package main import ( "fmt" "runtime" ) //设置golang运行的核数 //1.8 版本以上的会自动设置 func main () { //设置CPU运行的核数 //NumCPU 返回本地机器的逻辑cpu个数 num := runtime.NumCPU() fmt.Println(num) //GOMAXPROCS 设置可同时执行的最大CPU数 runtime.GOMAXPROCS(num) }

Python第十五天  datetime模块 time模块   thread模块  threading模块  Queue队列模块  multiprocessing模块  paramiko模块  fabric模块 目录 Pycharm使用技巧(转载) Python第一天  安装  shell  文件 Python第二天  变量  运算符与表达式  input()与raw_input()区别  字符编码  python转义符  字符串格式化 Python第三天 序列  5种数据类型  数值  字符串

结合 CPU 理解一行 Java 代码是怎么执行的 根据冯·诺依曼思想,计算机采用二进制作为数制基础,必须包含:运算器.控制器.存储设备,以及输入输出设备,如下图所示. enter image description here (该图来源于百度) 我们先来分析 CPU 的工作原理,现代 CPU 芯片中大都集成了,控制单元,运算单元,存储单元.控制单元是 CPU 的控制中心, CPU 需要通过它才知道下一步做什么,也就是执行什么指令,控制单元又包含:指令寄存器(IR ),指令译码器( ID )和操

软件环境: linux系统: CentOS6.7 Hadoop版本: 2.6.5 zookeeper版本: 3.4.8 主机配置: 一共m1, m2, m3这五部机, 每部主机的用户名都为centos 192.168.179.201: m1 192.168.179.202: m2 192.168.179.203: m3 m1: Zookeeper, Namenode, DataNode, ResourceManager, NodeManager, Master, Worker m2: Zooke

结合 CPU 理解一行 Java 代码是怎么执行的 根据冯·诺依曼思想,计算机采用二进制作为数制基础,必须包含:运算器.控制器.存储设备,以及输入输出设备,如下图所示. 我们先来分析 CPU 的工作原理,现代 CPU 芯片中大都集成了,控制单元,运算单元,存储单元.控制单元是 CPU 的控制中心, CPU 需要通过它才知道下一步做什么,也就是执行什么指令,控制单元又包含:指令寄存器( IR ),指令译码器( ID )和操作控制器( OC ). 当程序被加载进内存后,指令就在内存中了,这个时候说的

根据冯·诺依曼思想,计算机采用二进制作为数制基础,必须包含:运算器.控制器.存储设备,以及输入输出设备,如下图所示. 我们先来分析 CPU 的工作原理,现代 CPU 芯片中大都集成了,控制单元,运算单元,存储单元.控制单元是 CPU 的控制中心, CPU 需要通过它才知道下一步做什么,也就是执行什么指令,控制单元又包含:指令寄存器(IR ),指令译码器( ID )和操作控制器( OC ). 当程序被加载进内存后,指令就在内存中了,这个时候说的内存是独立于 CPU 外的主存设备,也就是 PC 机中

作者:lonelysnow https://www.jianshu.com/p/7f6832d61880 结合 CPU 理解一行 Java 代码是怎么执行的 根据冯·诺依曼思想,计算机采用二进制作为数制基础,必须包含:运算器.控制器.存储设备,以及输入输出设备,如下图所示. (该图来源于百度) 我们先来分析 CPU 的工作原理,现代 CPU 芯片中大都集成了,控制单元,运算单元,存储单元.控制单元是 CPU 的控制中心, CPU 需要通过它才知道下一步做什么,也就是执行什么指令,控制单元又包含:

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo

本文转载自Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践 导语 随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流.使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务.了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功. 本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮助读者领略线程池的设计思路,最后回归实践,通过案例讲述使用线程池遇到的问题,并给出了一种动态化线程池解

转自美团技术团队:https://tech.meituan.com/2020/04/02/java-pooling-pratice-in-meituan.html 随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流.使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务.了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功. 本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮

JUC源码学习笔记5--线程池,FutureTask,Executor框架源码解析 源码基于JDK8 参考了美团技术博客 https://tech.meituan.com/2020/04/02/java-pooling-pratice-in-meituan.html 一丶Executor框架概览 刚接触Java线程池的时候,常常被ThreadPoolExecutor,Executor,ExecutorService,Future,FutureTask搞得一头雾水,下面我们先来来理一理这些类的关系

https://github.com/simple-android-framework/android_design_patterns_analysis/tree/master/builder/mr.simple 1. 模式介绍 模式的定义 将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示. 模式的使用场景 相同的方法,不同的执行顺序,产生不同的事件结果时: 多个部件或零件,都可以装配到一个对象中,但是产生的运行结果又不相同时: 产品类非常复杂,或者产品类中的调用顺序不同

Matlab的parfor并行编程 通常消耗最多计算资源的程序往往是循环. 把循环并行化.或者优化循环体中的代码是最经常使用的加快程序执行速度的思路. Matlab提供了parforkeyword,能够非常方便的在多核机器或集群上实现并行计算. parforkeyword的使用 由forkeyword引导的循环通常为串行运行.假设改为parfor则能够由多个worker以并行方式运行. parfor能够将n次循环分解为独立不相关的m部分,然后将各部分分别交给一个worker运行. 循环运行的结果

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 终于开始攻克并行这一块了,有点小兴奋,来看看网络上R语言并行办法有哪些: 赵鹏老师(R与并行计算)做的总结已经很到位.现在并行可以分为:  隐式并行:隐式计算对用户隐藏了大部分细节,用户不需要知道具体数据分配方式 ,算法的实现或者底层的硬件资源分配.系统会根据当前的硬件资源来自动启动计算核心.显然,这种模式对于大多数用户来说是最喜闻乐见的.

在之前的博客中,对AsyncTask做过详细分析,而且也以小案例的形式,介绍如何基本的使用它.今天再来探讨它,更多的认识,尤其在面试中以下面方式回答,可能印象分更多一些. 面试题:讲一讲您对AsyncTask的理解: 可以简单介绍之前文章的内容详解Android中AsyncTask的使用,再介绍一下下面的几点. 首先AsyncTask的几个基本方法: protected void onPreExecute() protected abstract Result doInBackground(Pa

# 对于服务器自己本身,一个程序只能绑定一个端口 # 同一个端口可以多个客户端来连接, # 只要server_ip+ server_port +client_ip + cilent_port 不一样,就是唯一 客户端我这里只写一个,基本大同小异,下面的都是服务端的 client: import socket sk = socket.socket() sk.connect(('127.0.0.1',9000)) while True: print(sk.recv(1024)) sk.send(b'

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

Go 语言并发 并发指在同一时间内可以执行多个任务.并发编程含义比较广泛,包含多线程编程.多进程编程及分布式程序等.本章讲解的并发含义属于多线程编程. Go 语言通过编译器运行时(runtime),从语言上支持了并发的特性.Go 语言的并发通过 goroutine 特性完成.goroutine 类似于线程,但是可以根据需要创建多个 goroutine 并发工作.goroutine 是由 Go 语言的运行时调度完成,而线程是由操作系统调度完成. Go 语言还提供 channel 在多个 gorou

Nginx为什么高效?一文搞明白Nginx核心原理 咔咔侃技术 2019-09-06 15:37:00 https://www.toutiao.com/a6733057587622707724/ Nginx 的进程模型 Nginx 服务器,正常运行过程中: 多进程:一个 Master 进程.多个 Worker 进程 Master 进程:管理 Worker 进程 对外接口:接收外部的操作(信号) 对内转发:根据外部的操作的不同,通过信号管理 Worker 监控:监控 worker 进程的运行状态,

# 注意:安装好gem5-gpu后再配置全系统环境 # 下载全系统模拟需要的工具,详见http://gem5.org/Running_gem5#Full_System_.28FS.29_Mode,将Linux image放在binaries目录,disk image放在disks目录 # 跳过此步,因为下面俩个链接提供的Full System Files旧,会出现kernel too old.NR_CPUS limit reached 错误信息: http://www.m5sim.org/dis

原文地址:https://blog.likeli.top/posts/面试/go面试备忘录/ 一个小厂的面试,记录一下,答案不对的,请帮忙更正下 go部分 map底层实现 map底层通过哈希表实现 slice和array的区别 array是固定长度的数组,使用前必须确定数组长度 array特点: go的数组是值类型,也就是说一个数组赋值给另一个数组,那么实际上就是真个数组拷贝了一份,需要申请额外的内存空间 如果go中的数组做为函数的参数,那么实际传递的参数是一份数组的拷贝,而不是数组的指针 ar