cpu监测

nginx性能优化及使用方面技巧

进程个数的策略：worker进程数可以设置为等于CPU的

智慧源点·2025-03-23 05:38

达梦数据库学习笔记

达梦数据库学习资料一、操作系统安装1、配置信息CPU：4核心内存：4G网络：NAT2.安装包选择选择带GUI的服务器，勾选Java平台、KDE二、安装前准备1.数据库远程访问：关闭防火墙systemctlstopfirewalld

lwq979991632·2025-03-23 05:07

Hadoop 集群规划与部署最佳实践

Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征，因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。

AI天才研究院·2025-03-23 03:47

C语言基础与进阶学习指南（附运行效果图及术语解析）

C语言基础与进阶学习指南（附运行效果图及术语解析）目录C语言标准与编译流程CPU与内存基础C语言基础语法数据类型详解变量与内存管理运算符与表达式输入输出函数函数与内存管理指针与内存操作结构体与高级应用1

算法练习生·2025-03-23 01:59

Node.js系列（2）--性能优化指南

本文将深入探讨Node.js性能优化的各个方面，包括内存管理、CPU优化、I/O优化等，帮助开发者构建高性能的Node.js应用。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-23 00:23

嵌入式硬件篇---蓝牙模块

、核心技术原理蓝牙工作流程设备发现阶段配对连接阶段数据传输阶段二、协议栈架构（以BLE为例）1.物理层2.链路层3.HCI层4.GATT三、典型应用场景扩展1.室内定位系统（蓝牙5.1+）2.运动健康监测

Ronin-Lotus·2025-03-22 18:40

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

springboot自定义封装线程池工具类

1.首先配置线程池的配置文件，在此处定义线程池的核心线程数等核心参数：/***核心线程数=cpu核心数+1*/privatefinalintcore=Runtime.getRuntime().availableProcessors

k&p·2025-03-22 13:30

网络安全-黑客攻击

主要方式如下：网络监测。一些监测网络中计算机漏洞的工具，包括嗅探应用软件，能在计算机内部或通过网络来捕捉传输过程中的密码等数据信息。社会工

刘林锋blog·2025-03-22 13:56

汇编 - 基础知识

内存地址空间总结前言汇编语言是直接在硬件之上工作的编程语言,首先了解硬件系统的结构,才能有效地应用汇编语言对其编程;值得注意的是,汇编指令是机器指令便于记忆的书写格式.此处的汇编语言版本为8086CPU

雨过濯缨·2025-03-22 13:56

云计算赛题私有云服务搭建题目

使用提供的用户名密码，登录提供的OpenStack私有云平台，在当前租户下，使用CentOS7.9镜像，创建两台云主机，云主机类型使用4vCPU/12G/100G_50G类型。

春生黎至1005·2025-03-22 11:43

python arm64_PyTorch-aarch64

PyTorch源码编译步骤：1、源码编译环境：操作系统：debian9.12交换空间：1GPython版本：3.5硬件：CPU：RK3399(aarch64)内存：4G2、下载依赖包：下载pytorch

人类0663号·2025-03-22 10:33

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU

DKPT·2025-03-22 10:03

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

基于Caffeine打造智能双模式缓存系统，通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略，实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码！

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

Golang Goroutine 入门使用

2.goroutine怎么用1.为什么要协程追求cpu的最大利用。

Vongolar·2025-03-22 09:24

LInux内核学习 -- perCPU变量

文章目录环境关于perCPU变量perCPU变量：__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍，这位老哥做了介绍，包括为什么要有这样的变量以及优势：linux

lagransun·2025-03-22 09:21

12.2 kubelet containerManager源码解读

本节重点总结:containerManager管理容器的各种资源，比如CGroups、QoS、cpuset、device等内置了很多资源管理器，总结起来就是其他manager的管家为什么要限制本地临时存储呢早期

福大大架构师每日一题·2025-03-22 09:20

current宏及Linux进程栈的底层实现

1.current宏的实现#ifndef__ASSEMBLY__structtask_struct;//用于在编译时候声明一个perCPU变量，该变量被放在一个特殊的段中，原型为DECLARE_PER_CPU

Leon_George·2025-03-22 08:49

基于STM32设计的健康检测设备(测温心率计步)（局域网）

1.项目介绍1.1开发背景本项目设计一款基于STM32F103RCT6微控制器的便携式健康监测设备，该设备能够实时监测并记录用户的生理参数，包括人体温度、心率以及日常活动中的步数，并具备将这些数据可视化显示在设备自带的

DS小龙哥·2025-03-22 08:45

QEMU 中 x86_cpu_realizefn 到 ept_emulation_fault 的调用流程解析（macos）

QEMU中x86_cpu_realizefn到ept_emulation_fault的调用流程解析在QEMU的x86虚拟化实现中，CPU的初始化与执行流程涉及多个关键函数，从CPU设备的最终初始化（x86

inquisiter·2025-03-22 06:23

探索微博世界的新视角：twiyou——您的推特好友监测神器

探索微博世界的新视角：twiyou——您的推特好友监测神器twiyouTwitterfriendmonitoringtool项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tw/

许煦津·2025-03-22 04:33

Python, Java, C ++开发全球热能动态监测APP

开发一个“全球热能动态监测APP”是一个非常有意义的想法，尤其是在能源管理和环境保护领域。以下是开发该APP的详细思路和技术实现方案，分别针对Python、Java和C++。

Geeker-2025·2025-03-22 01:12

储能EMS

系统结构示意图如下图所示：功能参数储能EMS系统包含运行监测、故障告警、参数设置、数据报表、曲线显示以及应用工具主要检测信息包含：储能电池信息、电量信息、功率曲线、PCS总充电量放电量和

dongzengwu·2025-03-21 23:53

视频管理平台：应急安全生产的坚实护盾

它不仅能够实时监测生产环境，还能在事故发生时提供关键信息，帮助企业快速响应、降低损失。

智联视频超融合平台·2025-03-21 23:48

在操作系统写回策略中，如果未命中cache，为何要先将数据读进cache再修改？

下文摘抄自小林coding（2.4CPU缓存一致性|小林coding）如果当发生写操作时，数据已经在CPUCache里的话，则把数据更新到CPUCache里，同时标记CPUCache里的这个CacheBlock

我叫磁力泵~·2025-03-21 21:37

基于MPC8377的MCPU 3U机箱CPCI板卡

板卡简介：本板为主控板（MCPU），主要负责逻辑控制、数据的处理、板卡的通信管理、系统安全保护切换以及数据存储等功能。

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家·2025-03-21 21:35

Golang-Queue 项目常见问题解决方案

该库允许根据机器有限的CPU数量创建多个

施余牧·2025-03-21 20:56

揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析

时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息，以及数字技术，从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据，对空间环境和时间环境进行实时监测，并基于复杂的数据分析和挖掘，获取有价值的信息

陈书予·2025-03-21 19:21

LoadRunner 11 性能测试全面教程

教程详细介绍LR11的组件功能、脚本开发、场景设置、测试执行、结果分析、性能指标监测、故障诊断以及自动化测试等，提供从初级到高级的完整学习路径。

金融先生-Frank·2025-03-21 19:19

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。

微网兔子·2025-03-21 17:24

常见的 Values 变化可能会导致 Pod 被重新启动

资源限制与请求：更改resources.limits或resources.requests中CPU、内存等资源

网络飞鸥·2025-03-21 15:09

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势

接收机自主完好性监测（RAIM）算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术，其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。

单北斗SLAMer·2025-03-21 14:33

MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版

InnoDBvsMyISAM通俗对比想象你开了一家银行：InnoDB就像是有保险柜的银行支持事务：比如转账，要么都成功，要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM

泥潭硬拔·2025-03-21 14:03

兵器室门禁管理系统/智慧库室管控系统

智慧营区库室联管联控系统对营区库室安全管理意义重大，它集成指纹、人脸、动态密码等多元身份识别技术，实现严谨门禁管控，非法开门即报警，断网也能保安全；整合多种报警设备，自动布防，全方位监测入侵；具备视频交互与监控功能

立控信息·2025-03-21 13:54

CPO光电共封装关键技术与Top玩家代表作

CPO（Co-PackagedOptics，光电共封装）关键技术介绍CPO（Co-PackagedOptics）是一种将光学器件与电子芯片（如ASIC、CPU、GPU等）封装在同一基板上的技术。

CoderIsArt·2025-03-21 12:17

如何将丝杆升降机与PLC控制系统集成

将丝杆升降机与PLC（可编程逻辑控制器）控制系统集成，通常涉及以下几个关键步骤：一、明确需求与设计确定控制要求：根据丝杆升降机的功能需求，明确PLC需要控制的动作、状态监测以及故障报警等功能。

demaichuandong·2025-03-21 12:09

拼多多根据ID取商品详情原数据API接口的开发、运用与收益

该接口允许开发者通过编程方式获取商品的详细信息，为电商数据分析、竞品分析、价格监测、商品推荐等多个领域带来了丰富的应用场景和显著的收益。

·2025-03-21 11:35

嵌入式硬件篇---WIFI模块

核心工作原理1.物理层（PHY）工作频段2.4GHz5GHz调制技术直接序列扩频正交频分复用高效数据编码2.协议栈架构MAC层Beacon帧4次握手3.核心工作模式二、典型应用场景1.智能家居系统远程控制环境监测视频监测

Ronin-Lotus·2025-03-21 11:35

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理

星霜笔记·2025-03-21 11:34

day01-基本查询

day011.index3条docPUTbooks/_doc/1{"title":"EffectiveJava","author":"JoshuaBloch","release_date":"2001-

·2025-03-21 07:59

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

Netty源码—2.Reactor线程模型一

答：默认是2倍CPU核数个线程。在调用EventExcutor的execute(task)方法时，会判断当前线程是否为Netty的Reactor线程，也就

东阳马生架构·2025-03-21 05:11

Starrocks使用中一些总结

总结：1、分区是为了分区内数据查询时扫描的数据量减少，提高查询效率2、更新模型比组件模型更适合实时数据的写入，使用更新模型后IO和CPU使用都会有明显的下降。

WYRM_GOLD·2025-03-21 05:41

运维颠覆！一文解锁AI赋能运维实战秘籍，效率飙升！

一、AI在故障预测与诊断中的实战故障预测实战数据收集：以Linux服务器为例，利用Prometheus监控工具收集服务器的CPU使用率、内存使用率、

ivwdcwso·2025-03-21 02:56

Spring Boot 性能优化：如何解决高并发下的瓶颈问题？

高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中，SpringBoot应用常面临四层压力传导：网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出（Linux默认仅1024个）SSL握手消耗大量CPU

zhyoobo·2025-03-21 01:44

工厂函数详解：概念、目的与作用

延迟实例化仅在需要时创建对象，避免资源浪费（如内存、CPU）。支持动态参数根据输入参数返回

漫谈网络·2025-03-21 00:35

AI推动地理信息系统（GIS）软件的创新发展与应用拓展

摘要地理信息系统（GIS）软件作为空间数据处理与分析的核心工具，在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥着关键作用。

酥脆可口·2025-03-20 23:58

园林无线灌溉控制系统组成与功能

园林无线灌溉控制解决方案，集成改造原有灌溉系统中的阀门、控制器等部件，配合监测园林环境信息的采集器，利用LORA无线网络进行通讯，经智慧农业云平台调控执行灌溉作业，实现远程手

北京聚英翱翔电子有限公司·2025-03-20 22:17

麒麟V10 arm cpu aarch64 下编译 RocketMQ-Client-CPP 2.2.0

国产自主可控服务器需要访问RocketMQ消息队列，最新的C++SDK是2020年发布的rocketmq-client-cpp-2.2.0这个版本支持TLS模式。用默认的版本安装遇到一些问题，记录一下。下载Releases·apache/rocketmq-client-cpp·GitHubhttps://github.com/apache/rocketmq-client-cpp/releases操

eamon100·2025-03-20 21:41

S32K144外设实验（三）：ADC单通道连续采样（中断）

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 21:39

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