Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱.在线排查问题,无需重启:动态跟踪Java代码:实时监控JVM状态. Arthas 支持JDK6+,支持Linux/Mac/Windows,采用命令行交互模式,同时提供丰富的 Tab 自动补全功能,进一步方便进行问题的定位和诊断. 文档: https://alibaba.github.io/arthas/ 安装启动Arthas curl -O https://alibaba.github.io/arthas/arthas-boo

在上一篇<jvm调优的几种场景>中介绍了几种常见的jvm方面调优的场景,用的都是jdk自带的小工具,比如jps.jmap.jstack等.用这些自带的工具排查问题时最大的痛点就是过程比较麻烦,就好比如排查cpu占用率过高的问题,就要top->jps->printf->jstack等一系列的操作.本篇介绍一个jvm工具,它是阿里巴巴开源的一个工具--arthas(阿尔萨斯). 一.安装 arthas在github上有个page,地址是https://alibaba.github

你想提升性能,那么组RAID0,主板上的RAID应该是软RAID,肯定没有阵列卡来得稳定.如果你有闲钱,可以考虑用阵列卡. 不会的.即使不能起到RAID的作用,起码也可以当作直接连接了2个硬盘.不会影响性能.不过如果软RAID出了问题,那硬盘上的数据同样保不住.只能重新去掉RAID在装系统了. 鉴于目前的CPU和内存速度和容量来说主板提供的阵列已经完全可以不必考虑那1%~3%的CPU占用所带来的影响.主板AMD的750,850型号南桥及INTEL ICH9R,ICH10R等都可以组建磁盘整列如果

虚拟机的运行速度有一部分原因决定于你的物理机的配置,如果你的物理机配置不高,建议不要运行虚拟机,那样反而会更卡! 切记!!!在操作之前,先给虚拟机拍摄一个快照,然后所有操作都在虚拟机关机的情况下执行!图中没让执行的操作或者勾选选项,不要私自操作. 以下几张图,可以让你的虚拟机运行的非常畅快,请按照图片上的指示,认真操作: 以上配置,不会清理掉你现有的虚拟机设置,当然,为了安全起见,你可以在配置之前,给你的虚拟机拍个快照,这样即使搞错了还能还原回来! 另外,提醒一个误区,并不是给虚拟机的内存分配的

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户:则WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响,怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe公式如下: A

信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户: 则WOE(weight of Evidence 证据权重)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响, 怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明. Woe

eclipse调优 一般在不对eclipse进行相关设置的时候,使用eclipse总是会觉得启动好慢,用起来好卡,其实只要对eclipse的相关参数进行一些配置,就会有很大的改善. 加快启动速度 1.在eclipse启动的时候,它总是会搜索让其运行的jre,往往就是这个搜索过程让eclipse启动变慢了.(没设置时,等2-3s出现进度条,设置后直接出现进度条) 只要在eclipse.ini中加入-vm的参数就可以了  2.取消所有启动时要激活的插件(在用时激活也一样)和其它的相关的在启动时执行的

为什么不进行多卡同步? BatchNorm的实现都是只考虑了single gpu.也就是说BN使用的均值和标准差是单个gpu算的,相当于缩小了mini-batch size.至于为什么这样实现,1)因为没有sync的需求,因为对于大多数vision问题,单gpu上的mini-batch已经够大了,完全不会影响结果.2)影响训练速度,BN layer通常是在网络结构里面广泛使用的,这样每次都同步一下GPUs,十分影响训练速度.2 但是为了达到更好的效果, 实现Sync-BN也是很有意义的. 在深度

最近一直在研究RAID 50,因为牺牲一半的容量的RAID 10代价实在太大了,而且它提供的可用性也并不是百分百的,我们首先来看下RAID 10的可用性分析: 以同等容量的不同RAID方式作为案例分析:   8盘RAID 10 6盘RAID 50 5盘RAID 5 6盘RAID 6 第一块盘故障后可用概率 100% 100% 100% 100% 第二块盘故障后可用概率 6/7 3/5 0% 100% 第三块盘故障后可用概率 4/6 0% 0% 0% 第四块盘故障后可用概率 2/5 0% 0% 0

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/ca2e003bf77e   5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置.本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试. 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究.开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户. 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapter

因为需要一些做一些自动编译的工作,所以打算淘换一台多核的主机.淘宝找一圈,感觉换下来的dell R410 ~ R710 都可以. 综合对比了一下感觉最低配的R410就能满足要求,最后选择了:X5675*2个12核心24线程.DDR3 24GB内存.总共花了￥1700不到.没有要硬盘,自带的SAS6IR的阵列卡.但买了4个硬盘托架,打算用手上闲置的旧硬盘,因为主要目的不是为了备份资料用的. 收到后给插上SSD装ESXI 5.5基本使用没问题.然后打算加硬盘,手上硬盘都是SATA的,插上倒是都识别到

[摘要] SIM卡是移动通信中不可或缺的组成部分,在物联网解决方案中,设备移动上网也需要使用SIM卡.那么,SIM卡是什么?SIM卡有几种?各种SIM卡有什么区别?本文将为您答疑解惑. 通信进化史 过去几百年间,通信技术经历了天变地异般的发展:数百年前的古代,人们通过“烽火传讯”.“信鸽传书”.“击鼓传声”.“旗语”等利用自然界的基本规律和人的基础感官(视觉,听觉等)可达性建立通信系统. 到了19世纪中叶以后,随着电报.电话的发现,电磁波的发现,人类通信领域产生了根本性的巨大变革,从此,人类的信

IDEA卡顿 最近一段时间经常会在开发的时候感觉到 IDEA 很卡,在一个类里上下滚动或者切换类文件时都能够明显的感觉到,我以为是我项目打开的太多了,毕竟内存优化已经做过了,但是今天实在是被这玩意儿卡的有点烦了,我尼玛,开发机器 16 个 G 的内存,开俩 spring-boot 项目卡成这个逼样??? 最终被逼的去检查了一下 IDEA 的启动配置文件,看到的内容的时候我石化了,配置文件就是默认的,没改动过.还真是活该就这么卡,只给分配了几百兆的最大内存,可不是卡成这逼样吗?后面想了一下,我之前

bzoj3676 [Apio2014]回文串 SAM+树上倍增 链接 bzoj luogu 思路 根据manacher可以知道,每次暴力扩展才有可能出现新的回文串. 所以推出本质不同的回文串个数是O(n)级别的. 每次查询一个串出现的个数. 建立出parent树,一个串出现的个数就是对应parent树上的所在的子树的大小,利用树上倍增可以log求出一个串出现的个数. 具体一点,我们知道endpos,可以找到对应parent tree的节点. 然后目标节点肯定是在根到此节点的路径上的(他是她的后缀

SDM439平台出现部分机型SD卡不能识别mmc1: error -110 whilst initialising SD card 打印了如下的log: - ::>[ after ms - ::>[ 3079.000652] sdhci: =========== REGISTER DUMP (mmc1)=========== - ::>[ 3079.000655] sdhci: Sys addr: 0x00000000 | Version: 0x00004d02 - ::>[ 30

tomcat 启动一直卡在 Root WebApplicationContext: initialization completed in 重启了很多次,更换jdk版本,tomcat版本都不行. tomcat所在的JVM进程已经被启动了所以可以排除是JVM退出引起的问题.那么问题真的就是JVM因为某种原因被阻塞了. https://blog.csdn.net/wwdwjm/article/details/77840113 主要是因为阿里云的熵池太小 熵池的大小是根据键盘 鼠标之类的噪音产生的数

最近项目的资源图片变大了,滑动时总是卡顿,在这里用NSOperationQueue解决了一下 .h 文件 @interface CollectionViewCell : UICollectionViewCell // 赋值 @property (nonatomic, strong) NearRentListModel *listModel; // 队列 @property (nonatomic, strong) NSOperationQueue *queue; .m 文件 // 懒加载 - (N

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据

前言 首先描述下问题的背景,博主有个习惯,每天上下班的时候看下skywalking的trace页面的error情况.但是某天突然发现生产环境skywalking页面没有任何数据了,页面也没有显示任何的异常,有点慌,我们线上虽然没有全面铺开对接skywalking,但是也有十多个应用.看了应用agent端日志后,其实也不用太担心,对应用毫无影响.大概情况就是这样,但是问题还是要解决,下面就开始排查skywalking不可用的问题. 使用到的工具arthas Arthas是阿里巴巴开源的一款在线诊断

[摘要]在物联网解决方案中,设备移动上网也需要使用SIM卡.那么,SIM卡是什么?各种SIM卡有什么区别?物联网SIM卡如何选择?本文将为您答疑解惑. 通信进化史 过去几百年间,通信技术经历了天变地异般的发展:数百年前的古代,人们通过“烽火传讯”.“信鸽传书”.“击鼓传声”.“旗语”等利用自然界的基本规律和人的基础感官(视觉,听觉等)可达性建立通信系统. 到了19世纪中叶以后,随着电报.电话的发明,电磁波的发现,人类通信领域产生了根本性的巨大变革,从此,人类的信息传递可以脱离常规的视听觉方式,用

Arthas是啥 当我们系统遇到JVM或者内存溢出等问题的时候,如何对我们的程序进行有效的监控和排查,就发现了几个比较常用的工具,比如JDK自带的 jconsole.jvisualvm还有一个最好用的工具--jprofiler,但是这个是收费的,或者除了很有钱的公司,一般很少人会用这个,还有一个就是我们今天的主角--Arthas ,为什么今天会重点讲这个呢? 官网地址:http://arthas.gitee.io/ GitHub地址:https://github.com/alibaba/arth