在Linux SoC开发中,实现SoC启动时执行特定脚本的方法主要取决于你使用的启动加载程序(Bootloader)以及Linux内核的配置。
多年来一直使用xpad作为桌面记事贴,记记待办事项,常用命令什么的。随着记录的东西增多,xpad的一个缺点就显示出来:不能为单张贴纸改变背景色和设置名称,看着满屏幕的黄色贴纸,还得一个个去找自己要的那张。而且系统升级到debian 11后xpad只能停留在屏幕中央了,网上找了一遍,发现很多所谓某年度几个最好几个stick都是基于ubuntu PPA发行的(随便说下,xpad通常还是排在第一位)。有一阵子我都打算自己学习开发写一个记事贴纸了,所以有意无意的看了点Linux桌面程序开发,但也只是知道了tk,qt这些框架。
假设你已经通过《perf:一个命令发现性能问题》中的方法或者使用profiler分析,已经发现内存分配是性能瓶颈:
Linux内核作为一个通用的操作系统(OS),需要兼顾各种各样类型的进程,包括实时进程、交互式进程、批处理进程等。而调度器(Scheduler)作为OS的核心组件——CPU时间的管理器,主要负责选择某些就绪的进程来执行。不同的调度器根据不同的方法挑选出最适合运行的进程。目前,在Linux内核中支持的调度器有CFS调度器、Realtime调度器、Deadline调度器和Idle调度器 。本篇将简单介绍CFS调度器的设计原理。
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。
我们在写完代码后,进行简单的编译,然后在 shell 命令行下就可以把它启动起来。
在Linux下,elf文件有三类,分别是: relocatable , shared object, executable. 见下面的例子:
运行最后library代码,报错提示缺啥就安装啥,安装方法有 BiocManager::install('xx') 或 install.packages('xx'),逐一尝试,没有明显的 ERROR 关键词就不要管。
在上一节我们了解了CFS的设计原理,包括CFS的引入,CFS是如何实现公平,CFS工作原理的。本小节我们重点在分析CFS调度器中涉及到的一些常见的数据结构,对这些数据结构做一个简单的概括,梳理各个数据结构之间的关系图出来。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过,在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列,由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列,那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题,这就是所谓的 负载不均衡 问题,如下图所示:
首先要明确:uboot目标是从flash读出内核(nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel;),启动它(bootm 0x30007FC0)。
微软宣布将多平台通用ONNX机器学习引擎开源,此举将让机器学习框架,向着机器学习框架的标准化和性能优化方向迈进了一大步。
OpenStack网络(neutron)管理您OpenStack环境中虚拟网络基础设施(VNI)所有网络方面和物理网络基础设施(PNI)的接入层方面。OpenStack网络允许租户创建包括像 firewall,load balancer和 virtual private network (VPN)等这样服务的高级网络虚拟拓扑。
上一篇讲了一些EF Core访问Oracle的坑。(感兴趣请移步:使用Entity Framework Core访问数据库(Oracle篇))
Forklift ETL 是基于 Ruby 语言用来对 Mysql 和 Elasticsearch 进行 ETL 的工具集
基本介绍 Linux的进程调度器是内核中最重要的核心组件,它决定了一个进程合适获取CPU的时间以及占用CPU的时间。最佳情况下每个进程需要CPU执行指令的时间,如果需要保证进程之间的如何合理的分配CPU的指令执行时,进程的调度器需要具备如下的特性. 📷 Linux进程调度器采用类似于vfs的设计采用简单的两层结构模式,第一层是通用调度器,定义作为进程调度器的入口抽象层;第二层是调度器的具体实现,根据调度策略实现进程的调度的器的具体实现。第一层的使用了struct sched_class来描;第二层是具体的具
有许多工具专门设计用于通过命令行操作JSON,使用这些工具比使用Awk要容易得多,也更可靠。比如jq:
首先需要思考的问题是:什么是调度器(scheduler)?调度器的作用是什么?调度器是一个操作系统的核心部分。可以比作是CPU时间的管理员。调度器主要负责选择某些就绪的进程来执行。不同的调度器根据不同的方法挑选出最适合运行的进程。目前Linux支持的调度器就有RT scheduler、Deadline scheduler、CFS scheduler及Idle scheduler等。我想用一系列文章呈现Linux 调度器的设计原理。
uboot需要支持众多的硬件,并且具有良好的可扩展性、可移植性和可维护性,因此必须要有一个设计良好的代码架构。代码架构的设计总是与软硬件架构密不可分的,在硬件层面嵌入式系统的核心一般包括以下层次:
Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models
SyterKit 是一个纯裸机框架,用于 TinyVision 或者其他 v851se/v851s/v851s3/v853 等芯片的开发板,SyterKit 使用 CMake 作为构建系统构建,支持多种应用与多种外设驱动。同时 SyterKit 也具有启动引导的功能,可以替代 U-Boot 实现快速启动(标准 Linux6.7 主线启动时间 1.02s,相较于传统 U-Boot 启动快 3s)。
编辑手记:Evernote在70天的时间里完成了3PB数据迁移至云端,整个过程竟然实现用户零感知。那么迁移过程到底使用了什么样的技术,我们一起来学习。 回顾:用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 自2008年开始服务以来,Evernote已拥有自主配置和维护的服务器和网络。 我们能够用我们自己的方式,构建我们想要的服务。 当然自我管理也有一些限制,比如难以扩大规模、升级缓慢、维护昂贵。 虽然我们的基础设施在当时非常适合支持Evernote,但就现在来看,随着各方面的
(信息来源:https://oracle.taleo.net, JOB ID: 16000P1S, 160017NU)
在Windows使用此face_recognition项目时,由于官方不提供Windows版本:安装时总是遇到不同问题。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
因而内核提供了两个调度器主调度器,周期性调度器,分别实现如上工作, 两者合在一起就组成了核心调度器(core scheduler), 也叫通用调度器(generic scheduler).
讲解 如何查看负载 和 并发之前,简单与各位聊几句,这不发现后来群内活跃度有所降低呀。是不是社群没小姐姐都不能吸引各位英雄好汉了,哈哈哈。
这篇文章是对 OSDI20 的 Best Paper hXDP: Efficient Software Packet Processing on FPGA NICs 的阅读笔记,感兴趣的同学可以点击阅读原文查看论文的 paper,slide 和 video。
在数据为王的时代,日志管理是一个绕不开的话题,相应的开源软件有不少,比如热门的三件套:Logstash、ElasticSearch、Kibana,可惜我对这些高大上的东西往往心存敬畏,不敢轻易触碰,相比较而言,我更喜欢能够快速上手的东西。
搞zabbix监控的时候,linux服务器的负载很低,如何写一个python脚本,让它满载呢?
1 环境变量导致的,进入tty1使用sudo vim profile or environment,将其还原,修正错误;
本节主要学习: 详细分析UBOOT中"bootcmd=nand read.jffs2 0x30007FC0 kernel;bootm 0x30007FC0" 中怎么实现bootm命令启动内核.
本文介绍了从裸机程序、操作系统和硬件抽象层三个方面分析Linux内核,并详细介绍了Linux内核的初始化过程、进程管理、内存管理、设备驱动、中断处理、性能优化等方面的知识。
cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度,忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。
Pret是用来对打印机安全进行测试的工具。它通过网络或者USB连接到设备,并利用给定打印机的语言进行渗透。目前绝大多数的打印机都是使用PostScript,pjl和pcl。这使得该工具可以通过这些打印机语言进行捕获或者操作打印作业,访问打印机文件系统和内存甚至造成物理层面上的破坏。
** 若TIME_WAIT事件设置过短, 会导致错误后果 TIME_WAIT结束过早, 导致之前迷失的第三次握手突然到达, 新连接突然成功
今天是大年初二,都去走亲戚了吧,享受一下这难得的能和亲友相聚的时光。而我就不一样了,今天一回到家就又开始瞎折腾了,哈哈哈。 问题背景 最近花了点时间用 ASP.NET Core 2 写了个个人博客,中间出了好多问题,过程弯弯曲曲的,但好歹最后还是完成部署在阿里云上了。这几天闲的没事看 .NET Core CLI,发现运行时标识符(Runtime IDentifier)居然有 win10-arm,这使我突然萌生了想把我的博客部署在 Raspberry Pi 上。(这就是纯属瞎折腾,部署在 Windows Io
上个月跟朋友一起做了个微信小程序,趁着5.20节日的热度,两个礼拜内迅速积累了一百多万用户,我们在小程序页面增加了收集formid的埋点,用于给微信用户发送模板消息通知。
调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换.
当我们说起性能测试时,当前主流的测试软件无论如何都离不开LoadRunner与JMeter这两个。本周我就简单的对这两个做下对比与说明。
我们经常会使用 top 命令来查看系统的性能情况,在 top 命令的第一行可以看到 load average 这个数据,如下图所示:
目录 Core Linux折腾(一)[一] Core Linux折腾(一)[二] Core Linux折腾(二) Core Linux折腾(三) Core Linux 操作文档(一) 首先我们需要做一些预备工作 安装cmake 和 gcc 以及Apache2与PHP5 tce-load -wi cmake tce-load -wi gcc tce-load -wi git tce-load -wi apache2 tce-load -wi apache2.4-dev tce-load -wi
本文介绍了如何使用caffe实现FCN的图像语义分割任务。首先,介绍了FCN算法的原理和模型结构。然后,讲解了在caffe中如何配置和训练FCN模型。最后,通过一个具体的例子演示了如何使用FCN模型进行图像语义分割任务。
本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型,这个下载链接在它的文件夹里有,就是url那个文件
经常和Linux打交道的童鞋都知道,load averages是衡量机器负载的关键指标,但是这个指标是怎样定义出来的呢?
最近在极客时间学习了倪朋飞老师的《Linux性能优化实战》专题,里面讲到了linux的平均负载这个概念。也就是load average。现在谈谈对平均负载的理解,并整理为笔记。
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道,load averages 是衡量机器负载的关键指标,但是这个指标是怎样定义出来的呢?
https://timyang.net/programming/load-average/
Linux系统中的load average是SRE工程师经常关注的指标,也是SRE工程师在面试时候经常会被问到的问题,大家用它来判断CPU的工作负载,一般这个值如果是CPU核心数的多倍时,我们就认为CPU负载很高,需要处理,这样的认识对吗?
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