高CPU占用

lua-debug for Sublime

优势执行效率高，不掉帧可随时开启配置简单，一份配置兼容VSCode和Sublime安装要求Sublime4的版本（注：从Sublime3升到4的不算，需卸载干净3后，重装Sublime4）安装SublimeDebugger
huanzai2·2025-03-12 07:08

AI系统架构

关键组成计算硬件GPU（如NVIDIAA100、H100）TPU（GoogleTensorProcessingUnit）NPU（如华为昇腾、寒武纪等）CPU（用于轻量级推理任务）
flying robot·2025-03-12 07:32

从零开始搭建私有云服务器

建议配置：至少4核CPU、8GB内存、100GB硬盘。操作系统：推荐使用UbuntuServer20.04LTS。网络环境：确保服务器有稳定的公网IP或内网穿透能力。
6v6-博客·2025-03-12 06:23

c++ 中的引用 &

本质：引用就是变量的别名，不占用新的内存空间。指针（Pointer）：指针是一个变量，存放的是另一个变量的内存地址，需要通过解引用
心态与习惯·2025-03-12 05:51

C++11线程保护

多线程通信和同步技术什么是CPU时间片？CPU时间片是一个时间段，表示操作系统分配给某个线程或进程在CPU上运行的时间。
lrydnh·2025-03-12 05:13

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境，yolov8-obb数据集不大，也可以使用cpu。
殷忆枫·2025-03-12 04:07

使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理

核心原理解析Vespa具备以下核心功能：向量搜索（ANN）：基于向量空间的近似最近邻搜索，提高了高维数据检索的效率。词
scaFHIO·2025-03-12 03:29

物联网实时数据存储方案选择

优点:高效存储和查询时间序列数据，支持高写入和查询吞吐量。常见选择:InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。
动亦定·2025-03-12 03:28

向量空间与范数

知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台1.1定义与核心要素️向量空间是机器学习的数学基础，它提供了描述和处理高
Shockang·2025-03-12 03:56

SQL注入渗透与攻防（四）之文件读写

文件读写注入的条件高版本的MYSQL添加了一个新的特性secure_file_priv，该选项限制了mysql导出文件的权限。secur
怰月·2025-03-12 02:51

SpringBoot 外化配置及加载顺序

SpringBoot的外化配置加载顺序遵循特定的优先级规则，高优先级的配置会覆盖低优先级的。
ashane1314·2025-03-12 02:19

8.3 GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！

以LLaMA-7B模型为例：FP32精度显存占用：28GBFP16精度显存占用：14GBINT8量化后显存占用：7GBINT4量化后显存占用：3.5GB
少林码僧·2025-03-12 01:16

操作系统原理试题三（二）

(多选题,4.0分)与单道程序系统相比，多道程序系统的优点是()A.CPU利用率高B.系统开销小C.系统吞吐量
minaMoonGirl·2025-03-12 00:10

5G基本概念

作者：私语茶馆1.5G应用场景概述1.1.5G应用场景ITU域2015年定义了三大应用场景：eMBB（增强型移动宽带）、uRLLC（低时延高可靠通信）、mMTC（海量物联网通信）；emBB：EnhancedMobileBroadband
私语茶馆·2025-03-11 23:57

7.2 奇异值分解的基与矩阵

一、奇异值分解奇异值分解（SVD）是线性代数的高光时刻。AAA是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，可以是方阵或者长方形矩阵，秩为rrr。
passxgx·2025-03-11 23:24

(7)学习编程---python多进程、多线程、协程

并行性：可以利用多核CPU的优势，实现真正的并行计算。缺点资源消耗：每个进程都有自己的内存空间，因此资源消耗较大。通信成本：进程间通信需要通过IPC，通信成本较高。多线程
daydreamer5920·2025-03-11 23:54

Redis学习

Redisredis是基于key-valve的方式将热门数据存储在内存，访问性能高的数据库redis服务端启动：redis-serve.exeredis.windows.confredis服务端关闭：ctrl
LDM>W<·2025-03-11 23:49

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

例如，异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速，使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

什么是分布式系统？什么是微服务架构？

首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步
BELONGS TO YOU .·2025-03-11 21:38

单片机寄存器理解

单片机寄存器是单片机（嵌入式微控制器）内部的一种存储单元，位于CPU核心或与CPU紧密集成，用于暂存数据、指令或控制硬件外设。
学不动CV了·2025-03-11 21:08

使用Spring Boot集成Kafka开发：接收Kafka消息的Java应用

Kafka是一个分布式的流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性和容错性的特点。SpringBoot提供了与Kafka集成的便捷方式，使得开发者可以轻松地创建Kafka消息接收应用。
YazIdris·2025-03-11 20:30

Sijia_y的个人经历以及计算机行业发展

计算机行业我了解的并不是很多，当时只是听说工资高，铁饭碗。我是一个很懒的人，也是很贪玩。并没有学习很高的兴趣。我接触编程语言，完全是因为我的朋友。因为他是自学C语言的，后面他参加比赛得奖了。
Sijia_y·2025-03-11 20:29

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

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。
·2025-03-11 19:35

技术分享 | MySQL8.0 内部临时表占用磁盘空间问题排查

本文为墨天轮数据库管理服务团队第43期技术分享，内容原创，如需转载请联系小墨（VX：modb666）并注明来源。概念描述到了mysql8.0版本，SQL运行过程中产生的内部临时表已经有了变化，存放位置由innodb\_temp\_tablespaces\_dir参数控制，默认放在$DATADIR/#innodb\_temp/目录下，由多个.ibt文件构成。并且当数据库连接断开时，.ibt文件的大小
·2025-03-11 19:05

总结一下c++的STL容器各个容器的特点和常用方法

序列容器1.std::vector特点：动态数组，支持随机访问，可通过下标直接访问元素，访问效率高（时间复杂度为\(O(1)\)）。
已是上好佳·2025-03-11 19:52

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

核心组件：HDFS(HadoopDistributedFileSystem)：分布式文件系统，提供高吞吐量的数据访问。
夜行容忍·2025-03-11 18:46

垃圾收集算法与收集器

清除阶段：扫描堆内存，回收未被标记的对象所占用的内存（直接释放，不整
HBryce24·2025-03-11 17:39

高纯氢能源在线监测分析系统组成和作用

高纯氢能源在线监测分析系统是一种用于实时监测和分析高纯氢气(H₂)质量、成分和浓度的设备系统，广泛应用于氢气生产、储存、运输及使用的各个环节。
GUOYUGRA·2025-03-11 17:09

flink+kafka实现流数据处理学习

1、概念介绍flink：是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎，提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。
上海研博数据·2025-03-11 17:06

大数据面试之路 (一) 数据倾斜

资源利用率不均衡（如CPU、内存集中在某些节点）。常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区
愿与狸花过一生·2025-03-11 17:34

洛谷P5731 【深基5.习6】蛇形方阵

注意每个数字有都会占用333个字符，前面使用空格补齐。输入格式输入一个正整数nnn，含义如题所述。输出格式输出符合题目要求的蛇形矩阵。
westdata-Tm·2025-03-11 17:03

深度学习：CPU和GPU算力

根据上下文，算力可以在以下几种场景中具体化：1.单机算力CPU算力：中央处理器的计算能力，通常用核心数量（cores）、时钟频率（GHz）、以及每秒浮点运算次数（FLOPS）等指标衡量。
壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。
壹十壹·2025-03-11 16:25

Netty入门教程

Netty入门教程Netty是一个高性能、低延迟的网络通信框架，广泛应用于高并发、高吞吐量的网络应用程序中。它提供了简洁易用的API，封装了底层的复杂操作，让开发者能够专注于业务逻辑。
Kale又菜又爱玩·2025-03-11 16:24

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段，作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示，由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
UnknownBody·2025-03-11 14:41

Linux提权sudo篇

01.CVE-2019-1428702.sudoapt03.sudoapach204.sudoash05.sudoawk06.sudobase6407.sudobash08.sudocp09.sudocpulimit10
璃靡·2025-03-11 13:36

学习笔记09——并发编程之线程基础

线程基础1.1进程与线程的区别，Java中线程的实现（用户线程与内核线程）进程是操作系统分配资源的基本单位，而线程是CPU调度的基本单位。
码代码的小仙女·2025-03-11 13:03

Java学习笔记——并发编程（三）

一、wait和notifywait和notify原理Owner线程发现条件不满足，调用wait方法，即可进入WaitSet变为WAITING状态BLOCKED和WAITING的线程都处于阻塞状态，不占用
__________习惯·2025-03-11 13:32

Docker高级应用-限制容器的cpu和内存

一、为什么要用docker限制容器的cpu和内存1.资源隔离与公平分配防止资源争用：在多容器环境中，限制CPU和内存可以避免某个容器占用过多资源，影响其他容器的运行。
云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

Python学习第十一天

单核例子：比如你是一个厨师（计算机）在一个厨房（CPU）里需要同时做3个菜（进程）、每个菜需要准备不同的调料以及协作（线程），那么这个厨师需要不断地切换时间（时间片）来达到同时在一个时间将三个菜做完。
Leo来编程·2025-03-11 12:23

ARM64环境部署EFK8.15.3收集K8S集群容器日志

环境规划主机IP系统部署方式ES版本CPU架构用户名密码192.168.1.225Ubuntu22.04.4LTSdockerelasticsearch:8.15.3ARM64elasticllodyi4TMmZDES
llody_55·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，3D图形渲染是一个技术含量高且应用广泛的领域。
·2025-03-11 11:21

计算机网络：电路交换，报文交换，分组交换

特点1.建立连接（尝试占用通信资源）2.通信（一直占用通信资源）3.释放连接（归还通信资源）优点：•实时性强（如语音通话、视频会议）。•数据传输顺序和完整性有保障。
LG.YDX·2025-03-11 10:42

解决ubuntu 24.04 ibus出现卡死、高延迟问题

问题描述ubuntu中使用ibus经常会出现卡死、高延迟的问题，网上找了一些解决方法就手动输入命令是重启。但是键盘卡死了没法输入，不能很有效的解决问题。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用
月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

统信UOS下达梦数据库启动图形界面应用工具monitor报JAVA相关错：An error has occurred. See the log file

☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一、前言在博文《基于飞腾2000CPU+浪潮电脑+统信UOS安装达梦数据库详解https://blog.csdn.net
LaoYuanPython·2025-03-11 09:34

【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT

引言本文是一篇关于增强型（E-mode）AlN/GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）的研究论文，晶体管是在硅衬底上制造的，并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率（PAE）。
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

这篇文章是关于低温条件下p-GaN高电子迁移率晶体管（HEMTs）栅极漏电的研究。文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。
北行黄金橘·2025-03-11 08:28

【氮化镓】AlGaN/GaN HEMTs沟道温度测量

文章是关于AlGaN/GaNHEMTs（高电子迁移率晶体管）在不同基底（如蓝宝石和硅）上生长时，通过直流（DC）特性方法确定沟道温度的研究。
北行黄金橘·2025-03-11 08:58

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案，让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57
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