系统引导 昨晚那次强制重启后，马上就出现了重启硬盘不识别，报错 0xc000000e 代码，无法正常引导系统，需要储存介质修复。...当时我进bios看了下发现启动顺序没有了系统盘，但启动设备里又还在，然后当时我就以为是系统引导出错了，然后直接在启动设备中选择系统盘进行启动，奇葩的是，成功进入系统了，只是每次重启都需要手动指定启动设备...唯一让我欣慰的是至少系统恢复了，不然简直让人抓狂！！...首先把除系统盘的其他硬盘全部拔掉，然后进pe对系统盘进行扇区扫描一次（扫扇区是因为这期间在pe中访问系统盘明显变得异常缓慢，同时还可以尝试修复系统引导），之后把win10安装盘插到电脑后正常启动电脑（无需...这个电脑里有我好几年的东西，我是不能也不会重装系统的，就因为个破游戏，差点系统都干掉了，真是无语无语！！
直到这天看到了这篇博客：在 ASP.NET Core 中誤用 async void 竟引發了 502（Bad Gateway），说async void里出现异常时会导致程序崩溃。...异常被捕获处理了，async void方法执行无异常，不会导致程序崩溃。...出现异常时能导致崩溃的代码有2种，如下： [HttpGet] public async void Get() { //异常会导致程序崩溃 throw new Exception("ex...因为async void里面没有异常，自然就不会导致程序崩溃。...因为async void在执行时没有异常，自然就不会导致程序崩溃。 但是由于我们不能保证所有代码都没有异常，所以不要使用async void！
（在执行内核函数时退出，造成该线程所在进程状态不确定，程序可能崩溃） 4 If the target thread is manipulating the global state of a shared
大家好，我是坤哥 网上看到一个很有意思的美团面试题：为什么线程崩溃崩溃不会导致 JVM 崩溃，这个问题我看了不少回答，但发现都没答到根上，所以决定答一答，相信大家看完肯定会有收获，本文分以下几节来探讨...线程崩溃，进程一定会崩溃吗 进程是如何崩溃的-信号机制简介 为什么在 JVM 中线程崩溃不会导致 JVM 进程崩溃 openJDK 源码解析 线程崩溃，进程一定会崩溃吗 一般来说如果线程是因为非法访问内存引起的崩溃...，那么进程肯定会崩溃，为什么系统要让进程崩溃呢，这主要是因为在进程中，各个线程的地址空间是共享的，既然是共享，那么某个线程对地址的非法访问就会导致内存的不确定性，进而可能会影响到其他线程，这种操作是危险的...，操作系统会认为这很可能导致一系列严重的后果，于是干脆让整个进程崩溃 线程共享代码段，数据段，地址空间，文件 非法访问内存有以下几种情况，我们以 C 语言举例来看看 针对只读内存写入数据 // 向只读内存写入数据...，所以统一会报 Segment Fault 错误（即段错误），这些都会导致进程崩溃 进程是如何崩溃的-信号机制简介 那么线程崩溃后，进程是如何崩溃的呢，这背后的机制到底是怎样的，答案是信号，大家想想要干掉一个正在运行的进程是不是经常用
Bitdefender 公司的研究员 Marius Tivadar 在 GitHub 上发布了一段 PoC 代码，即便在计算机被锁的情况下也能在几秒内导致 Windows 计算机崩溃。 ?...该 PoC 代码利用的是微软处理 NTFS 文件系统图像过程中存在的一个漏洞，代码中含有格式错误的 NTFS 图像，用户可提取这个图像并将其放在 USB 中，然后将 USB 直接插入 Windows 计算机中就能导致系统在几秒内崩溃...Tivadar 详细说明该漏洞情况及其影响时指出，系统的自动播放可被默认激活。即使禁用自动播放功能，只要访问文件还是会导致系统崩溃。...例如，当 Windows Defender 扫描 USB，或其它工具打开 USB 时就会导致系统崩溃。...Tivadar 在个人 Google 照片帐户中发布了两个视频，说明 NTFS 漏洞如何在计算机处于正常状态或锁定状态下导致系统崩溃。他还在 Google 云端硬盘帐户上发布了另一个 PoC。
安装“一家跨国软件提供商发布的建议安装的操作系统更新和安全补丁”，结果导致了严重的IT事件，英国国民保健署（NHS）的20个IT系统因而瘫痪。...2021年12月，对桑德威尔和西伯明翰NHS信托机构（Sandwell and West Birmingham NHS Trust）来说，这个噩梦不幸变成了现实，导致了一起严重事件。...建议安装的软件更新刚安装，系统就崩溃了 会议纪要没有透露这家软件提供商或建议安装的更新的名称。 然而，可能不相关的新闻显示，这家信托机构是VMware的大客户。...就在建议安装的软件更新导致信托机构系统崩溃前几周，VMware撤下了Sphere的最新正式版（7.0 Update 3），声称需要“保护我们的客户免受潜在故障的影响”。...之前该软件更新引发了系统崩溃、备份失灵以及愤怒的用户抱怨一连串问题。
背景 今日更新macos Big sur之后，parallels desktop启动更新前的虚拟机，开机就直接macos崩溃重启，并且虚拟机网络无法连接 现查询到如下解决办法，已经可以正常使用。...Desktop.app/Contents/MacOS/prl_client_app echo "" echo "" echo -e "启动成功，超哥666${NC}" 2.解决旧虚拟机，启动机器崩溃的方式
使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth...要使用多张显卡，需要按如下步骤： （1）import multi_gpu_model函数：from keras.utils import multi_gpu_model （2）在定义好model之后，使用...multi_gpu_model设置模型由几张显卡训练，如下： model=Model(...)...#定义模型结构 model_parallel=multi_gpu_model(model,gpu=n) #使用几张显卡n等于几 model_parallel.compile(...)...补充知识：keras.fit_generator及多卡训练记录 1.环境问题 使用keras，以tensorflow为背景，tensorflow1.14多卡训练会出错 python3.6 2.代码 2.1
Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...有关更多信息，请参阅 multi_gpu_model 的文档。...这里是一个快速的例子： from keras.utils import multi_gpu_model # 将 `model` 复制到 8 个 GPU 上。...parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy...这里是一个简单的例子： # 模型中共享的 LSTM 用于并行编码两个不同的序列 input_a = keras.Input(shape=(140, 256)) input_b = keras.Input
system) 2017/10/26 22:59:45 [crit] 13092#0: accept4() failed (23: Too many open files in system) 经过高人指点，是系统配置设置没法满足当前的使用量...，准确点说是系统的 open files (打开文件数目)配置的太低了。...unlimited file locks (-x) unlimited 可以看到 open files 值，只有 1024，下面我们就详细说一下如何在 Centos 系统级别提高打开文件数目.../var/log/nginx/error.log; pid /run/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 300000; # 省略的内容 7、使用 reboot 命令重启系统后...(kbytes, -v) unlimited file locks (-x) unlimited 8、上述示例的设置值均是对公共服务器的配置，具体数据请根据系统实际需要进行设定
事实上NodeJS里程确实有“脆弱”的一面，单线程的某处产生了“未处理的”异常确实会导致整个Node.JS的崩溃退出，来看个例子, 这里有一个node-error.js的文件： var http...console.log('Server running at http://127.0.0.1:8080/'); 启动服务，并在地址栏测试一下发现 http://127.0.0.1:8080/ 不出所料，node崩溃了...Middleware（HttpModule），最终到达Handler，如下图所示： 这 些Middleware和Handler在NodeJS中都有一个特点，他们都是回调函数，而回调函数中是唯一会让Node在运行时崩溃的地方...守护NodeJS进程和记录错误日志 现 在已经基本上解决了Node.JS因异常而崩溃的问题，不过任何平台都不是100%可靠的，还有一些错误是从Node底层抛出的，有些异常 try/catch和uncaughtException...面对这种情况，我们就应该为nodejs应用添加守护进程，让NodeJS遭遇异常崩溃以后能马上复活。 另外，还应该把这些产生的异常记录到日志中，并让异常永远不再发生。
memberIds.IndexOf(id)); try { // TODO: 实现 } catch (Exception) { // 忽略 异常会导致进程崩溃
Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...get_model() parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2) # 设置使用2个gpu，该句放在模型compile之前 parallel_model.compile...text at different situation) objects 查找资料后，发现可能源于callbacks.ModelCheckpoint() 并进行多 gpu 并行计算时，使用姿势不对导致...resnet_ckpt.h5', monitor='val_acc', verbose=1,save_best_only=True) 而在改为多GPU训练后，每次回调存储的模型变成了parallel_model，这会导致报错
1、访问峰值或请求超过服务器的承受力企业平时租用和托管的服务器是有峰值承受限制的，一旦超过了该承受能力，就会导致服务器瘫痪，网站访问不了。...这样的例子比比皆是，以前春运期间，12306网站就频繁出现崩溃，因为那段时间网购火车票的人很多。2、磁盘已满导致系统无法正常运行的最可能的原因是磁盘已满。...可以采取措施将日志文件保存在与操作系统不同的文件系统中。日志文件系统空间已 满时Web服务器也会被挂起，但机器自身被挂起的几率已大大减低。...操作系统级别可能还在不断地接收新的连接， 而应用程序(Web服务器)却无法为这些连接提供服务。用户可以在浏览器状态行上看到。
环境 操作系统：CentOS 7 Mysql版本：Mysql 8.0.x Docker版本：Docker version 20.10.10 问题 mysql服务是通过Docker方式部署，一次重启导致...3 ( SRV_FORCE_NO_TRX_UNDO) 崩溃恢复后 不运行事务 回滚。 4 ( SRV_FORCE_NO_IBUF_MERGE) 防止插入缓冲区合并操作。...如果它们会导致崩溃，请不要这样做。不计算表 统计信息。此值可能会永久损坏数据文件。使用此值后，准备删除并重新创建所有二级索引。设置 InnoDB为只读。...如果您知道给定表导致回滚时意外退出，则可以将其删除。...如果遇到由于批量导入失败而导致的失控回滚ALTER TABLE，您可以终止 mysqld 进程并设置 innodb_force_recovery为 3在不回滚的情况下启动数据库，然后DROP是导致失控回滚的表
程序崩溃（见下图）： 程序崩溃01.png 4....我以为设置背景色要在视图加载完毕viewDidLoad方法里执行才可以，于是就注释了loadView里面设置背景色的方法，结果（见下图）： 程序崩溃02.png 5....终于搞清问题所在， 如果写了loadView方法就要先调用[super loadView]方法，不掉用的后果就是程序崩溃（见下图）： 重写loadView方法，但是没有先调用[super loadView
近期 应用新增了很多的崩溃，分析特征，发现崩溃集中在5.0-5.1.1系统上，崩溃的日志如下 Caused by: android.content.res.Resources$NotFoundException...com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:832) 貌似感觉没有解决办法，后来在这里https://stackoverflow.com/a/58695635 找到了解决办法 解决方法 针对出问题的系统
利用multi_gpu_model实现 keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False...例子 import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model...parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=8) parallel_model.compile(loss='categorical_crossentropy...epochs=20, batch_size=256) # 通过模版模型存储模型（共享相同权重）： model.save('my_model.h5') 注意： 要保存多 GPU 模型，请通过模板模型（传递给 multi_gpu_model...的参数）调用 .save(fname) 或 .save_weights(fname) 以进行存储，而不是通过 multi_gpu_model 返回的模型。
感谢 Keras 和 Apache MXNet（孵化）开源项目的贡献者，Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。...本文将展示如何使用 Keras-MXNet 进行训练。 安装仅需几步 1. 部署 AWS 深度学习 AMI 2. 安装 Keras-MXNet 3. 配置 Keras-MXNet 1..../master/examples/cifar10_resnet_multi_gpu.py 脚本启用 multi_gpu_model API，并输入要使用的 GPU 数量。...model = multi_gpu_model(model, gpus=4) 现在，开始训练。...基准配置 Keras Version 2.1.6 MXNet Version 1.2.0 Image Data Format: Channel first 训练 CIFAR10 数据集导致子线性缩放，因为该数据集图像更小
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