某软件公司在2000年计划用C语言开发一个在Pentium4CPU的PC机上运行的应用程序，估计程序代码行数为100000行。如果每人每天可开发出100行代码，请问：（1）弄好这个应用程序要用多少人日？（2）假设程序员的月平均工资为4000元，每月按20个工作日算，这个软件的成本的是多少元？（3）2000年Pentium4CPU的PC机硬件价格约为10000元，在这年软件的成本在总成本中多大比例？（4）19年后，一台远超Pentium4的PC机价格为4000元，这时软件开发生产率已提高到每人每天200行，而程序员的工资也涨到8000元，如果再开发上述软件，则软件的成本在总体成本中多大比例？解：
玩转OpenPose【玩转OpenPose】编译篇一、开发环境二、下载与安装2.1CUDA（用于高性能计算）与CUDNN（用于深度神经网络计算的支持）2.2下载Cmake2.3下载0penPose源码2.4下载caffe-openpose源码2.5下载pybind11源码三、编译OpenPose(以上步骤完成-开始编译)3.1编译GPU3.2编译CPU3.3demo测试（GPU版和CPU版都相同）四、建立OpenPoseDemo项目4.1先创建项目，建立bin目录和models目录，bin目录放依赖的相关文件，models放模型文件。4.2将build_GPU(build_CPU)/x64/R
玩转OpenPose【玩转OpenPose】编译篇一、开发环境二、下载与安装2.1CUDA（用于高性能计算）与CUDNN（用于深度神经网络计算的支持）2.2下载Cmake2.3下载0penPose源码2.4下载caffe-openpose源码2.5下载pybind11源码三、编译OpenPose(以上步骤完成-开始编译)3.1编译GPU3.2编译CPU3.3demo测试（GPU版和CPU版都相同）四、建立OpenPoseDemo项目4.1先创建项目，建立bin目录和models目录，bin目录放依赖的相关文件，models放模型文件。4.2将build_GPU(build_CPU)/x64/R
1.报错信息此平台不支持虚拟化的IntelVT-x/EPT，不使用虚拟化的IntelVT-x/EPT，是否继续，未能启动虚拟机。该主机cpu类型不支持虚拟化性能计数器，开启模块VPMC的操作失败，未能启动虚拟机。2.虚拟化引擎简介打开虚拟化性能计数器，能够让虚拟机更好地利用主机性能。3.解决方法一在虚拟机设置中，直接关闭所有虚拟化引擎选项，即可正常开启虚拟机。4.解决方法二查看任务管理器-性能-CPU中，虚拟化是否为已启用。若虚拟化未启用首先查阅CPU参数，了解其是否支持虚拟化技术，若不支持则只能使用解决方法一。若主机CPU支持虚拟化技术，但未启用，则需要进入主机BIOS启用CPU虚拟化(In
1.报错信息此平台不支持虚拟化的IntelVT-x/EPT，不使用虚拟化的IntelVT-x/EPT，是否继续，未能启动虚拟机。该主机cpu类型不支持虚拟化性能计数器，开启模块VPMC的操作失败，未能启动虚拟机。2.虚拟化引擎简介打开虚拟化性能计数器，能够让虚拟机更好地利用主机性能。3.解决方法一在虚拟机设置中，直接关闭所有虚拟化引擎选项，即可正常开启虚拟机。4.解决方法二查看任务管理器-性能-CPU中，虚拟化是否为已启用。若虚拟化未启用首先查阅CPU参数，了解其是否支持虚拟化技术，若不支持则只能使用解决方法一。若主机CPU支持虚拟化技术，但未启用，则需要进入主机BIOS启用CPU虚拟化(In
通过创建数据表索引，有效提升系统性能。一、问题背景在11月10日下午5点，出现channel异步下发消息队列消息积压报警，经排查分析是因为channel请求鑫某亿服务商落单时间过长，导致了channel消费消息队列的消息变慢的情况。所以，专项对鑫某亿系统相关业务进行优化。一（1）、现场如下是grafana监控平台上，鑫某亿服务商当时的服务器CPU使用率，如下所示：图中可见，当时鑫某亿的CPU很长一段时间都是满负荷的状态，以至于服务器出现了卡顿的现象，间接的导致了落单慢的问题。一（2）、分析鑫某亿服务商系统和数据库部署在同一台服务器上，服务器配置：阿里云虚拟服务器8核16G。CPU持续飙高一般都
通过创建数据表索引，有效提升系统性能。一、问题背景在11月10日下午5点，出现channel异步下发消息队列消息积压报警，经排查分析是因为channel请求鑫某亿服务商落单时间过长，导致了channel消费消息队列的消息变慢的情况。所以，专项对鑫某亿系统相关业务进行优化。一（1）、现场如下是grafana监控平台上，鑫某亿服务商当时的服务器CPU使用率，如下所示：图中可见，当时鑫某亿的CPU很长一段时间都是满负荷的状态，以至于服务器出现了卡顿的现象，间接的导致了落单慢的问题。一（2）、分析鑫某亿服务商系统和数据库部署在同一台服务器上，服务器配置：阿里云虚拟服务器8核16G。CPU持续飙高一般都
Jstack排查线上CPU100%介绍jstack是JVM自带的Java堆栈跟踪工具，用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照，来帮助定位线程出现长时间停顿的原因，例如死锁、死循环等。语法jstack[options]pidoptions:-F:toforceathreaddump.Usewhenjstackdoesnotrespond(processishung),当一个进程挂起时，jstack命令没有响应时，强制输出这个线程转储信息。-m:toprintbothjavaandnativeframes(mixedmode),打印JAVA和包含本地方法的C/C++的堆栈信息。-l:longli
Jstack排查线上CPU100%介绍jstack是JVM自带的Java堆栈跟踪工具，用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照，来帮助定位线程出现长时间停顿的原因，例如死锁、死循环等。语法jstack[options]pidoptions:-F:toforceathreaddump.Usewhenjstackdoesnotrespond(processishung),当一个进程挂起时，jstack命令没有响应时，强制输出这个线程转储信息。-m:toprintbothjavaandnativeframes(mixedmode),打印JAVA和包含本地方法的C/C++的堆栈信息。-l:longli
背景进入6月后，随着一个主要功能版本api的上线，服务端的QPS翻了一倍，平时服务器的CPU使用稳定在30%上下，高峰期则在60%上下，但是偶尔会有单台机器出现持续数分钟突然飙到90%以上，导致大量api响应缓慢超过客户端等待时间，触发其主动断开连接产生大量nginx499。问题分析与解决问题期间器资源情况仔细查看问题期间的zabbix监控数据，发现90%的CPU占用中有10%上下是systime,5%上下是softirqtime，两者相加可占到接近20%,interrupt和contextswitch数由之前的10k/s飙升至20k+/s。定位kafkalog发送代码首先猜测就是某个新加功能
