背景 在我们日常业务开发过程中，或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中，就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢？...通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...那具体应该怎么设置大小呢？ 假设这个应用是两者混合型的，其中任务即有 CPU 密集，也有 IO 密集型的，那么我们改怎么设置呢？是不是只能抛硬盘来决定呢？ 那么我们到底该怎么设置线程池大小呢？...(线程 IO time + 线程 CPU time) 该请求计算时间 （线程 CPU time） CPU 数目 请求消耗时间 Web 服务容器中，可以通过 Filter 来拦截获取该请求前后消耗的时间...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。 如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C) CPU数量是确定的，CPU使用率是目标值也是确定的，W/C也是可以通过基准程序测试得出的。...article/details/78990156 《java虚拟机并发编程》 腾讯面试官：线程池要设置多大： http://www.zyiz.net/tech/detail-121726.html 如何合理地估算线程池大小
问题 C 语言中如何确定数组的元素个数？ 回答 int a[17]; size_t n = sizeof(a) / sizeof(int); 但上面的写法还有点不足。...如果以后数组 a 的类型变为其它类型，那么 sizeof(int) 这种写法就会出现兼容问题，所以建议下面的写法， size_t n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); 如果你的程序需要大量使用这种语句
上周写过一个什么是大小端的答疑解惑，今天接着说如何使用C语言来确定当前系统的大小端，下面介绍两种有效的方法。...方法1：利用union类型 —— 可以利用union类型数据的特点：所有成员的起始地址一致。
由此，最直观的超参数就是batch的大小——我们可以一次性将整个数据集喂给神经网络，让神经网络利用全部样本来计算迭代时的梯度（即传统的梯度下降法），也可以一次只喂一个样本（即严格意义上的随机梯度下降法，...当然得益于GPU里面超多的核，超强的并行计算能力啦。 因此，在工程实际中，从收敛速度的角度来说，小批量的样本集是最优的，也就是我们所说的mini-batch。...插播一下，鞍点就是loss曲面中像马鞍一样形状的地方的中心点，如下图： ?...但是实际上，工程中却不怎么容易陷入很差劲的局部最优点或者鞍点，这是为什么呢？...暂且不说一些很高深的理论如“神经网络的loss曲面中的局部最优点与全局最优点差不太多”，我们就从最简单的角度想~ 想一想，样本量少的时候会带来很大的方差，而这个大方差恰好会导致我们在梯度下降到很差的局部最优点
image.png 窗口大小 image.png ?...OpenCV中标准差与窗口大小的换算 在OpenCV函数createGaussianFilter中，若未指定窗口大小，通过\(\sigma\)推算窗口大小方式如下，半径为\(\sigma\)的3或4倍：...image.png 具体地，在函数getGaussianKernel中，当ksize不大于7时，直接从内部的\(small_gaussian_tab\)取对应大小的高斯核，若大于7，则使用上式计算出\(...window size of a Gaussian filter Optimal Gaussian filter radius Fast Almost-Gaussian Filtering 本文出自本人博客：如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小
翻译｜毛家琦 校对｜秦江杰 在 Flink 社区中，最常被问到的问题之一是：在从开发到生产上线的过程中如何确定集群的大小。这个问题的标准答案显然是“视情况而定”，但这并非一个有用的答案。...需要考虑的关键指标是： 每秒记录数和每条记录的大小 已有的不同键（key）的数量和每个键对应的状态大小 状态更新的次数和状态后端的访问模式 最后，一个更实际的问题是与客户之间围绕停机时间、延迟和最大吞吐量的服务级别协议...从 Kafka 消息源消费的每条消息大小（平均）为 2 kb。 假设吞吐量为每秒 100 万条消息。要了解窗口运算符（window operator）的状态大小，需要知道不同键的数目。...要了解磁盘访问成本，请查看窗口运算符（window operator）如何访问状态。Kafka 源也保持一定的状态，但与窗口运算符相比，它可以忽略不计。...要了解窗口运算符（window operator）的状态大小，需要从不同的角度进行查看。Flink 正在用 1 分钟的滑动窗口计算 5 分钟的窗口量。
最近使用FATFS读写NANDFLASH，研究了一下小型文件系统的中的簇和扇区的具体含义，簇是文件系统使用的单位，扇区是物理介质（FLASH）使用的单位。...在FATFS中具体操作如下：簇的大小是根据使用者在格式化是通过函数f_mkfs（）定的，文件需要操作的FLASH的扇区大小是根据ffconf.h中的参数定的（FF_MIN_SS和FF_MAX_SS这两个参数...），如果需要操作多个硬盘且扇区大小不一样，FF_MIN_SS和FF_MAX_SS这两个参数的区间范围需要包括所有需要的扇区大小。...并在函数disk_ioctl（）中设置每个硬盘的扇区大小。每一个硬盘的扇区大小FATFS可通过函数disk_ioctl（）获得。...扇区大小指的是FLASH操作的最小单位，这个需要根据使用的不同介质具体定。比如SD卡需要查询支持的扇区大小并通过命令设置，nandflash需要根据自己使用的均衡算法定。
我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。..., 10]) sess = tf.Session() sess.run(tf.shape(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...768. 512.]] [[ 968. 1452. 968.] [1460. 2190. 1460.] [ 968. 1452. 968.]]]] (2, 3, 3, 2) 以上这篇TensorFlow中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了
卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？...现在业界里提出的各种fancy结构中不少都是不断trial and error，试出来一个效果不错的网络结构，然后讲一个好听的story，因为深度学习理论还不够，所以story一般都是看上去很美，背后到底是不是这回事只有天知道...https://kaggle2.blob.core.windows.net/forum-message-attachments/69182/2287/A%20practical%20theory%20for...观察loss胜于观察准确率 准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1....field的大小 CV的任务, context window是很重要的.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...首先我在D:\downloadSoftware\lua-5.3.5_Win64_bin目录下创建了一个hello.lua的文件，文件内容如图，是一个简单的lua程序。运行这个文件有两种方式。...第一种：进入cmd命令行，然后进入源文件的目录下 执行命令luac hello.lua（后面的是文件名），可以看到当前目录下生成了一个文件hello.out，这是源文件编译好了，然后执行命令lua hello.out...，可以看到程序正确运行，这就是简单的使用说明。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。 由于CPU的核心数有限，线程之间切换也需要开销，频繁的切换上下文会使性能降低，适得其反。 简单的总结就是： Ncpu 表示 核心数。...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C) CPU数量是确定的，CPU使用率是目标值也是确定的，W/C也是可以通过基准程序测试得出的。...这个经验公式的原理很简单，T个线程，每个线程占用P的CPU时间，如果刚好占满C个CPU,那么必有 T * P = C。 如果一个web程序有CPU操作，也有IO操作，那该如何设置呢？
最近在帮忙定位一个问题，涉及到某个应用自动启动了，为了确定是谁调用的，使用如下的日志进行查看（注：为了简单考虑，下面的启动者为launcher） 1 2 3 4 (pre_release|✔) % adb...确定 uid 10070 是哪个 App 确定uid不能说明问题，我们至少需要确定是哪个应用，我们尝试使用下面的命令过滤进程有关数据 1 2 adb shell ps | grep 10070 没有任何数据输出...156312 0 0 S com.huawei.android.launcher 我们发现了u0_a70和10070貌似有一些关联（至少都含有70） 于是我们使用下面的命令确定...u0_a70 的含义 u0 默认的手机第一个用户（可以通过设置里面的多用户新增和切换） a 代表app 70 代表着第70个应用 转换公式 简单而言，对应的公式是这样 u0_a70 = “u0_” +...“a” + (uid(这里是10070) – FIRST_APPLICATION_UID(固定值10000)) 具体复杂的转换，请参考这段代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
这是一篇关于如何通过一些常用的命令，显示 CentOS 或 RedHat 中的 Linux 目录大小，以及哪些文件夹占用的空间最大的教程。...搜索当前的 CentOS 或 RedHat 文件夹 您可以使用以下命令，在命令行中向下搜索当前文件夹的大小： du -h --max-depth=1 |grep -v -e [0-9].[0-9]K...百分比是相对于当前目录的大小，图是相对于当前目录中的最大项目; e - 显示/隐藏“隐藏”或“排除”的文件和目录。...请注意，即使看不到隐藏的文件和目录，它们也仍然存在，并且仍包含在目录大小中； i - 显示有关用法和大小的突出显示的项目信息； r...结论 如您所见，Linux 目录大小可以通过多种不同的方法来确定，如果您还有其他一些经常使用的相关命令，欢迎在下面的评论中添加。
UPDATED：如果版本够，记得试试 redis-cli 的 bigkeys 选项 如果 MySQL 数据库比较大的话，我们很容易就能查出是哪些表占用的空间；不过如果 Redis 内存比较大的话，我们就不太容易查出是哪些...（种）键占用的空间了。...有一些工具能够提供必要的帮助，比如 redis-rdb-tools 可以直接分析 RDB 文件来生成报告，可惜它不能百分百实现我的需求，而我也不想在它的基础上二次开发。...~ "ADD|SET|STORE|PUSH" {print $4}' 此外，需要注意的是：因为 DEBUG 返回的 serializedlength 是序列化后的长度，所以最终计算的值小于实际内存占用，...但考虑到相对大小依然是有参考意义的。
此外，历史上，日历时钟还使用过粗粒度的计时方案，如老版的 Windows 系统的时钟最小粒度是 10 ms。当然，在最近的系统里，这不再是问题。...逻辑时钟不会追踪自然时间或者耗时间隔，而仅用来确定的系统中事件发生的先后顺序。...通过该不确定预估，我们可以确定准确时间点就在该时钟范围内。此时，区间的大小取决于，上一次同步过后本地石英钟的漂移多少。 用于快照的时钟同步 在“快照隔离和可重复读”一小节，本书讨论过快照隔离。...但现实中，由于时钟同步的不确定性，用这种方法产生事务 ID 是不太靠谱的。 但 Spanner 就使用了物理时钟实现了快照隔离，它是如何做到可用的呢？...那么一个很直接的问题就是：对于每个主副本来说，为了保证安全的接受写入，我们需要确定它仍是事实上的主副本。那我们如何确定呢？
因此，如何应对这种未来的不确定性，从中找寻到确定性，是每一位在职业道路上寻求进阶的人必须面对和解决的问题。 面对未知：认知的鸿沟 首先，我们需要认识到的是，面对未知并不意味着无助。...因此，对未来的不确定性感到恐惧，实际上是一种对未知的自然反应，它存在于每个人的生活和职业中。 在职业发展中，我们可能会面对新的职业角色，新的行业环境，或者新的技术挑战，这些都可能带来未知和不确定性。...应对策略：从不确定性中找寻确定性 虽然未来充满了未知，但我们可以采取一些策略，来找寻确定性，以应对未来的挑战。 明确长远目标：首先，我们需要明确自己的长远目标。...因此，接受不确定性，不再抵抗它，而是将其视为一个学习和成长的机会，这是我们找到职业发展中的确定性的关键。 在面对职业发展的不确定性时，我们不能等待未来自己揭示出来。...总结 在我们的职业生涯中，无论我们是初入职场的新手，还是经验丰富的专家，我们都会面临未来的不确定性。这是一种无法避免的现实，但并不需要让我们感到恐惧。
在这里，主要分享一下我是如何慢慢一步步做到自己比较理想的职业的。...而且，随着互联网的普及，这个社会每天都在产生新的你从没听说的职业，也同时有很多旧的职业在消失，根本看不清未来哪些职业是靠谱的、适合的、有前景的。...在不断变化的职业世界中，我发现需要找到自己内在不变的东西，也就是我的兴趣、能力、价值观三者的交汇处。于是，我仔细回顾我的成长经历、家庭背景、大学干过的各种事。...于是，即使是在油田工作那半年业余时间我也是做销售，后来从油田辞职出来去的一个做企业培训工作中做的是培训助教和销售的工作，后来又做了几份销售工作，在去年10月份我开始运营一个微信公共号幸福销售人，截止目前写了...今年4月份，我跳槽到一家在线教育的公司，一个月后凭借我上面的一些积淀和领导的信任，我顺利地转岗做了企业内部的销售培训师，终于初步实现了自己大四时的规划，目前对我来说工作和生活没有绝对的界限，是一种比较享受的状态
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