休息的时候和工人们在一起，喜欢刷刷抖音，有时候大家也会互相推荐一些好看的小姐姐的账号，还会比谁收集的多。身为厂子里的大学生，我想我还是要做一点不一样的事的。 ?...2 我为什么要选 Python？ 虽然大学里学得是 C，但是这次我用了 Python，原因主要有3点： 1.Python 入门快 虽然大学里那点 C 都还给老师了，但是基本的语法还是很容易看懂的。...有人说 C++ 的学习时间是按年计算，而 Python 是按天计算的。...这个薪资和行业大牛当然不能比，但我很喜欢现在的工作环境，比以前下厂子要舒服的多。 4 我是如何学习 Python 的？...刚开始找了一些国外的公开课，也找国内相关的公开课，所以用心去做一件事情绝对不难的。
多进程 多个进程分别修改程序中的全局变量，结果会是怎样的？ 如：全局变量num初始值为0，多个进程分别对该变量进行加1，是否会产生叠加效果？...，互不影响 多次fork 在一个程序中，调用两次fork函数，会有多少个进程？...= os.fork() if pid == 0: print(3) else: print(4) # 2 # 1 # 4 # 4 # 3 # 3 由此可知，fork两次后，共有6个进程...第一次fork后，有两个进程。...这两个进程在第二次fork时，又各自产生新的进程 如图所示： ? 多次fork 源码下载
那接下来就让我们更深入的了解 Python 吧~ Python 入门 [零基础学Python]一些关于Python的事情 已经描述了python的美好，开始学啦，做好如下准备： 电脑，必须的。...本文的目的是简明扼要地说明python的编码机制，并给出一些建议。 Python装饰器为什么难理解？...此外 Python 做网站也无压力，比如知乎的主站后台就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后台也是基于 Python。可以不负责任地说，Python 几乎可以做任何事情。...python库可以用来计算欧拉函数 Python 机器学习入门资料整理 用 Python 来做一些神奇好玩的事情吧 这10个Python项目超有趣 Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了...听课只需具备一些 Python 知识即可，无需机器学习背景。
进程的基本概念 概念 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。 进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。...我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志...线程的基本概念 概念 线程是进程中执行运算的最小单位，是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源...线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 进程与线程的区别： 运行方式不同 进程不能单独执行，它只是资源的集合。 进程要操作CPU，必须要先创建一个线程。...进程有父进程和子进程，独立的内存空间，唯一的标识符：pid。 速度 启动线程比启动进程快 运行线程和运行进程速度上是一样的，没有可比性 线程共享内存空间，进程的内存是独立的。
目前应用1是一个另外一个网段的系统，负责一块业务，而应用2是目前我所负责的数据库所在的环境里。...最开始是两个应用team在商量这件事情，结果讨论来讨论去，发现没有DBA参与还搞不定，还好我介入也不算晚。...对于这种问题，其实整体难度来说不大，但是集成的事情很容易有各种不明确的地方，所以自己也从DBA的角度提了几点要求。...基本上每天在特定的时间段都需要做一次这样的工作,大体是这样的情况。 对此我从DBA的角度提了几点要求。...所以短短的十几分钟的时间里，我也是从DB的角度来分析，尽可能把事情能落地，结果就在这种讨论之中就很愉快的达成了共识，看来你退一步他让一步着实还是 能够提高工作效率，而且面对面的沟通更加直接，比起繁琐冗长的邮件列表确实要精简很多
这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多线程了。...要注意在单CPU系统中，使用多线程并不是真正的并发，在给定时间只有一个线程在运行。只有在多CPU计算机上，线程才是并发的。本章假设使用的计算机是多处理器的。...增加线程的数目，会线性的增加耗时。很明显，并行运行的线程发生了错误。 Python底层有个东西影响着我们的CPU制约型进程，它就是全局锁（Global Interpreter Lock）。...多进程有一些缺点，它必须启动Python的多个实例，启动时间长，耗费内存多。 同时，使用多进程并行运行任务，有一些极好的优点。 多进程有它们各自的内存空间，使用的是无共享架构，数据访问十分清晰。...这是古斯塔夫森定律的核心。 总结 我们学习了一些可以让Python加速运行或是在多个CPU上运行的方法。其一是使用多线程，另一个是多进程。这两个都是Python的标准库支持的。
大家用的最多的可能是C/C++语言，毕竟是算竞的主流，也有很多同学使用Java或者python，再有一些可能使用c#、go、php、ruby等等。 语言种类非常多，哪一种是你喜欢的呢？...Erlang是函数式编程的一种，然而我这篇导文并不是要讨论函数式这个特点，我是要讨论Eralng最重要的并发和分布式特性，也许你会奇怪，为啥不说说C/C++/Java/Python这些语言，这是因为Erlang...这套模式能够非常方便的编写服务器程序，进程间通信也能够很清晰的进行，进程的诞生和死亡都受到super进程的监控，即使挂掉了也可以轻松重启。...那么Erlang到底还有什么让我为之侧目要发这篇短文呢？ 发这篇文章的来源是因为markdown的服务器是用erlang写的，前几天出了一个离奇的cpu占满的问题，解决之后才有感而发。...，因为他们拥有同样多的时间片，操作系统也控制不了的事情Erlang彻底的解决了，为了稳定也是费尽心思。
pexels-photo-674570.jpeg 近几天，很多公众号发布了 Python 官方文档的消息。然而，一个特别奇怪的现象就发生了，让人啼笑皆非。...然而，怪异的事情就在于，还有一些公众号在发布时，不知怎么误传，这个消息变成了官方正式发布、全部翻译完成、激动人心期盼已久，至于这个隐藏入口跳转问题、下载的文档为何是英文版的问题，则完全无法解释。...我本人也怀着同样的想法。作为参与者、见证者、沾光者就好了，谁愿意花费那么多精力，承担重任，周旋策划，最后可能还讨不到好呢？...程序员发起的活动，就是有如此大的力量。 就在本文写作过程中，Python 之父也给了这个项目 star ，而且发推声援。...在官方文档的翻译事情上，或许我们是有点脱轨了，不过不要紧，在使用全球最大的同性交友平台上，我们是与国际接轨的。
近几天，很多公众号发布了 Python 官方文档的消息。然而，一个特别奇怪的现象就发生了，让人啼笑皆非。...然而，怪异的事情就在于，还有一些公众号在发布时，不知怎么误传，这个消息变成了官方正式发布、全部翻译完成、激动人心期盼已久，至于这个隐藏入口跳转问题、下载的文档为何是英文版的问题，则完全无法解释。...我本人也怀着同样的想法。作为参与者、见证者、沾光者就好了，谁愿意花费那么多精力，承担重任，周旋策划，最后可能还讨不到好呢？...程序员发起的活动，就是有如此大的力量。 就在本文写作过程中，Python 之父也给了这个项目 star ，而且发推声援。 ?...在官方文档的翻译事情上，或许我们是有点脱轨了，不过不要紧，在使用全球最大的同性交友平台上，我们是与国际接轨的。
过一会儿，不幸的事情发生了，流量又上来了！ 什么情况！我的心情顿时紧张起来。 又赶紧联系机房技术，执行上次的操作。 下图是当时的情况： 傻眼了，目的ip变了，这可咋搞，不可能一个个封吧！...静下心来，仔细想了下，本地向外发包，那本地肯定会有程序来发！ 找到本地程序就能解决了！...看到这几个，感觉很奇怪，怎么会有个java.log的执行文件在运行呢？...再执行ps –ef命令看下，奇怪，java.log进程又起来了，难道有自启动设置？ 于是到了/etc/init.d下查看，有个异常脚本，在正常系统的也没有，打开看了下，果然是启动木马程序的脚本。...找出入侵点，跑的程序多，攻击面多，很棘手。 就先这样吧！兵来将挡，水来土掩。~ 被黑客趁机入侵的原因： 1. 运维对网络安全实施落实力度低 2.
近期无意间看到这样一则消息“LinuxCon+ContainerCon+CloudOpen中国大会在北京成功举办”，初学Linux的小白在使用着虚拟机进行一系列操作，Container的出现让我产生了好奇心...运行应用程序所必需的组件都将打包成一个镜像并可以复用。执行镜像时，它运行在一个隔离环境中，并且不会共享宿主机的内存、CPU 以及磁盘，这就保证了容器内进程不能监控容器外的任何进程。 ?...Hypervisor是所有虚拟化技术的核心。非中断地支持多工作负载迁移的能力是Hypervisor的基本功能。...正如 Docker 创始人 Solomon Hykes 所说，“测试环境使用 Python 2.7，但是生产环境使用 Python 3，那么一些奇怪的事情就会发生。...或者你依赖某个特定版本的 SSl 库的行为，但是却安装了另外一个版本。在 Debian 上运行测试环境，但是生产环境使用 Redhat，那么任何奇怪的事情都可能发生。”
Ubuntu 16.04 约为 27 MB，Anaconda Python 发行版为 800MB 至 1.5GB。...$ rm merged/in_both.txt 发生了什么？...到目前为止，这就是我们所期望的。 但是在 upper 中发生的事情有点奇怪：有一个名为 upper/in_both.txt 的文件，但是它是字符设备？...我想这就是 overlayfs 驱动表示删除的文件的方式。 如果我们尝试复制这个奇怪的字符设备文件，会发生什么？...我认为容器通常看起来像是在做“复杂的”事情，我认为将它们分解成这样很有趣。你可以运行一条 mount 咒语，而实际上并没有做任何与容器相关的其他事情，看看叠加层是如何工作的！
过一会儿，不幸的事情发生了，流量又上来了，擦！什么情况！心情顿时紧张起来。 又赶紧联系机房技术，执行上次的操作。 ? 傻眼了，目的 ip 变了，这可咋搞，不可能一个个封吧！...静下心来，仔细想了下，本地向外发包，那本地肯定会有程序来发！这可咋找啊？ 2....看到这几个，感觉很奇怪，怎么会有个 java.log 的执行文件在运行呢，经过找同事核实有没有运行这样的，他们说没有，那好先杀掉并删除再说。...再执行 ps –ef 命令看下，奇怪，java.log 进程又起来了，难道有自启动设置？...找出入侵点，跑的程序多，攻击面多，很棘手。先这样吧！兵来将挡，水来土掩。
正如Docker的创造者Solomon Hykes所说：“当你使用Python 2.7进行测试，然后在生产环境中使用Python 3，就很可能会发生一些奇怪的事情；或者当你依赖某个特定版本的SSL库的行为...，但是却安装了另一个时；或者当你在Debian上运行测试，但是在RedHat上进行生产时，也可能发生各种奇怪的事情。”...这种变化可能不仅仅是计算环境的变化，也可能是网络环境的变化。Hykes还补充说：“当网络拓扑结构不同，或者安全策略和存储不同，同时软件必须在其上运行的时候（也可能发生各种奇怪的事情）。...在生产环境中管理这么多的容器可是一项具有挑战性的任务。像Kubernetes和Mesos这样的工具可以用来管理n个容器。...可用资源的数量对于开发人员来说是有限的，如果遇到一些问题，可能需要一些时间才能找出解决方案。
我可以通过我们新发布的Wolfram Data Drop来搜集一些数据啊！ Wolfram语言很棒的一点就是它非常适合很忙的人：即时你只有写几行代码的时间，你也可以完成整件事情。...然后一些不可思议的事情发生了。有时候调用一次API的时间大约为220ms，但通常是900ms甚至1800ms。最不可思议的是这些调用时间似乎是可以被量化的！ ?...我第一个想到的是可能是网络问题，因为我是从1000多英里以外的服务器调用API。所以我去查看了网速情况。但除了有个别时候出现了峰值的情况，其他时间的网速都非常稳定。 ?...但我想，有没有可能是有一些实例在运行过程中产生了一些问题呢？所以我通过测试API查看Process IDs和Process Times，然后我绘制了运行时间和API调用时间的分布图. ?...图中可以看到新启动的进程 调用API要快一点，但是区别并不是非常明显。
1、如今，还在诟病 Nodejs 什么 在 Nodejs 的世界里，发生了什么，怎么发生的，人们都不需要担心，都可以找到原因。...有了监控之后，自然就会有告警，后面方便第一时间发现问题，告警不要搞太多，就跟短信不要钱一样，发那么多，会被烦死的，太多后面就麻木了，贵在于精。...这里没有描述进程管理这个纬度的事情，比如心跳检测、进程保活、僵尸进程检测这类问题，主要这些问题太过基础了，并且团队在封装基础框架的时候，都会处理掉这些基础问题，那部分代码经过长久的迭代和测试，都是相对非常稳定的...在做分享 PPT 的时候，收集了一些工具，介绍一些在什么场景，用那个比较好，其实非常多，这里分享一些相对比较典型的使用工具跟大家介绍一下。 1）开发调试 (1) inspect ?...比如，你使用 mysql 的方法，把它搞 崩溃了，触发了它的系统 BUG。写 java 的时候，触动了一个奇怪的 GC 异常，线程崩了。那还是值得的，这些人都是行业先驱！
因为的确最近发生了很多事情。因为我在国内出差，更能感受到一些东西。还因为情绪的东西积累到一定程度，总是需要表达出来的。而我们离过年已经很近了。...如果得到决定2018年是最后一次发年终奖，而2019年之后采取新的体系，我相信没有任何一个人会有质疑。之所以产生了质疑，是因为2018年末发年终奖的最后关头决定不发，并且给出了冠冕堂皇的理由。...第二件事是目前讨论的沸沸扬扬的有赞年会公开宣扬996工作制。 ? 996当然是违反劳动法的。但是在中国说不得做得的996比比皆是。加班仿佛成为了一种常态。不加班是很奇怪的事情。...无论是低调的高调的996还是不给你发年终奖才是真的为你好的逻辑，我想能冠冕堂皇说出来的，都不是常人啊。这就是为什么他们是老板，你是打工的。...所以我们不要看程序员拿钱拿的多，很多人其实是在很短的若干年内拿完了一辈子可以拿的钱。之后的老程序员，要么成为专家，要么成为非编程的职业，做做寄生虫，或者干脆转行了。
本文描述一个python实现的多进程压测工具，这个压测工具的特点如下： 多进程 在大多数情况下，压测一般适用于IO密集型场景（如访问接口并等待返回），在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL...不过一旦出现词表参数加密、返回内容校验等事情的话，多进程对发送效率的提升还是很明显的。 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS，根据并行度和请求相应时间，可以估算出可发送QPS峰值。...但是当涉及到场景化压测，或者是奇怪的SDK，例如本文要压测的接口是通过java代码自动生成的python消息类SDK，并且涉及到场景化的压测，很难通过一般的服务端压测工具搞定。...run()方法是压测执行的方法，实现子类的词表方法和发压逻辑之后，直接调用run()方法就可以压测了。 固定QPS 固定QPS是通过管理进程实现的。...可以看到有两种进程： 一种是worker_process进程，调用了press()发压逻辑函数，并且这个进程可以指定并发度concurrent，是实际的发压进程，值得注意的是在worker_process
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...更奇怪的是，下图中，在验证集中，单显卡虽然没有双显卡的准确度曲线增长迅速，但是到了某一点，单显卡的曲线会超过双显卡训练的精度，也就是说，单卡训练在前期没有双卡训练效果显著，但是到了训练中期效果就会优于双卡...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...采用DistributedDataParallel多GPUs训练的方式比DataParallel更快一些，如果你的Pytorch编译时有nccl的支持，那么最好使用DistributedDataParallel
，实现，不管哪边出现问题都有一个冗余备份的线路存在，这样来解决线路故障导致业务不通的情况，但是奇怪的事情发生了，只要把这根线路接上个去，原本好的线路都访问不了业务了。...[Y/N]y //关闭STP功能 准备工作做好了（重启客户端，开启抓包） 确实如那IT所说把线路接上去后业务不通了，是不是很奇怪。...，如果终端一多，那整个网络资源都被广播报文给占用完毕 ，最终链路与设备性能被消耗完毕。...这是一台有年代的华为设备，型号是3328-TP，目前是关掉了STP功能，我们来模拟下环路，看看会发生什么事情 现在访问外网没任何问题的 制造一个环路，14口跟16口的线路串接，打成了一个环路。...抓包还可以发现，不到几分钟就有500多万的包产生了，如果终端一多，这个数据包数量更加惊人！！
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