项目架构: React+TS+DVA 设备及软件: 设备:Mac 软件:VSCode 场景: 在Mac中使用VSCode运行时发现项目编译非常卡顿,时间长达五六分钟以上,并且项目启动后访问页面,页面也会有明显的卡顿. 初步检查: 打开活动监视器发现Code Helper启动了好几个,并且长时间占用非常高的CPU及内存(CPU超过100%,1个Code Helper进程占用1个多G内存) 解决方案: 将以下代码插入到VSCode的setting.json中去,并退出重新启动VSCode和项目 "s

曹工改bug:cpu狂飙,old gc频繁,线程神秘死亡连环案件调查报告 前言 前两天,访问开发环境上一个java服务,发现一直转圈圈,因为我开着fiddler,可以看到的现象是,接口一直没返回:本来想着直接jenkins重新构建一下开发环境(即重启服务),突然觉得,还是看看到底啥情况吧. 排查过程 登录到开发环境上(8核16g,centos 7),来了一圈常规操作,结果执行top发现,cpu占用竟然高达400%,然后按照标准流程,那肯定就是查看该进程内占用cpu高的线程是哪个: top -H

1.mds.mds_stores.mdworker 关闭: sudo mdutil -a -i off 打开: sudo mdutil -a -i on

1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. 对于上述的三部分,并不一定都是独立的芯片,根据组合形式,可分为下列几种类型: 方案一:CPU集成MAC与PHY: 方案二:CPU集成MAC,PHY采用独立芯片: 方案三:CPU不集成MAC与PHY,MAC与PHY采用集成芯片: 本例中选用方案二做进一步说明,因为CPU总线接口很常见,通常都会做成可以像访问内存一样去

tensorflow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.TensorFlow还实现了可视化工具TensorBoard,方便直观的理解计算过程. 目前TensorFlow最新迭代版本是1.6.0,实

在 Mac OS X 上安装 TensorFlow 这个文档说明了如何在 Mac OS X 上安装 TensorFlow. 注意:从 1.2 版本开始,在 Mac OS X 上 TensorFlow 不再支持 GPU. 确定如何安装 TensorFlow 你可以选择一种方式安装 TensorFlow,支持下面的几种选择: virtualenv "本地" pip Docker 从源代码安装,更专业有单独的文档记录 我们建议使用 virtualenv 安装.virtualenv 是一个和其

1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. MAC(Media Access Control或者Medium Access Control)地址,意译为媒体访问控制,或称为物理地址.硬件地址,用来定义网络设备的位置. PHY(Physical Layer) 物理层.以太网芯片. 以太网芯片:是一款微小的控制器,把以太网媒体接入控制器(MAC)和物理接口收发器

1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. 对于上述的三部分,并不一定都是独立的芯片,根据组合形式,可分为下列三种方案: CPU集成MAC与PHY; CPU集成MAC,PHY采用独立芯片; CPU不集成MAC与PHY,MAC与PHY采用集成芯片; 本例中选用方案二做进一步说明,因为CPU总线接口很常见,通常都会做成可以像访问内存一样去访问,没必要拿出来说,而

以下测试,使用的Go版本是1.8.3 不设置 如果没有调用runtime.GOMAXPROCS 去设置CPU,Golang默认使用所有的cpu核. 测试机器CPU有4个核,测试代码开启4个goroutine,从测试结果看4个核心全部跑满. 测试代码如下: package main func main() { go task() go task() go task() go task() select{} } func task(){ for { } } 设置CPU使用 func GOMAXPRO

当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.MNIST是一个识别手写数字的程序 MINIST的程序的详细介绍地址如下:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 一.TensorFlow for mac 环境的安装 在mac环境下的安装方式一个有四种: 1.在虚拟的环境 Virtualenv下安装, Virtua

如果不行的话,就用conda装吧 https://www.jianshu.com/p/d54546ab315e 推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow. 这是可选的, 但是这样做能使排查安装问题变得更容易. 首先, 安装所有必备工具: # 在 Linux 上: $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # 在 Mac 上: $ sudo easy_install pip

一. 安装 TensorFlow谷歌的官网和开源项目都有介绍各个系统的安装和使用(官网:https://www.tensorflow.org/install git: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md),这里介绍Mac版本的安装方法. 我们利用pip进行安装,如果已经安装Pip就不用安装Pip包,Anaconda里都有集成.不过要注意的是pip

发现 如何发现的呢?当然是使用top命令,发现系统的load average>3,这说明系统已经处于比较高的负载中. 尝试解决 当我把php-fpm重启后,没过一会儿又开始cpu狂飙!这是什么鬼? 开始排查 首先,我们开启在php-fmp.conf中开启错误日志,慢执行日志还有常规日志 error_log = /var/log/php/error.log access.log = /var/log/php/access.$pool.log access.format = "%R - %u

关键字rj45.pci-e 1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. 对于上述的三部分,并不一定都是独立的芯片,根据组合形式,可分为下列几种类型: 方案一:CPU集成MAC与PHY: 方案二:CPU集成MAC,PHY采用独立芯片: 方案三:CPU不集成MAC与PHY,MAC与PHY采用集成芯片: 本例中选用方案二做进一步说明,因为CPU总线接口很常见,通常

转自http://www.jianshu.com/p/01dc42595733 注:Macbook pro 13' 没有NVIDIA的显卡,没办法CUDA编程,所以下面都是CPU编程. 1. 安装homebrew homebrew是Mac端的一个软件包管理系统,通过它可以很方便地通过控制台命令安装程序.打开终端,输入(把下面的直接复制就行了): /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/in

MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法 [日期:2014-01-22] 来源:Linux社区  作者:hcymysql [字体:大 中 小]       运行平稳的数据库,如果遇到CPU狂飙,到80%左右,那一定是开发写的烂SQL导致的,DBA首先要保证的是,数据库别跑挂了,所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记录到文件里,以便后面的排查. 这里用到一个工具pt-kill,它可以帮助你. pt-kill  --match-info "^(select|SELECT)" --busy-t

MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法 运行平稳的数据库,如果遇到CPU狂飙,到80%左右,那一定是开发写的烂SQL导致的,DBA首先要保证的是,数据库别跑挂了,所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记录到文件里,以便后面的排查. 这里用到一个工具pt-kill,它可以帮助你. 1 pt-kill  --match-info "^(select|SELECT)"--busy-time 3--victim all --interval 1--kill --print --daemonize

最近在中国大学MOOC平台学习北大的曹健老师上的“人工智能实践——Tensorflow”课程,开始我的人工智能之旅.第一天,讲解如何搭建实验室环境,我是mac系统,所以只写mac系统上的实验室环境安装笔记.在曹健老师的课中,也有windows系统的安装教程,需要的人可以自行前往观看视频. 第一步,安装Anaconda 网址链接是https://www.anaconda.com/download/#macos,在这里我不过多叙述,基本上是一键安装,过程简单,如果遇到问题自行谷歌搜索吧. 第二步,打

https://www.cnblogs.com/liangxiaofeng/p/3874866.html 1. general 下图是网口结构简图.网口由CPU.MAC和PHY三部分组成.DMA控制器通常属于CPU的一部分,用虚线放在这里是为了表示DMA控制器可能会参与到网口数据传输中. 对于上述的三部分,并不一定都是独立的芯片,根据组合形式,可分为下列几种类型: CPU集成MAC与PHY; CPU集成MAC,PHY采用独立芯片; CPU不集成MAC与PHY,MAC与PHY采用集成芯片; 本例中

原文链接 github not support on this platform pip安装: # Ubuntu/Linux 64-bit $ sudo apt-get install python-pip python-dev # Ubuntu/Linux -bit, CPU only, Python 2.7 $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-

percona-toolkit-2.2.10使用举例 以pt-kill为例 --help,可以看到帮助信息 -------- 运行平稳的数据库,如果遇到CPU狂飙,到80%左右,那一定是开发写的烂SQL导致的,DBA首先要保证的是,数据库别跑挂了,所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记录到文件里,以便后面的排查. pt-kill  --match-info "^(select|SELECT)" --busy-time 3 --victim all --interval 1 --kill