04/22.04，建议CPU
[shenhonglei]·2025-02-27 22:09

记一次线上tomcat访问慢的排查过程

记一次线上tomcat访问慢的排查过程排查步骤top命令导出jvm栈的使用情况查看当前进程的线程数（ps-T-ppid|wc-l）解决方法tomcat问题排查经常使用的命令排查步骤top命令使用top命令查看cpu
a_sunny_a·2025-02-27 21:29

大语言模型：数据分析报告自动化的未来趋势

目录写在开头1.数据分析报告的传统挑战时间消耗技术壁垒错误风险可扩展性问题更新频率限制用户交互和定制化不足整合新技术的挑战2.大语言模型在报告生成中的作用自动化文本生成增强准确性和丰富性实时数据处理能力提高可访问性和用户交互
theskylife·2025-02-27 20:50

（一）CPU/内存数据分析和分组

CPU收集到的CPU数据，格式如下：由于这里6个数据为一组来收集latency的数据以及各个分位值的数据，而本质上每一行都是一次完整的测试，因此这里将这个csv文件分为两个文件，第一个是和latency
weixin_45396500·2025-02-27 19:14

从CPU到GPU：渲染技术的演进和趋势

渲染技术一直在不断演进，从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染，性能和质量都有了显著提升。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

为 ARM 32 位平台交叉编译 FFTW 库（基于正点原子的阿尔法开发板）

如果不会导入交叉编译工具链：请查看：导入交叉编译工具链echo$CCarm-poky-linux-gnueabi-gcc-march=armv7ve-mfpu=neon-mfloat-abi=hard-mcpu
学者候选·2025-02-27 16:50

电子电气架构 --- 车载以太网的未来已经来临

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力，任何消耗你的人和事，多看一眼都是你的不对。
车载诊断技术·2025-02-27 15:40

Nginx的正向与反向代理

它以高性能、稳定性、功能丰富和低资源消耗而闻名。它第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日
yifanghub·2025-02-27 11:11

64位TSS中还有隐藏的坑

发生权限级别切换的中断,CPU直接取里面的值就行但是不要以为里面的值一层不变,当往RSP0下写断点时,可以看到很多关键的函数修改了它.千万不要静态的取一个值,否则意向不到蓝屏
我代码抄都抄不明白·2025-02-27 09:28

软件调试之陷阱标志

当TF为1时，CPU每执行完一条指令便会产生一个调试异常(#DB),中断到调试异常处理
maomao171314·2025-02-27 08:22

HarmonyOS教程指南—如何通过ArkTS使用多线程并发-TaskPool

1.TaskPool简介任务池（TaskPool）作用是为应用程序提供一个多线程的运行环境，降低整体资源的消耗、提高系统的整体性能，且您无需关心线程实例的生命周期。
不停留的码牛·2025-02-27 08:22

Python并发编程实战：用concurrent.futures榨干CPU性能的终极指南

Python并发编程实战：用concurrent.futures榨干CPU性能的终极指南引言：从“单线程苦力”到“并发指挥官”你是否遇到过这样的场景？
清水白石008·2025-02-27 07:46

python 基于aiohttp的异步爬虫实战

像这种占用磁盘/内存IO、网络IO的任务，大部分时间是CPU在等待的操作，就叫IO密集型任务。对于这种情况有没有优化方案呢，当然有，那就是使用
钢铁知识库·2025-02-27 04:13

QILSTE H4-105TCG超亮翠绿光LED

消耗功率（PowerDis
QILSTE LED·2025-02-27 02:32

QILSTE H4-105KYG 超亮黄绿色LED灯珠

消耗功率（PowerDissipation,Pd）仅为60m
QILSTE LED·2025-02-27 02:02

QILSTE H4-405FO超亮橙光LED灯珠 发光二极管LED

消耗功率（PowerDissipation,Pd）仅为65m
QILSTE LED·2025-02-27 02:32

QILSTE H4-105HR超亮红光LED灯珠

消耗功率（PowerDissipation,Pd）仅为65mW，而最大脉
QILSTE LED·2025-02-27 02:32

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

编译 Linux 4.15.11 内核并增加系统调用

内核并增加系统调用实验日期；2018年3月21日-2018年3月22日实验环境：主机：操作系统：MicrosoftWindows10.0.16299Build16299处理器：IntelCorei5-7300HQCPU
Isolarae·2025-02-26 21:22

skywalking前端_SkyWalking

通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪，具有无代码嵌入，支持众多中间件，agent种类全面，性能消耗低等优点。
智能迷宫·2025-02-26 21:48

头条文章采集工具：自媒体人的选题救星

这种选题焦虑不仅消耗着创作者的时间和精力，更影响着内容创作的质量和持续性。数据显示，超过70%的自媒体人将选题困难列为主要创作障碍，平均每个选题的构思时间超过2小时。
iriiavan·2025-02-26 21:48

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

k8s服务健康检查不通过一直重启

如果无提示就从下面可能性找原因：原因一：由于应用的资源配额过低，导致应用启动慢，使启动时间超出健康检查时间解决：检查应用的CPU配额和内存配额，适当调大额度原因二：由于健康检查时间设置过短，使健康检查时间低于应用启动时间解决
AustinCien·2025-02-26 20:42

固态硬盘选购

固态硬盘本文转载自知乎用户如何选购固态硬盘,并加以改动背景·结构·选购·注意事项背景最近二三十年以来，CPU、内存性能已经增长上百倍上千倍，而存储数据的硬盘却慢的跟狗一样，5200转使用了十多年才好不容易爬到
weixin_34301307·2025-02-26 19:09

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM通过算法优化、硬件指令集加速和并行计算技术，显著提升计算速度，适用于GPU、CPU等硬件平台。对开发者的用处性能提升优化计算密集型任务（如LLM训练/推理），降低延迟，提升吞吐量。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库，能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡（如Arc、Flex和Max）在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型
shuoac·2025-02-26 16:16

ProGuard加密混淆SpringBoot应用代码

我们已经在代码层已经实现：基于多维度硬件指纹的绑定验证，cpuid、mac地址、磁盘序列、系统时钟、应用初始时间等双重时间验证机制（系统时间+硬件时钟）安全续期机制支持离线更新防调试/防篡改保护来解决离线容器化部署
lbmydream·2025-02-26 16:43

RDMA原理

RDMA（远程直接内存访问）技术通过绕过操作系统内核和CPU干预，实现高效的低延迟数据传输。
完颜振江·2025-02-26 14:01

Python 开发必知的 30 款工具

性能分析：psutil和Scalene备受欢迎，而新推出的Perforator提供了更可靠的生产级持续性能分析工具，可收集CPU配置文件而不影响性能。
真智AI·2025-02-26 14:30

知识的诅咒

家里儿子玩游戏的电脑CPU水冷坏了，瘫在那里。8年级儿子周末的“放飞自我”时间到来，却玩不了游戏，心急火燎。可我观察到，他除了找我解决问题，似乎没有主动想办法去修理，反而转头去玩手机游戏。
·2025-02-26 14:17

mysql案例 ~ 监控以及如何避免从库延迟问题

一简介:今天咱们来汇总下如何避免主从延迟二方案:1集群硬件配置统一,磁盘组更好(SSD最佳),更大的内存2linux系统+mysql的配置参数已经优化3mysql从库没有任何慢语句进行IO的消耗4mysql
weixin_33910434·2025-02-26 13:24

Janet八股文集锦

小许的八股文系列一嵌入式1、讲一下STM32时钟系统时钟系统类似于脉搏，控制着CPU的命脉，STM32的时钟源又不像51的时钟源那么单一，因为STM32的MCU较为复杂，且外设较多，并不是所有的外设都需要那么高的时钟频率
图像小白Janet·2025-02-26 13:22

让我魂牵梦绕的工具

WindTermXshellXTerminalFinalShell截图工具PixPinSnipaste图片查看Honeyview3D建模freecadBlender局域网传输CuteHTTPFileServer飞秋桌面小工具TrafficMonitor显示网速CPU
·2025-02-26 09:39

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

龙龙内存遍历神器：高效CPU内存检测与数据分析利器

一、软件概述龙龙内存遍历工具电脑版是一款专为CPU内存检测设计的强大工具。它不仅能够快速检测CPU的内存情况，还
山峰999·2025-02-26 06:05

【react】进阶教程02

目录一、深度性能优化1.列表渲染优化（虚拟列表）2.使用WebWorkers处理CPU密集型任务二、复杂状态管理场景1.全局状态分层（Context+useReducer）2.异步状态管理中间件（ReduxThunk
咔咔库奇·2025-02-26 02:08

Vulkan：Vulkan物理模拟与碰撞检测技术教程_2024-07-20_15-47-39.Tex

它由KhronosGroup开发，旨在提供高性能的图形渲染和计算能力，同时减少CPU的开销，提高GPU的利用率。
chenjj4003·2025-02-26 01:58

Vulkan：Vulkan基础架构与环境搭建_2024-07-20_13-37-15.Tex

Vulkan的设计目标是提供更高效、更直接的硬件访问，以减少CPU在图形渲染中的开销，同时
chenjj4003·2025-02-26 01:58
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