最近发现博客的内存老是隔三差五地被“吃掉”了，登录到后台后偶尔会出牛顿的情况，一开始怀疑是Swap不够导致的，于是给VPS主机增加了几个G的Swap，观察了一段时间后发现再大的Swap也被慢慢地“吃掉”了！
长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用就很可能发生内存泄漏，尽管短生命周期对象已经不再需要，但是因为长生命周期持有它的引用而导致不能被回收，这就是Java中内存泄漏的发生场景。
网卡配置文件在/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而，不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异，这使得选择最佳配置变得困难。
redis旧版小hash使用的数据结构，紧密数组存储结构 用1字节存储总节点数（如果1字节满了，代表需要遍历到底才知道有多少节点） 每个节点存储自己占用的内存空间，修改删除后，标记为闲置空间，闲置空间不压缩不回收，留用节点扩展或者插入节点 这也代表插入没有足够闲置时要O(n)移动后续内存 数据也是占用zipmap内存，所以查找是O(n)（利用len做快表跳跃）
前几天想起家里还有个闲置的树莓派 (Raspberry Pi) 3B ，应该是之前想拿来学 Python 还有物联网啥的而购入的，之后因为时间问题、学习考试之类的一直闲置。中途好像是有尝试过安装 LNMP 搭建网站服务器来着，但貌似是因为嫌折腾内网穿透麻烦(主要是家里宽带管理员密码遗失了，加之家里人使用网络过于频繁导致没有时间重置(并且怕重置后无法恢复))又再次闲置了...
随着IT技术的发展，数据规模爆炸式增加，存储技术的地位变得越来越重要。与此同时，存储能力逐渐地从应用系统中分离出来，形成了专业的存储系统，进而发展成了存储网络。IT技术经历了以处理器、传输技术为核心的阶段后，已进入了以存储技术为核心的发展阶段。考核一个存储系统的性能指标有很多，如容量、可扩展性、可伸缩性、可管理性、高可用性等，存储系统的容量是基础。
前几天我发了一篇文章：在 4GB 物理内存的机器上，申请 8G 内存会怎么样？，但是当时写的比较匆忙，文章中只考虑关闭 swap 的情况，没有提及开启 swap 的情况，有读者希望我补充这部分内容。
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器
使用过windows mobile手机的人应该都知道RAM这个概念。RAM就好比电脑的内存，给手机运行程序提供空间。但是很多人都会有这样的疑问:为什么打开系统设置里的内存选项却显示总的程序内存小于机器的标称内存？
本期讲的私人云盘搭建，是小编从无到有查询各种资料，翻遍百度搜索，最后才搭建成功的。写这篇文章除了记录搭建流程，也为了给想要搭建私人云盘的小伙伴一些经验，希望你们能更顺利的搭建成功！
这篇文章其实之前发过，但是最近有位读者跟我反馈，我文章中的实验在 64 位操作系统、2 G 物理内存的场景，申请 8G 内存是没问题的，而他也是这个环境，为什么他就无法申请成功呢？
a）定义：从用户发送一个请求到用户接收到服务器返回的响应数据这段时间就是响应时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。
psutil（process and system utilities）是一个跨平台的库，github、官方文档
前一段时间没写文章，关于Python爬虫系列的文章正在准备。今天准备玩点别的，是关于虚拟化的，至于什么是虚拟机，上次在VMware已有详细的解释：套娃系统教程：多系统怎么玩？VMware15永久安装教程
将sd卡插入读卡器，将读卡器插入电脑，选择读卡器对应的盘格式化，点击refresh即可
在诸多项目中，共享算力方案听起来格外耳熟。有点像中国人民“躺在家为国做贡献”类似，英伟达号召游戏玩家们“开电脑为抗疫做贡献”。，吁PC玩家们捐献自家GPU/CPU的闲置算力，支援斯坦福大学的分布式计算Folding@home（FAH）项目，以弥补病毒研究算力的不足。
PS：docker已经安装成功了。之前写的文章太官方了，现在要让更通俗，很易懂的方式让更多人了解和使用docker。
简言之，Power BI 内网穿透精灵，帮助数据建模师在企业内为全部用户提供数据服务，而不需依赖任何 IT。
先来看一段日志（此日志来自于 var/log/php-fpm.log ）： [13-Aug-2017 03:30:03] NOTICE: fpm is running, pid 28263 [13-Aug-2017 03:30:03] NOTICE: ready to handle connections [13-Aug-2017 10:11:04] WARNING: [pool www] seems busy (you may need to increase pm.start_servers, or p
因为自己最近在学一些东西，然后在看视频的同时还要在VS Code里面操作，笔记本是15.6寸的屏幕，视频界面和VS Code的界面再分一下，本来就没多大的显示器，分完每个的部分的显示都很别扭，真的很伤。
Linux 服务器正常启动后，提供服务时会调用程序，占用进程。这时候我们如何查看系统中有哪些进程在被调用呢？我们可以通过以下命令来查看。 一、ps 命令 ps 命令是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行和它所运行的状态、进程是否结束、进程有没有僵死、哪些进程占用了过多的资源等。总之大部分信息都是可以通过执行该命令得到的。ps 命令最常用来监控后台进程的工作情况，因为后台进程是不和屏幕、键盘这些标准输入/输出设备进行通信的，所以如果需要检测后台情况，就需要使用 ps 命令
一直在做 db2 数据仓库的运维工作，对一些常用操作已经非常熟悉，但是总感觉自己学到是仍然是操作的细节，而不是真正的知识。如果你问我，一条 SQL 语句提交后，db2 都做了哪些工作，我可能会有点慌，因为我不能肯定的回答出来。于是，我就搜索一些资料，结合自己的理解，总结一下关于 db2 体系结构，db2 内存模型，SQL语句的执行行过程，希望对正在使用 db2 的你有所帮助。
前不久在v2ex看到一个帖子，说腾讯云服务器CPU有水分，应该是这个人理解有误，我看那个帖子有一些网友回复挺专业的。虽然这个人理解有误，从他帖子我还是有收获的，比如他用的2个压测软件（CineBench、Fritz Chess Benchmark）很简单，下载下来打开界面，点start按钮，大概10分钟内就跑完了，跑完会出个分，尤其Fritz Chess Benchmark的界面上就明确告知识别到几个逻辑处理器了（可能他没注意到）。
“最近认识个男生，是我MBA同学，对我很热情，也很懂我”嫦美环顾四周，仿佛随时会有什么东西从夜色中跳出来。
搭建存储系统的时候，成本是需要考虑的重要因素，主要是总体拥有成本（TCO, Total Cost of Ownership）。它既包括前期的采购成本，也包括后期使用过程中产生的成本，大致分为采购成本和使用成本。采购成本，包括硬件成本、软件成本、服务成本，以及因此产生的机房空间、组网设备、应用二次开发等成本。使用成本，包括设备使用产生的人力、耗电、散热、带宽占用、网络流量等成本。
狭义的虚拟内存是分页文件pagingfile，通过SystemPropertiesPerformance.exe /pagefile命令设置pagingfile大小
Ø d 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔。当然用户可以使用s交互命令来改变之。
PostgreSQL的统计收集器是一个支持收集和报告服务器活动信息的子系统。 目前，这个收集器可以对表和索引的访问计数，计数可以按磁盘块和个体行来进行。它还跟踪每个表中的总行数、每个表的清理和分析动作的信息。它也统计调用用户定义函数的次数以及在每次调用中花费的总时间。
历经一些周折，成功装配出了NAS一套硬件，本文记录相关信息。 配置思路 需要未来可扩展至 micro-ATX 主板的机箱 需要预留8个3.5寸硬盘位 通风散热好，配置易维护 初始装配便宜比较重要，同时充分利用主板资源 未来可扩展出软路由功能 硬件配置 项目 配置 链接 价格 备注 主板 华擎 J3455 ITX 咸鱼 400 ITX 小板，可以满足基本的NAS需求 机箱 Treasure宝藏 1u/SFXmATX8盘位NAS机箱 淘宝 699 颜值还可以，用料厚实，主板硬盘上下布局
QPS 是一台服务器每秒能够相应的查询次数，即1秒内完成的请求数量，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准
首先R2S的有两个口,一个WAN,一个LAN,跑500M是绰绰有余的,由于我家网络是千兆,所以说跑不满（哭唧唧）,由于目前用的J4125作为办公小主机,暂不用作软路由,目前我手上这台J4125也不符合我的性能要求,今天在观望,找到了一个J4125双通道4网口2.5G的,这个对于我的需求满足了,下一步入手.
现在很多人家里都有一俩台电脑，有的已经闲置不用，也有还在继续使用的，就是性能也许已经不行了，平常办公或者看视频也许还是可以的。但是对于玩大型游戏，想都别想。现在很多的学生家里都会买台笔记本或者是台式电脑，在学习完之后又因为配置变低而不忍心卖了。现在听说可以让服务器变为云游戏电脑的方法，那么服务器如何变为云游戏电脑呢？
q：没有任何延迟的更新。如果使用者有超级用户，则top命令将会以最高的优先序执行。
MySQL 服务器性能受制于整个系统最薄弱的环节，承载它的操作系统和硬件往往是限制因素。磁盘大小、可用内存和 CPU 资源、网络，以及所有连接它们的组件，都会限制系统的最终容量。
通常来说，我们在购买服务器搭建网站后，服务器上还会有很大的资源处于闲置状态，那么我们怎么来利用好这些闲置资源呢？一招制敌，闲置资源+kodexplorer瞬间变成私有网盘。
在通过 SSH 连接云服务器的时候，都会遇到闲置一段时间后就自动断开的情况，非常让人恼火。
一个名为“厄运cookie（Misfortune Cookie）”的严重漏洞正在影响全球1200万台路由器安全，D-Link、 TP-Link、华为、中兴等品牌均受到影响，攻击者可以利用漏洞远程控制设备及监控流量。 了解“厄运cookie”漏洞 该漏洞与AllegroSoft公司开发的WEB服务器RomPager有关，RomPager被诸多路由器厂商使用，嵌入路由设备固件以及调制调解器之中。这款WEB服务器可以为路由器提供良好用户体验的Web管理接口。 在RomPager 4.34版之前（RomP
本来看ENI文档没发现什么问题，考虑到社区小伙伴们部分刚上云还是新手。文档写的有点深度就看不懂了，所以更一篇文章写官方文档中没出现的实践操作部分。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
1、无论是vMotion还是Storage vMotion都需要专用的VMkernel网络来迁移虚拟机，所以需要在各ESXi主机上为vMotion配置专用的网络，并且考虑到性能的问题，最好为vMotion网络绑定专用的网卡。vMotion要求网络带宽至少为千兆，并且要求源主机和目标主机具有相同的网络配置，包括网络类型和网络标签都要一致。
性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程。 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题， 事实上情况并不是这样。 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性，这些子系统包括：
TencentOS发展历经多年，从2010年开始真正自研，经历三个时期和三个大版本，目前已达到千万级节点，今年正式开启商业化。在技术层面已形成完整生态链，从上游版本到企业级商用版本，再到社区开放版本。当前主要版本是TencentOS Server3（缩写TS3），并服务至2029年。全自研版本TS4预计在2024年跟大家见面。
日前，Intel 公开表示将为 ARM 阵营 IC 设计厂商代工生产芯片。且还公开叫板“友商”，称 Intel 的 10nm 工艺比三星、台积电的 10nm 工艺更具优势。ARM 方面表示很期待与英特尔合作。此外，不知道是否因为台积电和三星制造工艺注水的问题，Intel 的专家 Mark Bohr 还发布了一个更合理的衡量半导体工艺水平的公式。那么，Intel 缘何开始为 ARM 阵营 IC 设计公司代工芯片，Intel 提出的新计算公式能得到台积电、三星、格罗方德等代工大厂的认同么？
Google Colaboratory（Colab）是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本，直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源，为公众提供免费的的在线编程服务，以及免费的 GPU 资源，虽然在使用方面有一定的规则限制，但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
传统的视频质量评价指标包括 PSNR 和 SSIM 等。而 VMAF 由 Netflix于 2017 年提出，是一种全参考的视频质量评价指标，分数范围由 0 到 100，越高代表质量越好。VMAF 试图准确地捕捉人类的感知，将人类视觉建模与不断发展的机器学习技术相结合，使其能够适应新的内容，在与人类视觉感知保持一致方面表现出色。VMAF 现在已经被 Netflix，Snap，V-Nova等公司采用。
最近每天在朋友圈转云的消息，大家纷纷表示看不懂，让小编头痛不已，说道邮箱、微信乃们都明白，一说到正经的就喊不懂。没关系，小编今天就说说关于云，大家都懂得那部分——省钱！
研究表明，各机房广泛存在存储资源利用率低的问题，《计算机世界》中指出：30%的服务器处于沉睡状态。斯坦福大学研究员乔纳森·库米使用能效软件分析了近4000台物理服务器，也得出30%的结论。为满足系统性能和升级扩容等要求，客户一般购买超过实际数据容量需求3-4倍的磁盘，从而造成了闲置，平均40%-50%的磁盘容量从未被利用过。麦肯锡公司发布研究表明有高达30%的数据中心服务器“功能失效”。Uptime 研究组织根据从其客户收集的数据进一步确认了“高达30%的数据中心服务器‘功能失效’”。
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
编者按：边缘计算近年来日趋火热，互联网公司、电信运营商、设备商等众多领域都在讨论边缘计算。
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