文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理 总结 ---- 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...---- 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序SwitchToIfElseWithSwitch如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！ ---- 我是白鹿，一个不懈奋斗的程序猿。望本文能对你有所裨益，欢迎大家的一键三连！若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方，感谢大家的支持！
文章目录 前言 一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 1.2、执行未出结果的 Java 程序 二、错误处理方式 总结 前言 你使用 Eclipse 敲代码的时候...，有没有遇到过这样一种情况，明明我点击运行本程序结果却是另外一个程序的结果？...这是为什么呢？话不多说，我们从实际案例来分析错误原因。...一、错误产生场景 1.1、执行一个无误的 Java 程序（即产生结果的程序） 首先我们先执行一个 Java 程序 SwitchToIfElseWithSwitch 如下： package review3...要做一个细心的程序员哦！
PlaneWar简介 a game-PlaneWar，Written by Python 这是一个用Python写的打飞机游戏，类似当年的微信打飞机。下面有相关的截图。...其实代码也很简单，就是一些加载图片，游戏的逻辑处理，加载游戏音效。怎么个Python游戏用的核心库：pygame。以后打算用Java再写一个。里面的代码就不详细介绍了。...有兴趣的可以访问我的GitHub项目。不过需要安装Python环境，最好是Python3环境。 GitHub地址：见文末 初始界面： 初始界面 如上图：程序运行之后的界面。
为什么要学Linux 在回答学什么之前，我们先看看为什么要学。...在我看来，学习Linux主要有以下两点原因 使用标准C/C++ 编写运行在Linux上的应用程序 编写部署在Linux上的应用程序，如Python，Java web服务程序 一探究竟。...也欢迎运维的朋友留言纠正或者补充我的说法。 底层开发需要了解uboot，文件系统，内核等底层相关内容，主要工作可能涉及文件系统裁剪，驱动开发，内核模块定制（如内存管理，进程调度）等等。...应用开发自然是需要学习如何开发在Linux上运行的应用程序，如何定位Linux应用程序问题等等。...越是疑难问题，越需要这些最基本的知识。 怎么学？ 来到了大家最关心的问题了，同样的，每个人的情况不太一样，这里只给出我的个人建议。
本指南的目的是解释为什么在Python中需要多线程和多处理，何时使用多线程和多处理，以及如何在程序中使用它们。作为一名人工智能研究人员，我在为我的模型准备数据时广泛使用它们!...CPU绑定任务是花费大部分时间在CPU上执行计算的程序(数学计算、图像处理等)。如果计算可以彼此独立地执行，我们就可以将它们分配到可用的CPU内核中，从而显著提高处理速度。...对于CPU绑定的任务，因为一次只执行一个线程，即使生成多个线程，并且每个线程都有自己的数目来检查素数，CPU仍然一次只处理一个线程。实际上，这些数字仍然会被一个接一个地检查。...每个进程都有自己的解释器和内存空间，因此GIL不会阻止任何事情。本质上，每个进程使用不同的CPU内核同时处理不同的数字。...如果一次生成的进程超过CPU的处理能力，您将注意到性能开始下降。这是因为操作系统现在必须做更多的工作来交换CPU内核内外的进程，因为您的进程比内核多。
Python线程 进程有很多优点，它提供了多道编程，可以提高计算机CPU的利用率。既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的。...1）轻型实体 线程中的实体基本上不拥有系统资源，只是有一点必不可少的、能保证独立运行的资源。 线程的实体包括程序、数据和TCB。...4 在只有用户级线程的系统内，CPU调度还是以进程为单位，处于运行状态的进程中的多个线程，由用户程序控制线程的轮换运行；在有内核支持线程的系统内，CPU调度则以线程为单位，由OS的线程调度程序负责线程的调度...5 用户级线程的程序实体是运行在用户态下的程序，而内核支持线程的程序实体则是可以运行在任何状态下的程序。 内核线程的优缺点： 优点：当有多个处理机时，一个进程的多个线程可以同时执行。...允许每个进程定制自己的调度算法，线程管理比较灵活。 线程能够利用的表空间和堆栈空间比内核级线程多。 同一进程中只能同时有一个线程在运行，如果有一个线程使用了系统调用而阻塞，那么整个进程都会被挂起。
内核实现线程则会导致线程上下文切换的开销跟进程一样大，所以折衷的方法是轻量级进程（Lightweight）。在linux中，一个线程组基本上就是实现了多线程应用的一组轻量级进程。...我理解为 进程中存在用户线程、轻量级进程、内核线程。 语言层面实现轻量级进程的比较少，stackless python，erlang支持，java并不支持。 三、协程 协程的定义？...颜开、许式伟均只说协程是轻量级的线程，一个进程可轻松创建数十万计的协程。仔细研究下，个人感觉这些都是忽悠人的说法。从维基百科上看，从Knuth老爷子的基本算法卷上看“子程序其实是协程的特例”。...从操作系统有没有调度权上看，协程就是因为不需要进行内核态的切换，所以会使用它，会有这么个东西。赖永浩和dccmx 这个定义我觉得相对准确 协程－用户态的轻量级的线程。...“一个Goroutine是一个与其他goroutines 并发运行在同一地址空间的Go函数或方法。一个运行的程序由一个或更多个goroutine组成。它与线程、协程、进程等不同。
随着计算能力的增加，原来都是单一的进程运行在CPU上，而现在，需要各种进程运行在CPU上，所谓的多道程序设计，也就是多人多任务的操作系统，进程，只是CPU的一种抽象；进程，是程序的运行时的形态；进程，是用来分配资源的最小单位...在程序运行的时候，启动一个进程，但是对于进程来说，总是会发生相关的IO操作的，从而总是会出现阻塞的情况，那么必然会进行进程的切换，从而要耗费大量的CPU时间，为了更好的提高性能，从而有了线程，可能在一个进程中运行几个线程...cpu上，从而可以看看是不是真的多线程，例如python就是假的，同一时刻，有GIL的存在。。。...在上面的结果中，这种带有中括号的，就是内核线程。。。 竞态条件，就是所谓的多个进程或者多个线程一起访问同一个临界区，那么并发控制怎么办？你要写入，我也要写入。。。冲突。。。...哼，所谓的竞争，简直是FUCK。。。 这就是所谓的锁的由来，在同一时刻，只让一个进程或者线程进入操作。。。也可以用硬件来实现，屏蔽中断？
目录： 进程管理 程序运行过程 进程实体的组成 进程的组织 进程的状态与转换 进程控制 为什么需要原语？ 原语的实现？...， 但由于没有空闲CPU，就暂时不能运行； 运行态：如果一个进程此时在CPU上运行，那么这个进程 处于“运行态”。...在多道程序设计的环境下（就是我们通常所说的多个程序同时运行时），CPU是不断地交替地将这些程序的指令一条一条的分别执行，这样从宏观上看我们就感觉多个程序是在同时执行，但从微观上看则是CPU在不同的时间段...早期线程实现方式 多对一模型:多个用户级线程映射到一个内核级线程。且一个进程只被分配一个内核级线程。 线程模拟实现代码如下： 模拟线程实现 从代码的角度看，线程其实就是一段代码逻辑。...利用率 = 忙碌的时间 / 总时间 Eg:某计算机只支持单道程序，某个作业刚开始需要在CPU上运行5秒， 再用打印机打印输出5秒，之后再执行5秒，才能结束。
基本概念： 课本概念：程序的一个执行实例，正在执行的程序等 内核观点：担当分配系统资源（CPU时间，内存）的实体 我们也同任务管理器看到，进程是可以同时存在非常多的 3.2 进程管理 我们知道了进程是什么...，数据各自开辟空间，私有一份（采用写时拷贝） 创建一个进程，本质是系统中多一个进程，多一个进程，就是多一个内核task_struct 父进程的代码和数据是从磁盘加载来的，子进程的代码和数据会默认进程父进程的代码和数据...为什么要创建子进程呢：因为我们想要通过子进程与父进程执行不一样的代码，在特殊情况下可以提高运行效率。...if 与 else 的代码不可能一起运行，这是因为之前学习的都是单进程，在多进程中可以做到，即使这样，那也也有很多疑问： 同一个 id 为什么可以即等于零 又 不等于于零？？？...) fork() 有两个返回值，父子进程代码共享，数据各自开辟空间，私有一份（采用写时拷贝），创建一个进程，本质是系统中多一个进程，多一个进程，就是多一个内核task_struct ，父进程的代码和数据是从磁盘加载来的
其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上： 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。...5 用户级线程的程序实体是运行在用户态下的程序，而内核支持线程的程序实体则是可以运行在任何状态下的程序。 内核线程的优缺点 优点：当有多个处理机时，一个进程的多个线程可以同时执行。...允许每个进程定制自己的调度算法，线程管理比较灵活。 线程能够利用的表空间和堆栈空间比内核级线程多。 同一进程中只能同时有一个线程在运行，如果有一个线程使用了系统调用而阻塞，那么整个进程都会被挂起。...Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。 ...== '__main__':开启进程 必须有这句话，但是开启线程不需要 这种现象只在windows操作系统上才出现 数据的共享问题：在进程之间数据隔离，在线程之间数据共享 内存数据的共享问题 from
缺少状态计算的抽象（即无法在单独的“任务”之间共享变量）。 Ray是一个快速、简单的框架，用于构建和运行解决这些问题的分布式应用程序。...使用M5实例类型（M5.large用于1个物理内核，M5.24XLarge用于48个物理内核）在EC2上运行基准测试。这里提供了运行所有基准的代码。这篇文章中包含了缩写的代码片段。...基准2:有状态计算 需要在许多小工作单元之间共享大量“状态”的工作负载是对Python多处理构成挑战的另一类工作负载。这种模式非常常见，我用一个玩具流处理应用程序来说明它。 ?...在拥有48个物理内核的机器上，Ray比Python多处理速度快6倍，比单线程Python快17倍。在少于24个内核上，Python多处理并不比单线程Python表现得更好。...因为它必须传递如此多的状态，所以多处理版本看起来非常笨拙，最终只在串行Python上实现了很小的加速。实际上，您不会编写这样的代码，因为您只是不会使用Python多处理进行流处理。
CPU，执行所有的计算任务；操作系统负责任务的调度、资源的分配和管理；应用程序是具有某种功能的程序，程序是运行在操作系统上的。...进程是一个具有一定独立功能的程序在一个数据集上的一次动态执行的过程，是操作系统进行资源分配和调度的一个独立单位，是应用程序运行的载体。...内核线程的调度，上下文切换的开销较大（虽然没有进程上下文切换的开销大），导致用户线程的执行效率下降。 多对一模型 多个用户线程映射到一个内核线程上，线程间的切换由用户态的代码来进行。...多对多模型 结合了一对一模型和多对一模型的优点，多个用户线程映射到多个内核线程上，由线程库负责在可用的可调度实体上调度用户线程。这样线程间的上下文切换很快，因为它避免了系统调用。...add 操作，但是由于创建线程太多，这个测试用例在我的机器上要跑 1 分钟左右。
，可以更方便理解IO，在《堆外内存》[1]中提到linux的处理IO流程以及Zero-Copy技术，算是IO模型更深入的知识点 应用程序发起的一次IO操作实际包含两个阶段： •1.IO调用阶段：应用程序进程向内核发起系统调用...在这种模式中，Reactor、Acceptor和Handler都运行在一个线程中 单 Reactor 单进程的模式优点就是很简单，没有进程间通信，没有进程竞争，全部都在同一个进程内完成。...但其缺点也是非常明显，具体表现有： •只有一个进程，无法发挥多核 CPU 的性能；只能采取部署多个系统来利用多核 CPU，但这样会带来运维复杂度，本来只要维护一个系统，用这种方式需要在一台机器上维护多套系统...•Handler 在处理某个连接上的业务时，整个进程无法处理其他连接的事件，很容易导致性能瓶颈 因此，单 Reactor 单进程的方案在实践中应用场景不多，只适用于业务处理非常快速的场景，目前比较著名的开源软件中使用单...•Reactor 承担所有事件的监听和响应，只在主线程中运行，瞬间高并发时会成为性能瓶颈 多Reactor多线程 为了解决单 Reactor 多线程的问题，最直观的方法就是将单Reactor改为多Reactor
当进程/线程运行在用户空间时就处于用户态，运行在内核空间时就处于内核态： 运行在内核态的程序可以访问用户空间和内核空间，或者说它可以访问计算机的任何资源，不受限制，为所欲为，例如协调 CPU 资源，分配内存资源...运行在用户态的程序只能访问用户空间 那为什么要区分用户态和内核态呢？...在多对一模型中，多个用户级线程映射到某一个内核线程上 线程管理由用户空间中的线程库处理，这非常有效 但是，如果进行了阻塞系统调用，那么即使其他用户线程能够继续，整个进程也会阻塞 由于单个内核线程只能在单个...CPU 上运行，因此多对一模型不允许在多个 CPU 之间拆分单个进程 从并发性角度来总结下，虽然多对一模型允许开发人员创建任意多的用户线程，但是由于内核只能一次调度一个线程，所以并未增加并发性。...多对多模型将任意数量的用户线程复用到相同或更少数量的内核线程上，结合了一对一和多对一模型的最佳特性 用户对创建的线程数没有限制 阻止内核系统调用不会阻止整个进程 进程可以分布在多个处理器上 可以为各个进程分配可变数量的内核线程
您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。...在某些情况下，您希望连接尽可能多的物联网传感器或设备，以降低硬件成本。在其他情况下，例如自动驾驶汽车，您希望最大化可以安装在单个 Jetson 设备上并实时运行（就内存而言）的模型实例的数量。...所以在左边你可以看到一个 onox 模型，它是一个基线模型，我希望你注意每秒帧数的 fps，换句话说，这是吞吐量，这是使用 onyx 运行时的基线模型，没有什么特别之处，并且在随机优化的这一步中我想做的是使用...，实际上还有很多其他的过程，比如预处理、后处理和数据加载、数据复制以及除了推理之外的很多其他事情，它们都是重复的，它们在一秒钟内发生了很多很多次，这就是为什么我建议对所有内容进行端到端的基准测试，并且也分别对所有内容进行基准测试...技巧5：使用并发代码和多进程 提高代码优化的一种方法是使用并发代码并允许多个进程同时运行。这使应用程序可以一次对更多图像进行分析，而不是一次只分析一张。
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