在我的码头,我运行4人工智能模型。有了客户,我就把它们串联起来。在执行第三个模型后,我收到以下错误:
Found 10 images belonging to 1 classes.
2020-11-16 14:36:25.527713: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No suc
当我运行一个运行大约50个线程的多线程程序时,在每个线程中都有数据库操作,mongodb运行得太慢,然后服务就会停止。在Mongodb日志中,我看到以下消息:
2017-12-13T09:24:50.226+0330 I COMMAND [ftdc] serverStatus was very slow: { after basic: 71, after asserts: 307, after backgroundFlushing: 358, after connections: 622, after dur: 653, after extra_info: 915, after global
如果我使用docker run --memory=X来通过Bash脚本运行Java应用程序,那么是否有任何方法可以将这个Bash脚本传递给,从而可靠地推断出已经为容器分配了多少内存?基本上,我希望这个Bash脚本能够执行如下操作:
#!/bin/bash
# (Do some other stuff...)
MAX_RAM="$(get-max-ram)"
exec java "-Xms${MAX_RAM}" "-Xmx${MAX_RAM}" -jar my_jar.jar
另外,如果我这样做,我是否应该让Java使用的内存比最大RAM少一点
当我们用火花引擎执行蜂巢查询时,我们得到了错误。
执行spark任务失败,除了创建spark客户端的'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed之外。失败:执行错误,从org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.SparkTask返回代码1
以下属性被设置为使用spark作为执行引擎,而不是mapreduce:
set hive.execution.engine=spark;
set spark.executor.memory=2g;
我也尝试过更改以下属性。
set yarn.
我在应用程序中使用MapView + Google。这是工作,但有时会有记忆问题。我试着添加
largeHeap =真
在……里面
AndroidManifest.xml
但问题仍未解决。
TrackLog:
Fatal Exception: java.lang.OutOfMemoryError: Failed to allocate a 4194316 byte allocation with 1810320 free bytes and 1767KB until OOM
at dalvik.system.VMRuntime.newNonMovableArray
我想制造一个家庭NAS个人电脑,并有一个选择购买廉价(如10-15欧元的系列)惠普个人电脑:
自2016年起惠普280 G1MT (4GB,i3-4160,180 W,3个SATA插槽)
HP Pro 3500MT (4GB,i3-3240,300W,4个SATA插槽)从2015年开始
HP Pro 3500MT (8GB,i5-3470,300W,4个SATA插槽)从2014年开始
2012年惠普Pro 3500 HP (4GB,G645,300 W,4个SATA插槽)
2012年惠普Pro 3500 HP (4GB,G640,300 W,4个SATA插槽)
不要真的关心附加的存储,我可能会