CPU占用率高

递归，记忆化搜索和动态规划—比较及例题（c++)

1.递归：把问题拆分为子问题，从上到下深入，再逐层返回特点：每次递归调用都要重新计算，时间复杂度高【O(2n)（指数级)】，效率低；2.记忆化搜索：与递归的不同：只计算需要的子问题，每次计算一个子问题后
Le_ee·2025-02-09 13:16

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

智慧家庭网关路由器用的异常检测框架有以下的特征：·轻量级的特征：路由器必须要处理高带
网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

（盈鹏飞嵌入式SBC-T113全志T113-i主板）-Qt5.12图形库配置说明（可选组件）

SBC-T113产品特性：采用Allwinner公司Cortex-A7双核T113-i处理器，运行最高速度为1.2GHZ；内置64位玄铁C906RISC-VCPU和DSP，提供高效的计算能力；支持1080P
szembed·2025-02-09 11:59

（盈鹏飞嵌入式SBC-T113全志T113-i主板）-配置Buildroot

SBC-T113产品特性：采用Allwinner公司Cortex-A7双核T113-i处理器，运行最高速度为1.2GHZ；内置64位玄铁C906RISC-VCPU和DSP，提供高效的计算能力；支持1080P
szembed·2025-02-09 11:58

HarmonyOS 5.0应用开发——ContentSlot的使用

【高心星出品】文章目录ContentSlot的使用使用方法案例运行结果完整代码ContentSlot的使用用于渲染并管理Native层使用C-API创建的组件同时也支持ArkTS创建的NodeContent
高心星·2025-02-09 10:25

20个python经典最新热点面试题，以及对应的答案和超全超详细解析

对于CPU密集型任务，GIL的存在会限制多线程的并行性能，因为即使在多核处理器上，
计算机搬砖艺术家·2025-02-09 09:15

B树和B+树比较（特征和算法）

B树和B+树的特征b树的核心树高:一般来说，树的高度要比二叉平衡树低很多数组:每一个node，都是一个“数组”，数组是很关键的决定性因素，我们后面写入和读取分析的时候会讲到。
误入坑的程序媛·2025-02-09 08:07

[linux thermal] cpufreq_power2state()函数学习

前言在thermal管理中，IPA策略将会为各个actors（cpubigcore、littlecore、GPU等）分配预算功率，以达到“控制温度的同时尽量保证性能”的目的。那么该功率是如何起作用的？
折木H.O.·2025-02-09 08:05

Linux系统面经

、pwd、cp、mv、rm文件内容查看和编辑命令：cat、tail、less、more、head、vi系统信息查看命令：ps、top、free、df、du用户和权限管理命令：chmod网络相关命令：tcpudmp
MySGDLife·2025-02-09 07:27

Centos/Debian 占用CPU100%挖矿病毒清理

Cetnos/Debian占用CPU100%挖矿病毒清理①top命令查看病毒进程，现在它一般由十位数随机字符串组成找到进程ID，例如7538，执行：systemctlstatus7538其一般会有一个守护进程
EruruI·2025-02-09 06:22

Python设计模式 - 原型模式

应用场景创建成本高且需要重复创建对象：当对象
mofei12138·2025-02-09 05:18

【CUDA】 GPU与CPU体系结构对比

1.GPU与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与GPU的体系结构在设计理念上有着根本的区别。
WHAT816·2025-02-09 05:16

为什么应用的cpu使用率很低，内存使用率就很高

CPU和内存的使用率之间并不总是直接相关，高CPU使用率并不一定会导致高内存使用率，反之亦然。
哎 你看·2025-02-09 05:38

AI硬件加速：CPU vs GPU性能对比

AI硬件加速：CPUvsGPU性能对比关键词：人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要：本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件：CPU和GPU，通过性能对比分析
AI天才研究院·2025-02-09 05:06

详解GPU、CPU差异

简介：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。
玩转测试开发·2025-02-09 04:35

图数据库 | 17、高可用分布式设计（上）

我们都知道这3套系统的实现复杂度是从低到高渐进的，但这并不意味着复杂度更高的系统在不同的应用场景
XAI嬴图·2025-02-09 03:28

hyperf学习笔记

因此，相对于Cpu的计算操作要慢得多，往往是性能瓶颈之一。进程，线程，协程进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
Nathan__27·2025-02-09 03:54

使用echarts加载地图

echarts这样的插件很好用，在这直奔重点，以下为注意事项：1.echarts高版本的是没有中国地图的实例的，使用echarts做低版本的中国地图，需要引入低版本的echarts，这里用的版本是是echarts
吴举人·2025-02-09 02:51

C# 获取 linux 中 进程的CPU、内存、网络读写、磁盘读写

C#获取linux中进程的CPU、内存、网络读写、磁盘读写获取进程CPU及内存使用情况//////获取进程CPU及内存使用情况//////进程名称privatevoidGetCPUandMemory(stringprocessType
荒烟蔓草·2025-02-09 02:48

为什么说科技类官网氛围感营造好了感觉也就来了？背后原因解密

一、科技类官网的特点和目标用户科技类官网的特点科技类官网通常具有以下特点：（1）技术含量高：展示企业的科技创新成果、技术实力和研发能力。（2）专业性强：面向专业人士和科技爱好者，内容较为深入和专业。
大象数据工场·2025-02-08 23:30

Starrocks 对比 Clickhouse

向量化执行充分发挥了CPU的处理能力。全面向量化引擎按照列式的方式组织和处理数据。StarRocks的数据存储、内存中数据的组织方式，以及SQL算子的计算方式，都是列式实现的。
漫步者TZ·2025-02-08 23:30

Linux iftop 命令使用详解

它是跟踪机器上的实时网络使用情况的一个很好的工具，类似于top对CPU使用情况的跟踪，但它特别关注网络流量。
·2025-02-08 22:05

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
林泽毅·2025-02-08 21:45

2.项目架构

一.架构设计的目的通过设计使程序模块化，做到模块内部的高聚合和模块之间的低耦合。
箴离歌·2025-02-08 20:40

View的渲染机制

答案就是cpu(「这里为了方便，把cpu、gpu、sf等统一称为cpu」)，这些数据由cpu提供，cpu经过各种运算，将数据写入一块内存中，这块内存叫做「帧缓冲」，我们可以将帧缓冲理解为一
Forget_Sky·2025-02-08 20:09

企业级Kubernetes集群版离线在线部署

一、资源需求在开始部署Kubernetes集群之前，机器需要满足以下几个条件：一台或多台机器，Linux操作系统硬件配置：2GB或更多RAM，2个CPU或更多CPU，硬盘30GB或更多需要访问公网，拉取镜像及安装包
飞天遁地猪·2025-02-08 20:35

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。
jqtree·2025-02-08 19:32

回退 android studio emulator 的版本

首先是报错PANIC:Avd'sCPUArchitecture'arm64'isnotsupportedbytheQEMU2e
dilvx·2025-02-08 18:52

DeepSeek 本地部署教程

一、准备工作1.硬件要求CPU：为确保DeepSeek模型在运行时能够高效处理复杂计
kld230·2025-02-08 17:14

docker搭建TDengine环境

TDengine不依赖任何开源或第三方软件，拥有完全自主知识产权，具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点。[1]提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
时尚IT男·2025-02-08 16:39

nginx技术底层

事件处理循环四、内存管理内存池机制对象复用五、零拷贝技术六、模块化设计七、与操作系统交互系统调用信号处理内存映射前言nginx采用异步，事件驱动，非阻塞I/O模型，旨在应对高并发连接请求，保证低延迟和高吞吐量
沉默monkey·2025-02-08 16:09

高匿代理IP提取：提升网络隐私的绝佳选择

高匿代理IP提取是指从大量的代理IP中筛选出那些能够有效隐藏用户真实IP地址的高匿名代理。这种类型的代理IP在网络活动中扮演着重要角色，尤其是在数据采集、网络爬虫等场景中。
·2025-02-08 15:20

无监督学习通俗理解

目标是将这些行为数据的分布在一个高维空间中是两大块，类间距离远，类内距离近。因此它的标准就是很难区分开。
特立独行的Q·2025-02-08 14:00

云电脑的配置，云电脑的配置参数有哪些？

云电脑的配置参数主要包括以下几个方面：1.CPU：中央处理器的型号和核心数，决定了云电脑的计算能力。例如，IntelCorei3
·2025-02-08 14:41

（一）BLDC直流无刷电机介绍及驱动原理

（BLDC）简介（1）BLDC与BDC直流无刷电机（BLDC）是一种通过电子控制器改变定子绕组的电流方向，产生旋转磁场，驱动转子转动的电机相对于直流有刷电机（BDC），其优点有：高效节能：能量转换效率高，
小森7767·2025-02-08 13:50

查看运行的程序是debug版本还是release版本

任务管理器->性能->资源监视器->CPU->进程列表中找到运行的程序,勾选->关联的模块,看依赖的dll是否带d,比如Qt5Core.dll还是Qt5Cored.dll.
CodingLife99·2025-02-08 13:19

JVM调优及举例

找出瓶颈：定位是内存不足、GC频繁还是CPU过高等问题。选择合适的GC算法根据应用场景选择适合的垃圾收集器：低延迟：适合实
夜深微雨醉初醒·2025-02-08 13:48

DeepSeek-V3 横空出世：推理速度飙升，开源模型新王者诞生！

相较于历史版本，V3在保持高准确率的同时，显著缩短了响应时间。这意味着无论是
霍格沃兹测试开发学社·2025-02-08 13:47

C++primer plus和C++ primer的读书心得

1.i++与++i的效率比较：前缀效率高，后缀在递增前需要一个副本。2.typedef和define的区别define进行简单的替换，但是typydef可能带有类型。
国服程咬金·2025-02-08 12:43

分布式探索

数据库中存放的数据结构数据从小到大有序排列），如果id不是单调递增，插入数据时为了维持平衡需要不停的做叶子节点的分裂与合并；三、常用分布式id生成算法1uuid：32位16进制数字，36个字符；优点：性能高，
匠道·2025-02-08 12:41

mysql高可用集群MGR组复制的介绍、部署及配置说明

前言MGR全称MySQLGroupReplication（Mysql组复制），是MySQL官方于2016年12月推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。
lytcreate.·2025-02-08 12:41

线程有几种状态，状态之间的流转是怎样的？

该状态的线程位于可运行线程池中，等待被线程调度选中并分配cpu使用权运行中(RUNN
IsToRestart·2025-02-08 11:07

lscpu命令详解

基础命令学习目录首页一、lscpu输出使用lscpu查看的结果如下图，这里会显示很多信息，如下：使用lscpu-p会详细的numa信息，如下：[root@localhost~]#lscpu-p#Thefollowingistheparsableformat
weixin_34248023·2025-02-08 11:05

Linux之lscpu命令

1、功能简介lscpu命令可以显示CPU的详细信息，例如：CPU的制造商、架构、CPU数量、型号、主频以及缓存等信息。
weixin_34259559·2025-02-08 11:34

JVM致命错误日志详解

运行信息崩溃原因错误信息线程描述线程信息信号信息计数器信息机器指令内存映射信息线程堆栈其他信息进程描述线程列表虚拟机状态互斥锁/管程堆概览卡表和本地代码缓存编译事件GC事件逆向优化事件内部错误事件内存信息虚拟机参数和环境变量信号处理器系统信息操作系统内存信息CPU
「已注销」·2025-02-08 11:01

Chrome中的GPU加速合成

传统上，Web浏览器完全依靠CPU来呈现网页内容。如今，即使是最小的设备，功能强大的GPU也已成为不可或缺的一部分，人们的注意力已转移到寻找更有效地使用此基础硬件以实现更好的性能和节
~怎么回事啊~·2025-02-08 10:58

QEMU虚拟机运行银河麒麟操作系统（ARM架构CPU）

1、下载并安装QEMU虚拟机软件https://qemu.weilnetz.de/w64/2020/2、准备好ARM操作系统.iso文件Kylin-4.0.2-desktop-sp4-20200530.J1-arm64.iso3、创建镜像文件在win7命令窗口中运行以下命令来创建镜像文件F:\QEMU\qemu-img.execreateD:\kylin\kylinDesktop.img80G4、
@珍惜一生@·2025-02-08 10:27

CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音（TTS）项目的对比整理

支持离线与流式一体化建模基于流匹配的ConvNeXt文本表示，SwaySampling采样策略零样本/少样本语音克隆，结合GPT与SoVITS架构多语言TTS模型，支持无音素依赖的跨语言合成克隆效果音色一致性高（
云樱梦海·2025-02-08 10:27

什么是Kafka？有什么主要用途？

它被设计用于高吞吐量、持久性、分布式的数据流处理。Kafka实现了一套非常高效的订阅-发布模型，应用场景非常广泛。
还能在学一小时·2025-02-08 09:51

selenium使用

浏览器操作(方法)1.maximizewindow()最大化浏览器2.setwindow_size(width,height)设置浏览器宽、高(像素点)3.set_window_position(x,y
princess66·2025-02-08 09:46
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