我运行Http服务器使用Netty I/O库在四核Linux机器上。使用默认工作线程池大小(在Netty中内部设置为2 x内核数)运行时,性能分析显示吞吐量上限为1k请求/秒,请求速率的进一步增加导致延迟几乎线性增加。 由于最大CPU利用率显示为60%,我根据下面的代码增加了工作线程的数量。然而,性能几乎没有任何变化,CPU仍然限制在60-70%。该进程不受内存、I/O或网络带宽的限制。为什么不通
nmon 说明 官网:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php 分析工具 nmon analyser:https://www.ibm.com/developerworks/community/wikis/home?lang=en nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具, nmon所记录的信息是比较全面的,它能在系统运行过程中实时
Linux是一个开放的、高可配置的操作系统,一个合格的Linux系统管理员应该可支持不同应用环境的要求。下面介绍一些管理工具,可帮助我们了解系统状态和优化系统。 top top命令可实时地显示Linux系统的进程、CPU、内存、负载等的信息。它是我们了解系统整体状态最好的工具。 top - 10:06:09 up 31 days, 2:14, 1 user, load average: 0
主要内容:前提条件,面向读者,问题反馈在本教程中,讨论了各种流行的主题,如人工智能的历史,人工智能的应用,深度学习,机器学习,自然语言处理,强化学习,Q学习,智能代理,各种搜索算法等。人工智能教程提供了人工智能的介绍,可以帮助您理解人工智能背后的概念。 我们的AI教程是为初级和中级水平的读者而准备的,可以从基本概念到高级概念的完整人工智能教程。 前提条件 在学习人工智能之前,您需要具备以下基本知识,以便可以轻松地理解这些概念。 熟悉任
基础必备 HTTP抓包与调试 Firefox插件 Firebug(抓包与各种调试) Tamper Data(拦截修改) Live Http Header(重放功能) Hackbar(编码解码/POST提交) Modify Headers(修改头部) Fiddler 浏览器代理神器 拦截请求或响应 抓包 重放 模拟请求 编码解码 第三方扩展 Watcher(Web前端安全的自动审计工具) Wires
浏览器 - IE6/7/8/9/10/11 (Trident) - Firefox (Gecko) - Chrome/Chromium (Blink) - Safari (WebKit) - Opera (Blink) 编程语言 - JavaScript/Node.js - CoffeeScript - TypeScript 切页面 - HTML/HTML5
本文向大家介绍计算Linux上进程中的线程数,包括了计算Linux上进程中的线程数的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Linux进程可以可视化为程序的运行实例,其中Linux中的每个线程不过是进程的执行流。您知道如何在Linux环境中查看每个进程的线程数吗?有几种计数线程数的方法。本文讨论如何读取有关Linux上进程的信息以及如何计算每个进程的线程数。 阅读过程信息 要读取过程信息,请使用“
#我的失利项目复盘# 一面面试官上来给我发了两道题 一道困难看都没看 一道中等,是图论,就是给一个board,给一个单词,判断能不能从board中找出单词。 我一道题都没ac。第二题我的思路是: 遍历board搜寻单词中的字符,当遍历到了之后开始深搜DFS。 第一次面试太紧张了所以没做出来Orz 做了半小时之后开始面试,面试主要问了一些项目上的细节,但是针对的点跟我想的不太一样,主要是问了项目里的
智驾科技(MAXIEYE)也是一家师兄挺推荐的公司~提供自动驾驶解决方案 笔试 单选+多选+编程,笔试是很专业的SLAM方向的题目,不像其他公司把多个方向混一起考察的 单选考查了一些欧拉角转旋转矩阵,纯虚函数,基于优化和滤波的开源VIO系统的了解等等,编程两道题分别是模拟和动态规划 单选还考察了一个我完全没接触过的知识点,在这里备忘一下:水平失准角的对准误差取决于加速度计的等效水平测量误差;方位失
滴滴其实没有专门的slam岗,因此我投的是算法工程师-自动驾驶大类,但是8月份面完如今依然在泡池子 滴滴面试可以提前留够时间,是一面完过直接约二面的,可以一天直接面完 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、手撕代码,指定使用迭代法中序遍历二叉树,不能使用递归 4、反问环节 二面 跟一面的流程几乎相同,面手撕试官出的题目是删除链表中倒数第n个节点,力扣原题 三面 三面没有手撕环节,全程介
旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM,面试的时候其实很忐忑,因为我没什么learning背景,但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作,因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线,但指定函数方程为ax+by+1=0,使用最小二乘实现函数功能即可,可以使用eigen库 此外还问了一道概率
写面筋,攒一点好运~ 等了两个星期终于等到蚂蚁电话约一面 面试主要在拷打项目, 先自我介绍,然后针对项目问题刨根究底的询问。 除此之外 问了一下对比一下KG + LLM 与 RAG的优劣(好像他们主要也在做KG+LLM) 无算法 反问: 几面?一共有三轮技术面,第二轮会有算法。三面leader面。 业务做啥?垂领大模型构建,KG+LLM P.S. 1. 昨天面试官找我约好时间,结果今天他还迟到了一
9.11上午面的,首先问项目,以及神经网络相关知识 问深度学习基础知识,比如交叉熵损失函数为什么是log,为什么有负号,有用过其他类型的神经网络吗 但面试官的网好卡,中间还卡断了掉线了,之后他的信号时好时差,说话听不太清,断断续续的。 然后今天(9.12)就收到了感谢信😢😢emo #开立医疗#
2023.09.06 全程30min 1、自我介绍 2、项目拷打 a. 挑一个项目介绍、难点是什么,解决方案是什么 b. 另一个项目算法部署的实现细节 c. 本科-读研过程中项目中遇到最大的挑战是什么,怎么解决 2、八股 a. bn原理;训练和测试阶段bn操作的区别 b. 梯度消失解决方案 c. 过拟合解决方案 3、概率题 屏幕前经过小球的概率恒定为P,若20min内观察到有一个小球经过的概率是0
1. 自我介绍 2. 简历项目(问的比较细,每个项目都会问一下) 3. 介绍Lora 4. 了解哪些商用的大模型,都有什么优缺点 5. QLora 6. 量化的优点,如何量化 7. Git的使用(如何管理项目,对比两个版本的不同) 8. 了解cuda吗?如何使用 9. pytorch的版本问题 10. 部署模型的经验 11. 如何查看和管理cpu,gpu资源 面试官总体感觉兴趣不高,没有开视频。回