（所以个人感觉相对存储容量来说，访问速度是更重要的） 操作系统中管理内存层次结构的部分称为内存管理器(memory manager)，它的主要工作是有效的管理内存，记录哪些内存是正在使用的，在进程需要时分配内存以及在进程完成时回收内存...仅仅当页面不在内存中时，才会发生操作系统的陷入(trap)。 在以前，我们上面的假设通常是正确的。...之所以花费时间较短，是因为丢掉的高速缓存可以从内存中获取，而内存没有寻找磁道的时间也不存在旋转延迟。 第二个例子是 Web 服务器。服务器会在内存中缓存一些经常使用到的 Web 页面。...在高速缓存中的 Web 页面不会被修改。因此磁盘中的 Web 页面经常是最新的，同样的考虑也适用在虚拟内存中。在虚拟系统中，内存中的页面可能会修改也可能不会修改。...在一个大的地址空间中系统的读所有的页面，将会造成很多缺页异常，因此会导致没有足够的内存来容纳这些页面。
皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，一旦皮带跑偏检测系统YOLOv7网络架构训练模型监测到现场皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物等异常情况时，皮带跑偏检测系统马上开展警报...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。图片
我们只需要简单配置一下Ubuntu官方提供的base根文件系统，使其在我们的开发板上跑起来即可。首先需要下载Ubuntu-base，我们移植Ubuntu16.04版本根文件系统。...3.1 在主机挂载根文件系统 接下来将上面制作的根文件系统挂载的主机上，需要挂载proc、sys、dev、dev/pts等文件系统，最后使用chroot将主机的根文件系统切换到我们前面制作的根文件系统中...四、ubuntu根文件系统测试 4.1 nfs挂载测试 根文件系统已经制作完成了，接下来就是测试，先用nfs挂载根文件系统，在uboot里面设置bootargs环境变量的值如下： setenv bootargs...用户名和密码输入成功以后就会进入到系统，如图所示： 进入ubuntu根文件系统 可以看出，ubuntu根文件系统工作正常，这个时候就可以在ARM板上玩Ubuntu系统了。...4.2 安装黑客帝国软件 至此，ubuntu根文件系统已经完全在开发板上运行起来了，如果要安装什么软件的话直接使用apt工具即可，和我们在PC下使用ubuntu一样。
Introduction gpgpusim在虚拟机里跑起来非常慢，而自己配机器的环境又可能会出现这样那样的问题。...本文给出了一种使用gpgpusim提供的vbox虚拟机进行编译，在host的docker环境下运行的方法。 2....里面的系统是ubuntu 14.04。 3. 编译 编译成功gpgpusim以后，实际上主要是生成了一个libcudart.so。 4....使用docker 由于gpgpusim必须使用gcc4.7及以前的版本，而修改自己的电脑系统可能带来不方便，因此使用docker来运行程序，docker在运行程序时，性能损失大概在10%以内，但也比vbox...运行 以vectoradd为例，在host的gpgpusim文件夹下建立test文件夹，并拷贝vectoradd.cu文件以及gpgpusim提供的配置文件（在/home/gpgpu-sim/gpgpu-sim_distribution
最近有些应用需要高iops，尝试看看能不能让虚拟机直接跑在宿主机的内存中，成功了； 整个过程记录如下： 首先想到的是使用tmpfs 创建了一个8G的tmpfs文件系统 ? 然后挂载到给虚拟机 ?...应该是kvm不支持tmpfs这样的文件系统 然后尝试用ramdisk方式，修改grub.conf，让ramdisk大小到8G ? 重启后可以用fdisk 看到 ? 还可以格式化文件系统 ?...安装系统 ?...可以到5000的iops 另外将ram1挂载给系统，作为第二硬盘 ? 测试了下，2万iops，比ssd不差什么！ ?...如果在内存中跑虚拟机，优缺点如下： 优点：磁盘io非常快 缺点：断电后虚拟机就消失了，如果要使用这种方式，需要考虑和数据备份和恢复方案。
记录一下安装系统的过程吧 一些准备 几个站以后会用到 DOWNLOADS -- 官方系统下载 Centos7 for Raspberry Pi Hypriot Docker Image for Raspberry...Pi --- 让你的docker(只能跑基于ARM的镜像)跑在树莓派上的系统 Hypriot系统的安装教程 Hypriot的docker hub DD命令装系统 由于老高用的OSX系统，所以最方便的还是使用命令行烧录系统镜像了...# SD卡在装系统前需要格式化为FAT32，mac下可以在系统的实用工具找到磁盘工具，然后格式化即可！也可以下载[Formatting Tool][7]格式化。...# if,of换一下参数就好，注意那个of=/dev/rdisk2的disk2前有个r sudo dd if=Hypriot.img of=/dev/rdisk2 bs=1m # 不出意外的话，系统已经安装好了...系统优化 开机以后就是一堆堆安装软件了，老高主要做了： 替换源为国内源 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak vi /etc/apt/sources.list
最近在做一个项目，顺便把前段时间学习的ElasticSearch给用上，所以我在服务器上面安装了ES 结果忽视了个条件，ES默认的JVM内存占用为1G，而我服务器总共才2G，结果当然是寄了。...解决方法 JVM调优： 常用的参数（具体的bing下）： -Xmx4g：堆内存最大值为4GB。 -Xms4g：初始化堆内存大小为4GB。 -Xmn1200m：**设置年轻代大小为1200MB。...此值对系统性能影响较大，Sun官方推荐配置为整个堆的3/8。 -Xss512k：**设置每个线程的堆栈大小。**JDK5.0以后每个线程堆栈大小为1MB，以前每个线程堆栈大小为256K。...应根据应用线程所需内存大小进行调整。在相同物理内存下，减小这个值能生成更多的线程。但是操作系统对一个进程内的线程数还是有限制的，不能无限生成，经验值在3000~5000左右。
这里显示MYSQLD目前使用的内存是 504MB 共享内存 15MB,进程处于 S SLEEP 的状态. 2 系统中已经开始使用了SWAP 到底是不是MYSQL使用了SWAP 的调查清楚,目前看没有使用...select * from memory_by_thread_by_current_bytes; 通过上面的两个sys库中的语句可以获得从服务器层面和从连接到服务器的SESSION 层面的内存的使用情况...监控innodb buffer pool 的使用情况对于系统的性能提升和稳定是有很大帮助的. ?...通过传统的方法可以计算出大致目前服务器应该使用的内存的用量,(大致的) read_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size, join_buffer_size...11 在使用INNODB CLUSTER 复制的方式中,是需要考虑GCS 通讯中使用的内存,下面的语句可以统计使用 INNODB CLUSTER (MGR), 使用的内存 SELECT EVENT_NAME
前言 Processing 开始使用的是 Java 语言，由于 Java 语言的跨平台，我们可以在 Windows、Mac、Linux 系统上安装 Processing 软件来进行创作。...使用 p5js 在 iOS 系统上玩转 Processing，不得不面临着一些问题： 1、p5js 需要运行在浏览器上，效率堪忧 2、p5js 如果利用 iOS 的系统特性，如重力加速计、摄像头、AR等等...我就想让 Processing 完美跑在 iPhone、iPad 上就没有其他好办法了么？ 有。 SwiftProcessing！...也正是开源，github 社区有大牛已经开始实现 Processing 在 iOS 系统上的移植操作。 所谓移植，就是将 Processing 的全部或者关键部分用 iOS 开发的语言重新实现一遍。...另一个重磅功能 Swift 语言可以在开发软件 Xcode 中运行 Playground 模式，而 SwiftProcessing 恰好支持 Playground。
程序部署在云服务器，出了问题无法调试，怎么办？看下面的黑科技，程序在云端跑，断点打在本地，访问远程接口，立马进入本地代码断点处。 1.配置远程断点 ? ? ? ?...2.将你的spring boot项目上传至远程服务器 3.在你的远程服务器通过下面的命令启动你的项目 nohup java -Xdebug -agentlib:jdwp=transport=dt_socket...在本地项目打断点 5.访问远程服务接口 ? 访问远程接口 6.单击发送，进入本地代码断点 ? 进入本地断点调试 哈哈哈，跑的是远程代码，进入的是本地断点，这样可以很方便的调试运行环境的代码！...6666 注意，必须保证你本地的代码和远程服务器的代码一致哦
主人最近在学C语言，他按照书上的教程写了个最简单的程序： image.png 主人编译完成后，在键盘上敲入执行程序的命令"....image.png 内存一看数据是执行程序的命令，在仓库里找了下，发现这个程序没运行过，仓库里没有，在硬盘家放着呢。...寄存器在门口望眼欲穿，终于看到内存带着数据箱，直奔大门而来，寄存器接过内存的箱子，立马交给了隔壁cpu，cpu拿着箱子进了工作室，房间里的机器疯狂的运转了起来，内存还没回过神来，寄存器已经拿着运行结果数据...cpu松了一口气，拉着寄存器说：“这样不行，内存和硬盘那两个家伙太慢了，特别是硬盘，时间全耗在他那里了，我们得自己搞几个仓库在家附近，重要的东西我们自己复制一份在仓库里，不用每次都去他们那里取了。”...寄存器不解的问：“为什么不把L1仓库建的大一点啊，我们拿东西多方便啊”，cpu说：“我们家在市中心，你知道这里的房价多贵吗？建大了主人根本负担不起，主人才刚毕业呢，哪里有钱建这么大的仓库？
在jybot下跑Selenium2Library 应用场景：项目组要将原有SeleniumLibrary写的脚本切换到Selenium2Library（后称S2L）下，但是原来有很多Java写的库...，综合考虑认为还是在Jython下跑比较合适。...是在selenium包中。 4.觉得碰到了代码不兼容现象。百度搜索和bing搜索：“jybot selenium” 无任何有意义结果。尝试继续改代码，半小时后放弃，因为产生雪崩效应了。...2.FQ用google搜索，jython selenium，查阅了StackOverFlow网站上的一些类似问题，终于在一个贴子里找到了跟我类似的问题，并有人给出了同样的解决方式。
Spark的一个主要的特点，基于内存，运行速度快，不仅如此，复杂应用在Spark系统上运行，也比基于磁盘的MapReduce更有效。...Spark核心概念 在一个高的抽象层面，一个Spark的应用程序由一个驱动程序作为入口，在一个集群上运行各种并行操作。驱动程序包含了你的应用程序的main函数，然后将这些应用程序分配给集群成员执行。...键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。...在这个阶段，数据实际上不被读入内存。如前所述，这是一个lazy的方式执行。实际的读取操作是由count()引发，这是一个Action操作。...虽然这只是非分布式的单机环境的Scala shell demo，但是Spark的真正强大在于分布式下的内存并行处理能力。
Docker技术目前在DevOps中被广泛使用，我们需要将测试或者构建的代码和自动化脚本打包成Docker镜像，然后部署在各运行环境中。...但是Docker里面跑Docker总感觉有些蹩脚，额外安装与运行Docker无疑增加了CI/CD服务器镜像的大小，同时还增加Docker的深度。...实际上，我们并不需要在CI/CD服务器上安装Docker。通过如下的命令在CI/CD服务器上运行我们的镜像： docker run......Docker Client(客户端)的支持，当我们运行一些docker build等命令时，实际是需要Docker Client连接Docker Daemon发送命令，Docker Daemon会在宿主机操作系统分配文件...我们访问本机的服务往往通过 127.0.0.1:8080 这种IP：端口的网络地址方式进行通信，而sock文件是 UNIX 域套接字（UNIX domain socket），它可以通过文件系统（而非网络地址
CI 系统和构建系统之间主要的区别在于形式和执行模型 (传统上看，构建系统是在本地，是单机的，而 CI 系统是在远程，是分布式的)。 然后，我们反过来想：一个构建系统复杂到与 CI 系统变得难以区分。...如果我用 Bazel 建立了一个构建系统，然后定义一个服务器端 Git 推送钩子，让远程服务器触发 Bazel 进行构建、运行测试并将结果发布到某处，那么这就变成了一个 CI 系统吗？我想是的！...现代 CI 系统让我感到困扰的地方是：我觉得自己是在重新创造一个构建系统，并将构建系统的逻辑碎片化了。...请想象一下，你可以在不将变更推到远程服务器的情况下直接运行 CI 作业，就像在本地进行构建或测试一样。这样可以极大地缩短变更周期。...现代 CI 产品的方向跑偏了 如果你假设构建系统和 CI 系统之间很相似，就会发现很多现代 CI 产品（如 GitHub Actions、GitLab CI 和其他产品）的方向跑偏了：它们被定义成用来运行
——高尔基《阿尔塔莫诺夫家的事业》 周六在家闲来无事学习了一下利用Sigar获取本机服务器、系统、CPU、JVM、内存等信息 Sigar是Hyperic-hq产品的基础包,是Hyperic HQ主要的数据收集组件...、系统、CPU、JVM、内存信息。...、系统、CPU、JVM、内存信息。...这个问题就解决了，随之迎来了第二个问题，就是对应上之后当我在执行的时候又出现了另一个问题 错误2： 图片 这个问题是在Windows下Java 版本中 1.8.0_131 到 1.8.0_241 都适合..., 在 jdk1.8.0_261 包括在内以及以上不适合 Windows下降低版本然后重新导入就可以了。
ai皮带跑偏撕裂监测系统功能基于yolov7网络模型人工智能视觉技术，ai皮带跑偏撕裂监测系统功能自动识别现场画面中传送皮带撕裂、跑偏、偏移等情况，ai皮带跑偏撕裂监测系统功能立即告警抓拍存档同步回传后台...在架构方面，E-ELAN 只改变了计算块的架构，而过渡层（transition layer）的架构完全没有改变。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。...YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
似乎手上已经有了一个或者几个产品，可以摸到一个很大的市场，但是一直没有解决GTM的问题，各种模式都在尝试，但是没有一个模式真正跑通，每个获客成本似乎都很高，没法批量复制。...不是说我们不找新方向了，而是在现有方向可以跑通的前提下，找新方向的投入可以放缓一点，集中精力把现有方向的现金流跑出来，为将来的新方向积累能量。 这就是结硬寨。...因为跑到这个状态的公司，起码有一个或者几个方向跑通了。...商业模式只是实现自己梦想的工具，早点跑通你的梦想就可以更大，实现的更早。 所以对SaaS来说，业务再小也要专注数据，越早搭建数据架构，越早有销售漏斗越好。...有了数据，甚至只是大致数据，只要不是拍脑袋，就可以更科学的决策，更早跑在竞对的前面。
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