cpu使用率

k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd

工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”，是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核

weixin_42587823·2025-07-10 15:21

RK35xx cpu无法调频的可能原因

RK35xxcpu无法调频的可能原因1、开发环境2、问题描述3、问题解析3.1收集log信息3.2分析问题4、验证5、结论1、开发环境芯片型号：rk3568kernel版本：linux4.192、问题描述用户想动态调控

·2025-07-10 15:19

鸿蒙next开发：性能测试工具SmartPerf Editor

SmartPerfEditor是一款PC端桌面应用，通过监测、采集应用运行时FPS、CPU、GPU、Memory、Battery、Network等性能数据，帮助开发者了解应用的性能状况。

代码与思维·2025-07-10 15:18

[达梦数据库]达梦单节点安装

1环境配置1.1查看软硬件信息查看cpu信息：[root@localhost~]#lscpu[root@localhost~]#cat/proc/cpuinfo注意：特别是国产cpu，龙芯、飞腾查看内存信息

·2025-07-10 13:09

西门子触摸屏与S7-200 SMART CPU的以太网通信

用户通过以下步骤可创建以太网接口的西门子触摸屏与S7-200SMARTCPU的以太网通信，在此以设备Smart1000IE为例。

·2025-07-10 11:22

穿透硅层：模电数电如何重塑你的编程基因

——吉恩·阿姆达尔（IBM360系统架构师）一、晶体管级视角：代码的物理载体1.CPU指令执行的硬件真相关键模电参数：阈值电压Vth：决定晶体管开关的电压临界点（典型值0.7V）跨导gm：栅压控制电流的能力

还债大湿兄·2025-07-10 10:47

国产（以麒麟为例）环境，离线安装docker、docker-compose、milvus

文章目录一、专有名词解释1.主流cpu2.操作系统二、安装docker2.读入数据总结docker错误解决方法一、专有名词解释1.主流cpu架构（指令集）x86（早期intel开发的32位指令集）x64

般若-波罗蜜·2025-07-10 06:19

lxcfs：容器虚拟化资源视图的关键利器

容器通过Linux的cgroup实现资源隔离，限制CPU、内存等资源的使用上限。但容器内的进程访问/proc文件系统时，默认看到的是宿主机的全局资源视图，而非自身的配额。

·2025-07-10 05:47

高并发计数器LongAdder 实现原理与使用场景详解

LongAdder原理与应用详解一、设计背景与核心思想1.传统原子类的性能瓶颈AtomicInteger/AtomicLong基于CAS实现高并发场景缺陷：CAS失败率随竞争加剧指数上升CPU空转消耗大量资源缓存一致性流量

·2025-07-10 02:25

深入解读MCP：构建低延迟、高吞吐量通信中间件

核心架构设计MCP中间件架构图协议设计与消息格式MCP协议头结构消息体编码示例核心模块实现1.高性能网络层（基于Netty）2.零拷贝内存队列3.高效路由引擎4.消息持久化模块性能优化技巧1.批量合并写操作2.CPU

LCG元·2025-07-10 01:20

idea 性能优化

1、cpu占用很高，导致经常卡顿排查：通过IDEAActivityMonitor，可以发现是JITcompiler占用的cpu较高。

·2025-07-10 01:17

Apache Cloudberry 向量化实践（二）：如何识别和定位向量化系统的性能瓶颈？

大致来看，性能瓶颈来源可分为以下几类：计算瓶颈（on-CPU）：如表达式编译低效、算子计算逻辑复杂等。等待瓶颈（off-CPU）：如线程调度延迟、

·2025-07-10 00:09

2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐

2025年跑深度学习任务，电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量，以下是具体分析：处理器（CPU）多核高性能：深度学习涉及大量并行计算任务，需要处理器具备强大的多核处理能力

OpenCV图像识别·2025-07-10 00:44

【MobileNet v3 可视化界面】在电脑上实现可视化界面

MobileNetv3可视化界面】在电脑上实现可视化界面一、PyQt5库安装PyQt5库的安装，可以查看这篇文章：完全弄懂如何用pycharm安装pyqt5及其相关配置二、界面设置三、功能链接GPUorCPU

·2025-07-09 23:36

选择护盾云独立服务器还是护盾云高防服务器建站

以下从核心差异、适用场景、成本效益及选型策略四个维度展开分析，并通过行业案例与数据支撑结论：一、核心差异对比：独立服务器vs高防服务器1.安全防御能力硬件资源完全独占（CPU/内存/带宽），但默认无专用防御设备

hudun9587·2025-07-09 22:59

如何识别SQL Server中需要添加索引的查询

性能瓶颈：全表扫描（TableScan）可能导致简单查询耗时数秒资源浪费：未使用索引的查询消耗额外CPU和I/O

液态不合群·2025-07-09 18:08

MSP430F247TPMR

该器件具有一个强大的16位RISCCPU，16位寄存器和有助于获得最大编码效率的常数发生器。数控振荡器（DCO）可在不到1μs的时间里从低功耗模式唤醒至运行模式。

szrileyH·2025-07-09 12:59

如何在 Android Framework层面控制高通（Qualcomm）芯片的 CPU 和 GPU。

如何在AndroidFramework层面控制高通（Qualcomm）芯片的CPU和GPU。

YoungHong1992·2025-07-09 12:24

Tesla的FSD 架构设计

以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析：一、硬件架构：从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC，包含12个Cortex-A72CPU核心、2个

WSSWWWSSW·2025-07-09 04:30

2025 年前端主流框架对比和竞争格局及趋势发展

·2025-07-09 04:29

技术支持工程师

OS与云桌面一、核心概念解析操作系统（OS）定义：管理硬件资源（CPU、内存、存储等）并为应用程序提供运行环境的系统软件，如Windows、Linux、UOS、银河麒麟等。

·2025-07-09 03:21

「论文导读」LLM高效推理与模型量化

论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术，在有限硬体资源（如单一GPU或CPU）上实现高效推理。学术背景：随着大型语言模型（LLM）如GPT-3的

雷羿 LexChien·2025-07-09 00:01

C 语言:20250708笔记

（内存条、CPU、硬盘..）开发中对于硬件的认知：硬件包括电子设备、单片机、集成电路和嵌入式系统。软件：计算机中运行的程序和数据。

遇见尚硅谷·2025-07-08 19:04

Linux 运维常用命令与基础知识指南

掌握这些核心命令和概念，将极大提升您的Linux运维效率一、系统信息与状态监控1.1系统基本信息#查看系统版本信息cat/etc/os-releaselsb_release-a#查看内核版本uname-r#查看CPU

一二三四！·2025-07-08 18:54

DPDK — App EAL options 指令行参数详解

目录文章目录目录Lcore-relatedoptions（lcore相关选项）查看CPU布局系统层面的CPU隔离-cCOREMASK-lCORELIST--lcoresCOREMAPS--master-lcoreCOREID-sSERVICE_CORE_MASKMemory-relatedoptions

范桂飓·2025-07-08 17:50

DPDK 网卡驱动之 VFIO

VFIO运行环境1.判断VFIOIOMMU是否支持BIOS是否开启虚拟化：Intel-VT虚拟化AMD-VT虚拟化系统内核是否支持对于IntelCPU，使用cat/proc/c

唯独不开心·2025-07-08 10:37

YARN container cpu超核如何解决

在ApacheHadoopYARN中，ContainerCPU超核（即Container使用的CPU资源超过分配量）是一个常见问题，可能导致集群性能下降或不稳定。

fzip·2025-07-08 08:19

修改/proc/pid/limits的max open files值

如2965进程的Maxopenfiles[root@utilshkwxadmin]#cat/proc/2965/limitsLimitSoftLimitHardLimitUnitsMaxcputimeunlimitedunlimitedsecondsMaxfilesizeunlimitedunlimitedbytesMaxdatasizeunlimitedunlimitedbytesMaxstac

·2025-07-08 08:18

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南

此外，Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能，方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之

愿天堂没有996·2025-07-08 05:53

Vulkan多线程录制Command Buffer高效指南

文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率，需遵循以下原则：每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有

你一身傲骨怎能输·2025-07-08 05:50

多核CPU如何实现数据共享与通信

文章摘要多核CPU中core1和core2通过共享内存和缓存一致性协议实现数据共享，通过读写同一内存区域交换数据，并使用MESI等协议保证缓存一致性。

你一身傲骨怎能输·2025-07-08 05:50

Vulkan工厂论：高性能渲染架构的终极秘密

相比传统API"老式工厂"的单线程指挥模式，Vulkan让CPU(工头)和GPU(工人)协同更高效，消除等待时间，充分发挥硬件性能，实现极致渲染效率。

你一身傲骨怎能输·2025-07-08 04:47

php协程处理报表,php 协程 yield

多线程更能利用多核的cpu，发挥性能。协程呢，可以说是断点，

weixin_39857876·2025-07-08 04:16

php协程,PHP协程

进程是计算机系统进行资源分配和调度的基本单位(调度单位这里别纠结线程进程的)，每个CPU下同一时刻只能处理一个进程。所谓的并行，只不过是看起来并行，CPU事实上在用很快的速度切换不同的进程。

刘保池·2025-07-08 04:15

缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级的理解

一：缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于原有缓存失效，新缓存未到期间(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU

·2025-07-08 02:01

CPU Stall优化全解析

《粒子特效导致CPUStall的优化分析》摘要文章解析了"CPUStallwaitforevent"现象，指出这是CPU因等待内存/I/O/锁等事件而暂停执行的情况。

你一身傲骨怎能输·2025-07-07 23:40

C++多线程网络编程：助力高并发服务器性能提升

多线程网络编程更是其核心优势，能充分利用多核CPU算力，让服务器同时处理多个任务，大幅提升并发处理能力和响应速度

深度Linux·2025-07-07 22:29

Redis性能优化：全网最全的一篇

硬件CPU选择高性能的多核CPU：Redis是单线程处理请求的，性能取决于单个核心的处理能力。选择高主频（3GHz以上）的CPU能有效提高Redis的单实例性能。

上海第一深情Alan·2025-07-07 21:20

MySQL性能调优实战指南：从踩坑到精通，让数据库“跑”起来！

业务高峰期数据库CPU飙到90%，慢查询堆成山；主从延迟严重，读操作频繁超时；批量插入数据时，应用卡成“PPT”；优化了半天索引，查询还是慢……别慌！

码不停蹄的玄黓·2025-07-07 20:12

Python多线程vs多进程：一场关于效率的“宫斗戏“，谁才是你的真命天子？

清晨的咖啡还冒着热气，你盯着监控面板上飙升的CPU使用率，键盘敲出的代码在"多线程"和"多进程"之间反复横跳——这可能是每个Python开发者都会经历的"效率抉择时刻"。

·2025-07-07 19:37

Python高频面试题（四）

答案：GIL使同一时刻仅一个线程执行字节码，CPU密集型任务性能受限绕过方案：使用多进程（multiprocessing）、C扩展（如Cython）、异步IO（asyncio）‌46‌协程异步调用示例‌问题

Irene-HQ·2025-07-07 17:55

【TVM 教程】如何处理 TVM 报错

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。

·2025-07-07 15:15

llama-cpp-python使用教程

1.安装1.1基础安装（CPU版）pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速（CUDA）

try2find·2025-07-07 15:11

Linux 启动过程流程图--ARM版

适用于系统开发与调试场景：ARMLinux启动全流程（含函数调用链）ARMLinux启动流程（函数级调用链）│├───**1.硬件上电与BootROM阶段**│││├───硬件复位与初始化││├───CPU

进击的程序汪·2025-07-07 13:34

内核必须懂(七): Linux四级页表(x64)

PTE获取内容最后前言Linux四级页表的作用主要就是地址映射,将逻辑地址映射到物理地址.很多时候,有些地方想不明白就可以查看实际物理地址进行分析.Intel四级页表其实很多设计的根源或者说原因都来自于CPU

weixin_34310127·2025-07-07 12:23

python profile_python程序之profile分析

2.7.5问题描述1、Python开发的程序在使用过程中很慢，想确定下是哪段代码比较慢；2、Python开发的程序在使用过程中占用内存很大，想确定下是哪段代码引起的；解决方案使用profile分析分析cpu

·2025-07-07 11:47

未来数据库硬件-网络篇

内容中，一位大佬对（获过图灵奖的大佬）OLTP系统进行了一些基准测试，发现TCP-IP协议栈对于总体CPU使用率是占在47～68%。如果使用的网络带宽增加，这个开销还会提升

·2025-07-07 11:41

Redis分片集群原理

让我们先快速回顾一下Redis扩展的演进过程：单机Redis：最简单，但也最受限于服务器的物理资源（CPU、内存、网络带宽）。一旦宕机，服务完全中断。

·2025-07-07 10:36

ModusToolbox 实战入门 - PSOC C3 Smart IO 与 GPIO 应用篇

通过本次使用smartI/O外设的实作示例，您将学习如何将按钮输入引脚通过smartI/O连接至输出引脚，以驱动外部LED，在无需CPU参与的情况下完成初始化后自动运行，进一步体验PSOC™ControlC3

WPG大大通·2025-07-07 09:00

408考研逐题详解：2010年第18题——CPU寄存器

汇编语言程序员可见的是（）A.存储器地址寄存器(MAR)\qquadB.程序计数器(PC)\qquadC.存储器数据寄存器(MDR)\qquadD.指令寄存器(IR)解析本题考查的是计算机组成原理中关于CPU

·2025-07-07 09:57

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