《CPU》专题

我很好奇如何在Java中实现FIFO（先进先出）算法。我已经创建了3个类，但必须实现FIFO和SJF（最短作业优先）的调度算法。 对于模拟器类，我们有以下变量： 那么方法是： 其他方法有： 还有另外两个类进程和CPU。进程保存有关应存储在那里的单个进程的任何信息。

在FCFS调度算法中，缺点是如果具有更高突发时间的进程P1先于P3 P2的一些进程...突发时间越短，平均等待时间和平均完成时间就越长。 这个问题的解决方案是首先调度最短的作业(SJF算法)。 但是如何提前计算突发时间呢？开发人员是否规定了一个公式，根据可用的资源，提前计算完成一项工作的突发时间？

在SJF算法中，我们使用公式来预测下一个CPU突发时间： 然后我们选择预测突发时间最短的进程。现在我的问题是：我们已经知道进程到达的CPU突发时间了吗？如果是，那么为什么要预测CPU突发时间呢？我们可以只使用最短时间的进程来调度。如果不是，即，我们对进程的突发时间没有任何想法，预测的突发时间（n 1）如何帮助我们选择进程？希望我能解释我的困惑。谢谢。

运行此selenium脚本时，我的cpu使用率平均为17%，峰值为22%。这正常吗？我有一个5 5600g处理器，没有在后台运行任何东西。提前谢谢。

有文档表明，独立的redis实例映射到独立的CPU内核。如果我有8个redis实例运行在一台Debian/Ubuntu机器上，有8个内核，那么所有的redis实例都会映射到一个内核。 1）如果我把这台机器缩小到4个内核，会发生什么？ 2）更改是自动发生的（默认情况下），还是涉及到一些显式配置？

当我尝试在< code>import上设置< code>tensorflow(使用和不使用venv)时，我收到以下错误: 我去了官方网站的错误页面，发现可能是AVX和AVX2指令集支持的问题，为了检查它，建议运行以下代码: 但是当我尝试时，我得到了以下错误： 错误：需要Microsoft Visual C 14.0 我已经（x86、x64）安装了微软视觉 C 可再发行组件。 我认为“找不到C库”可

我在我的Windows 10 PC中安装了张力流2.8.0，只有CPU。根本没有安装英伟达/库达硬件/软件。我用CNN运行了一个简单的Python图像处理项目，我得到了一堆毫无意义的消息： 2022-02-23 07：31：55.511878： W张量流/stream_executor/平台/默认/dso_loader.cc：64] 无法加载动态库“cudart64_110.dll”;德勒尔： c

我创建了一个具有以下角色的云服务项目： 一个Web角色 一个工作者角色 对于这两个角色，我都添加了Azure Application Insights SDK/Nuget PKG。我还添加了状态监视器到这两个，启动任务。两个角色指向不同的AI资源。对于Worker角色，我还在csdef文件中添加了以下三个环境变量。

我想知道是否有一种方法可以通过Spring Boot致动器获得CPU使用指标？我可以使用/metrics和/healthendpoint查看其他指标，但无法获得CPU使用情况。我想避免编写一个额外的类来查看CPU使用情况。知道吗？谢谢

我有一个Artemis代理（2.10.1）在一个Docker容器中运行，只有一个地址，但有许多（500）个队列。每个队列都有一个过滤器属性，它们不重叠，路由类型是多播的。 当客户端连接时，客户端和代理的cpu使用率从~5%上升到~40%，根据htop（~20%正常~20%内核）。JMX报告约10%的CPU使用率。将htop更改为树状视图时，我可以看到~10%的线程和许多0。x%的线程。队列是空的，

有人能帮我理解一下“假性依赖”是什么意思吗？ 我的教授刚刚在这张幻灯片中解释了为什么我们不能在命令1之前运行命令3，但为什么后来他称之为“假”？

我对ARM Cortex M4组件中的LDR和STR指令有疑问。出于某种原因，它们在内存中写入/读取某些部分比读取其他部分需要更长的时间。 为了说明这一点，我设置了一个简单的示例： 我已经创建了一个项目，它有一个主C文件和一个相邻的。包含汇编代码的文件。我已经使用“extern”对象将汇编函数包含到我的C文件中。 以下是该程序的作用： 它向我们展示了在“register_before_time=A

在总存储顺序 （TSO） 内存一致性模型下，x86 cpu 将具有写入缓冲区来缓冲写入请求，并且可以从写入缓冲区提供重新排序的读取请求。它说写缓冲区中的写入请求将退出并按FIFO顺序向缓存层次结构发出，这与程序顺序相同。 我很好奇： 为了处理从写缓冲区发出的写请求，L1缓存控制器是否处理写请求，完成写请求的缓存一致性，并按照与发出顺序相同的顺序将数据插入L1缓存？

考虑在ARM Cortex-A72处理器上运行的以下代码（此处为优化指南）。我已经包括了每个执行端口的资源压力： 虽然 可以在 F0 或 F1 端口上运行，但我选择将其完全归因于 F1，因为除了此指令之外，F0 上的高压很高，F1 上的压力为零。 除了循环计数器和数组指针之外，循环迭代之间没有依赖关系；与循环主体的其余部分所花费的时间相比，这些应该很快得到解决。 因此，我的直觉是，这段代码应该是吞

我经常听到这种说法，现代硬件上的乘法非常优化，实际上它的速度与加法相同。这是真的吗？ 我从来没有得到过任何权威的确认。我自己的研究只增加了问题。速度测试通常显示的数据让我感到困惑。以下是一个示例： 上面的代码可以显示乘法更快： 但是对于其他编译器，其他编译器参数，不同编写的内部循环，结果可能不同，我甚至不能得到一个近似值。