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利用pprof对golang进行性能分析

利用pprof进行性能分析pprof性能分析的5个方面一、性能分析的五个核心维度CPU分析-剖析程序的CPU使用情况，定位高耗时函数内存分析-追踪内存分配与泄露，优化内存使用模式IO分析-监控文件/网络

忍界英雄·2025-03-17 19:00

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。

来自于狂人·2025-03-17 13:51

探秘Executor的生命周期：从启动到销毁

1.2Executor的优势Executor框架的优势主要体现在以下几个方面：提高资源利用率:通过线程池技术，Executo

AI天才研究院·2025-03-17 13:49

ServerStatus牛逼！！

作为一名攻城狮，面对各种服务器内存飙高、CPU猛增、磁盘打满等等服务器问题，可谓是伤透了我们的心。不仅要开发，还要处理这些问题，大把的时间浪费了，这时候一个好的全面的监控工具尤为重要了。

架构文摘JGWZ·2025-03-17 12:09

托盘四向车与子母车对比

其支持交叉轨道设计，且可灵活到达任意货位，空间利用率可达80%-90%。例如，在多层货架系统中，通过提升机配合，四向车可覆盖全

骞途·2025-03-17 11:37

blockly二次开发

目前有的问题1.文档少,主要是因为谷歌的网站上不去,2.BlocklyDevelopTools使用有问题,预览有问题,暂时无法解决.目前源码下载难度较大github下载速度慢,自己在gitee上弄了一份

刘阿去·2025-03-17 06:33

python记录运行时间_计算python程序运行时间

python程序的运行时间，考虑多现在计算机都是多进程执行环境，本文介绍的方法，前两种统计了其它进程的时间，实际上是python程序执行开始和结束的时间，只有最后一个方法，是计算的python程序的独自占用的CPU

weixin_39668408·2025-03-17 05:47

Redis数据的删除策略

redis服务器有很多操作需要执行时，CPU的压力会很大，于是redis中的策略是，在内存还够的前提下，先不释放已删除数据的内存空

l1050188952·2025-03-17 05:15

kubernetes集群监控 Kube-Prometheus-Stack

Kubernetes集群监控的内容通常包括以下几个方面：基础设施监控：监控物理服务器、虚拟机或云实例的资源使用情况，包括CPU、内存、磁盘和网络等指标。

xiaojinran·2025-03-17 03:34

实验六多cache一致性——监听协议_多核Cache一致性

在摩尔定律不太适用的今天，人们试图增加CPU核数以提升系统整体性能。这类系统称之为多核系统（简称MP，Multi-Processor）。

weixin_39576336·2025-03-17 00:07

Adobe Premiere Pro2023配置要求

Windows系统最低配置处理器：Intel®第六代或更新版本的CPU，或AMDRyzen™1000系列或更新版本的CPU，需要支持AdvancedVectorExtensions2（AVX2）。

小魚資源大雜燴·2025-03-16 22:28

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构

从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度：根据策略优化资源利用率二

weixin_42587823·2025-03-16 21:18

3.13.0 python 配置tensorflow（CPU版本）

condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源：Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了：condaenvironment里什么都没有，理

m0_Gattuso·2025-03-16 21:48

新兴技术对 TCP/IP 链路层性能提升的影响研究

目录软件定义网络（SDN）对链路层性能的优化灵活的流量调度快速的故障恢复网络功能虚拟化（NFV）在链路层的优势体现降低硬件成本与灵活部署提升资源利用率5G技术对链路层的革命性影响超高速率与低延迟传输海量连接支持在数字化时代浪潮中

wire290·2025-03-16 20:41

ARMv7 汇编在线调试工具

qiuzen·2025-03-16 19:34

【kafka的零拷贝原理】

在传统的数据传输过程中，数据需要在用户态和内核态之间多次拷贝，这不仅浪费CPU资源，还会增加延迟。而零拷贝技术通过避免这些不必要的拷贝操作，直接在内核空间进行数据传输，从而大大提高了

@Corgi·2025-03-16 17:50

es 慢查询引起 cpu报警处理方法

1、查看当前任务GET_cat/tasks?v分析执行时间长的语句2、查看当前热线程GET_nodes/hot_threads3、查看任务详情，id要是父节点。分析查询语句GET/_tasks/HnZ6wy9fS_u9FTVTIAvoVg:296607276744、取消任务POST_tasks/HnZ6wy9fS_u9FTVTIAvoVg:29660727674/_cancel慢查询的防治方法1、

qq_35640866·2025-03-16 16:13

elasticsearch 横向扩展-添加节点

environments目前现状：os:centos6.6elasticsearch:2.4cpu:8mem:48disk:8Tindex:4

yp2800·2025-03-16 16:40

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

在这种情况下，如何充分利用多核CPU、共享内存等资源并发地处理多项任务就成为现代系统设计者们必备技能之一。本书将以实操为导向，全面

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

性能2-Docker 可能会减慢你的代码并扭曲基准测试结果

因此，Docker镜像似乎是测量代码CPU性能的可重现环境的良好选择。然而，实际情况要复杂一些。有时，在Docker中运行代码实际上会减慢你的代码并扭曲性能测量结果。例如，在mac

李星星BruceL·2025-03-16 10:57

垃圾收集算法

常见算法引用计数记录每个对象的引用次数，当引用次数为零时回收对象标记-清除根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象分代回收基于观察到大多数对象生命周期较短，而少数对象生命周期较长的优化算法空闲回收在CPU

zhangpeng455547940·2025-03-16 09:53

JVMGC的分类详解

，该GC适用于单CPU机器。第二种为ThroughputGC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。

qq_17805795·2025-03-16 07:38

顺序表和链表的比较

2.CPU高速缓存命中率更高。(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

MySQL 深度分页如何优化？

这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。

司徒阿宝·2025-03-16 04:47

提速 Java性能优化实战：6大技巧解锁丝滑体验

1.代码层面优化避免不必要的对象创建频繁的对象创建和销毁会占用大量的CPU时间和内存资源。尽量重用对象，特别是在循环中。

墨瑾轩·2025-03-16 03:12

hive 中优化性能的一些方法

通过合理的优化方法，可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法：1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。

闯闯桑·2025-03-16 02:30

DPU的架构：模块化与可扩展性

5.PCIe接口模块提供与主机CPU的高

绿算技术·2025-03-16 02:58

GPU的优势：并行计算的利器

GPU相较于CPU，在并行计算方面具有以下优势：强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心，能够同时执行大量的线程，非常适合处理数据并行性高的任务。

绿算技术·2025-03-16 02:28

数据处理的革命性引擎

随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化，传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下，DPU（DataProcessingUnit，数据处理单元）应运而生。

绿算技术·2025-03-16 02:28

Linux线程

线程是cpu任务调度的最小单位进程是操作系统资源分配的最小单位进程和线程的区别：1.线程是cpu任务调度的最小单位进程是操作系统资源分配的最小单位2.线程是一个轻量级的进程，所在进程为其分配独立的栈区空

Ccc030.·2025-03-16 01:57

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查线上系统突然变慢，CPU飙升，内存告警，业务超时……面对这些危机时刻，你是束手无策还是胸有成竹？

SuperMale-zxq·2025-03-16 01:57

51单片机的工作过程

例如，当CPU要从只读存储器（ROM）中读取某条指令时，会通过地

二年级程序员·2025-03-16 00:47

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中，GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。

·2025-03-16 00:16

JavaScript性能优化实战：从8s到0.8s的极致提升

‌摘要‌：页面卡顿、内存泄漏、CPU爆满？本文通过‌6个真实场景‌+‌可运行代码示例‌，手把手教你掌握JS性能优化核心技术！

小诸葛IT课堂·2025-03-15 21:28

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

信息技术常见专有名词信息技术基础课程中常见的专有名词英文缩写或简称及其详细含义，按领域分类整理：硬件与存储CPU(CentralProcessingUnit)中央处理器，负责执行计算机指令和处理数据。

learning-striving·2025-03-15 21:25

【前端拓展】Canvas性能革命！WebGPU + WebAssembly混合渲染方案深度解析

真实场景痛点分析：传统WebGL在高频数据更新时存在CPU-GPU通信瓶颈JavaScript的垃圾回收机制导致渲染卡顿复杂物理模拟（如SPH流体）难以在单线程中实现技术选型对比：graphLRA[计算密集型任务

爱上大树的小猪·2025-03-15 21:24

嵌入式面试真题——上半部与下半部

软中断可以在多个CPU上并行运行，包括同一种类型的软中断，所以需要处理好同步问题，比如使用自旋锁。不过，软中断的代码必须是可以重入的，这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。

70000cc·2025-03-15 17:57

一次诡异的 JVM OOM 事故原创

首先从对话中，我们可以看到内存溢出呈现两种情况：运行一段时间之后，CPU飙高；服务假死，表现出来日志没有任何输出。

程序员小2·2025-03-15 11:08

Pycharm中import torch报错解决方案（Python+Pycharm+Pytorch cpu版）

pycharm环境搭建完毕后，编写一个py文件demo，importtorch报错，提示没有。设置python解释器：选择conda环境，使用现有环境，conda执行文件找到Anaconda安装路径下Scripts文件夹内的conda.exe，最后选择含有torch软件包的虚拟环境，题主创建名为pytorch。创建完解释器后，下方会显示出该解释器/虚拟环境下的所有软件包，看到有pytorch包即选

波波仔86·2025-03-15 11:07

JVM内存监控及调优分析

生产环境CPU负载飙高该如何处理？生产环境出现死锁该如何

闲着无聊整些资料·2025-03-15 10:33

MySQL慢SQL优化方案详解：从诊断到根治的完整指南

的致命影响当数据库响应时间超过500ms时，系统将面临三大灾难链式反应：用户体验崩塌页面加载超时率上升37%用户跳出率增加52%核心业务转化率下降29%系统稳定性危机连接池耗尽风险提升4.8倍主从同步延迟突破10秒阈值磁盘IO利用率长期超

jiajia651304·2025-03-15 05:44

安装cpu版本的paddleocr

1.CPU版的PaddlePaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle==2.6.1-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple2、验证安装安装完成后您可以使用

NO1212·2025-03-15 05:42

idea java cpu100_Intellij Idea cpu 100% 卡顿解决办法

配置文件位置修改配置文件idea.vmoptions具体参数配置#堆栈设置-Xms4096m-Xmx4096m-Xmn3072m-XX:MetaspaceSize=1024m-XX:MaxMetaspaceSize=1024m-XX:+AlwaysPreTouch-XX:InitialCodeCacheSize=1200m-XX:ReservedCodeCacheSize=1200m-XX:+Us

weixin_39968760·2025-03-15 01:08

idea cpu干到100%的解决方法?

IntelliJIDEA2024.1.7(UltimateEdition)jdk版本:1.8操作系统版本:win10二、解决办法Help>>ChangeMemorySettings设置成2048M后重启idea三、说明idea将cpu

紫乾2014·2025-03-15 01:33

Linux中如何终止进程？这三种办法要刻在脑子里

资源霸占：某个进程狂吃CPU或内存，让系统慢如蜗牛。任

wljslmz·2025-03-14 23:25

【Python】multiprocessing 模块：多进程并行计算

Pythonmultiprocessing模块Python的multiprocessing模块用于多进程并行计算，可以充分利用多核CPU进行任务加速，突破PythonGIL（全局解释器锁）的限制，提高程序执行效率

彬彬侠·2025-03-14 23:18

云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件

它提供与OpenAI兼容的API，支持在CPU和GPU上运行，并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统，能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。

·2025-03-14 22:37

为什么程序员需要学习数字电路

1.数字电路与计算机的关系计算机的核心是中央处理器（CPU），而CPU的本质是由大量的数字电路组成的。数字电路通过

Vitalia·2025-03-14 21:33

python笔记：进程和线程—分布式进程

一、分布式进程Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

zyckhuntoria·2025-03-14 17:24

python进程和线程之间通信_python进程和线程通信

1，线程(Thread)使用多线程可以有效的利用CPU资源(Python例外)。然而多线程所带来的程序的复杂度也不可避免，尤其是对竞争资源的同步问题。

weixin_39718890·2025-03-14 16:21

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