我在OSX10.7主机(MacBookAir13")上的VirtualBox上运行Ubuntu12.04服务器实例。该实例配置有512mb内存。磁盘镜像设置为8GB(如果有任何不同，则动态分配)并且正在使用2.6GB。我刚刚从10gen存储库安装了MongoDB，如下所述:http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/install-mongodb-on-debian-or-ubuntu-linux/我还没有更改任何默认设置。mongod进程现在一直以15-20%的cpu运行，在我连接任何东西之前。我通常不会检查，但它现在导致风扇在VM运行时保持打开状
我的设置：Prometheus服务器2个节点外面格拉法纳docker-compose.ymlversion:'2'services:prometheus_srv:build:./prom_servimage:prom/prometheuscontainer_name:prometheus_serverhostname:prometheus_serverprometheus_node:image:prom/node-exportercontainer_name:prom_node_exporterhostname:prom_node_exporterdepends_on:-prometheus_
我的笔记本电脑(i7、SSD、16GBRAM)上运行着一个由三个mongod进程组成的复制集。我创建了一个空数据库并向其中添加了一条7MB的记录。然后我从命令行查询该记录:echo"db.items.find({_id:'.......'})"|mongomydb>tmp/junk客户端应用程序“mongo”(不是mongod或mongos)在吐出响应之前占用100%CPU几秒钟。如果我使用MongoDB的Java客户端读取记录，我的JVM进程在给出响应之前会使用100%CPU几秒钟。这里可能发生了什么？我该如何解决这个问题？更新:复制集似乎无关紧要；如果我将mongo直接连接到mas
我们在副本中有3个实例。主要有2核CPU和4GBRAM。次要具有1个核心CPU和4GBRAM。具有1个核心CPU和2GBRAM的仲裁器。第一个测试:mongodb-org-server-2.6.10-1.x86_64logpath=/var/log/mongodb/mongod.loglogappend=truefork=truedbpath=/mnt/mongopidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid第二个测试:mongodb-org-server-3.0.4-1.x86_64processManagement:pidFilePath:"/var
使用cpufrequtils查看调整cpu频率及模式cpufrequtils是一个查看和修改CPU频率GHz的工具有些物理服务器使用默认频率进行运行，这时可以使用该工具进行就该CPU的核心频率安装:aptinstallcpufrequtilsyuminstallcpufrequtils使用:#查看全部核心详细信息cpufreq-info#查看某个核心详细信息cpufreq-info-c0#查看CPU当前频率cpufreq-info-f#查看CPU当前模式cpufreq-info-p#查看CPU支持的模式cpufreq-info-g#省电模式cpufreq-set-gpowersave#默认模式
目录前言1.更换SSD固态硬盘（1TB）2.重装系统（win10家庭中文版）3.安装驱动程序3.1NVIDIA显卡驱动3.2电脑管家3.3指纹驱动3.4蓝牙驱动4.其他设置4.1Office激活前言19年入手的华为matebook13笔记本，原装硬盘512G，且C盘只分80G。已经使用三年了，C盘爆红，D盘也只剩不到80G，所以决定更换一块更大的硬盘，重装下系统，顺势把电脑里的文件好好整理一下，重新配置环境准备阶段：购买固态硬盘；备份电脑资料；制作启动优盘动手阶段：换硬盘；装系统；安装驱动程序更换的是三星970evoplus（1TB）固态硬盘，采用win10官方镜像直装的方法安装与电脑预装一致
cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE库允许开发人员使用GPU进行加速，允许输入与输出数据驻留在GPU内存中，其中包含了许多分配的方法例如cudaMalloc()cudaFree()cudaMemcpy(),cudaMemcpyAsync()1.1
stable-diffusion-webui环境准备aconda：https://www.anaconda.com/gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui进入目录cdstable-diffusion-webui创建虚拟环境python-mvenv./virtualenv运行虚拟环境.\virtualenv\Scripts\Activate.ps1安装Cpu运行的pytorch版本pip3installtorchtorchvisiontorchaudio修改根目录下launch.py代码commandline
在业务服务提供能力的时候，常常会遇到CPU飙高的问题，遇到这类问题，大多不是数据库自身问题，都是因为使用不当导致，这里记录下业务服务如何定位数据库CPU飙高问题并给出常见的解决方案。CPU使用率飙升根因分析在分析CPU使用率飙升根因前，先介绍下CPU使用率公式：单位时间CPU资源=查询执行的平均成本x单位时间执行的查询数量可见，CPU使用率与【查询执行的平均成本】和【单位时间执行的查询数量】线性相关，而这两项就是我们常说的慢SQL以及数据库QPS。所以，CPU使用率飙升可归纳为以下两点：(1)大量的慢SQL占用了cpu资源，拖垮了数据库，这类的慢sql常常表现为：查询的数据量过大，全表扫描、锁
NVIDIA英伟达GPU显卡算力表随着深度学习的火热,显卡也变得越来越重要.而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时,都会提到一个显卡算力的概念.这里的显卡算力指的并不是显卡的计算能力,而是指的显卡的架构版本.专业显卡Tesla系列NVIDIADataCenterProductsGPUComputeCapabilityNVIDIAA1008.0NVIDIAA408.6NVIDIAA308.0NVIDIAA108.6NVIDIAA168.6NVIDIAA28.6NVIDIAT47.5NVIDIAV1007.0TeslaP1006.0TeslaP406.1TeslaP46.1TeslaM605.
