单核跑分，竟然能和英特尔以及AMD的台式机旗舰CPU稍微比一比，性能只差不到10%。
运用双腾讯云搭建《饥荒》多人联机服务器，作者通过自己的实践与测试，总结了该方法的具体步骤。该方法主要利用腾讯云服务器的高性能与稳定性，实现了服务器负载均衡以及单核性能的优化，从而提高了游戏的体验。同时，作者还通过搭建云服务器，为玩家提供了一个稳定、易用的联机环境。
为了让学习的知识融汇贯通，目前是把所有的集群都放在了一个虚拟机上，如果这个虚拟机宕机了怎么办？俗话说鸡蛋不要都放在一个篮子里面，把各种集群的节点拆分部署，应该把各种节点分机器部署，多个宿主机，这样部署随便挂哪个主机我们都不担心。 源码：https://github.com/limingios/netFuture/blob/master/docker-swarm/
内核是操作系统非常重要的组成部分，同时也是操作系统的核心。内核管理着系统资源，内核向上连接着应用程序，向下连接着硬件，它是应用程序和硬件的桥梁。
数据库选型，是用多核主机还是多线程主机？我是否可以用比较便宜的单核超线程（Hyper-Threading,HT）的机器，来替代双核非HT的机器？ 回答这个问题，我们由浅入深的来看。 一，术语： 槽位（socket）：指机器上可以容纳物理CPU个数的空间。一般也成为多少多少“路”，英文除了socket，也成processors。 核（core）：指一个CPU中，包含若干个独立组成部分。 指令（Instruction）：一个指令包含如下步骤：指令预取（IF），指令解码（ID），执行（EX），内存访问（MEM），
关于服务器我一直有个设想：未来每个人都有一个专属服务器。这个服务器是每个人在互联网的数据中枢。这个服务器：安全，只有所有者拥有管理权限；强大，可以存储数据并保护隐私。当人离开世界时，可以选择把一些数据留给家人，也可以选择把自己在互联网的记忆全部抹去……
1、点击Create a New Virtual Machine图标按钮，或者file->new virtual machine
当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时，我们总会发现无法正确地理解相应的结果，因为我们会被好几个术语搞混淆：物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程（不同于多线程），我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心，我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
我们的服务器xxx.xxx.xxx.95是8核8G的配置，另外的服务器xxx.xxx.xxx.215是4核8G的配置， 这两个服务器运行同样的java服务，java的jvm配置完全一样，qps也是一样的。 但是95服务器的load值一直比215服务器高很多。
调用 kvm 的 go-libvirt 工具库方法 DomainDefineXMLFlags 实现对虚机的创建
[喵咪开源软件推荐(4)]Liunx跑分神器-unixbench #w-blog博客 哈喽大家好呀! 这次给大家带来一个Liunx跑分神奇,在笔者在老早之前有听到一则传闻,阿里云相同的配置性能有差异
负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到，它们可能会显示成这个样子：load average: 0.09, 0.05, 0.01 很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载（一分钟、五 分钟、以及十五分钟），它们的数字当然是越小越好。数字越高，说明服务器的负载越 大，这也可能是服务器出现某种问题的信号。 而事实不完全如此，是什么因素构成了负载均值的大小，以及如何区分它们目前的状况是 “好”还是“糟糕”？什么时候应该注意哪些不正常的数值？回答这些问题之前，首先需要了解下这些
各VLAN之间访问通过两台核心交换设备来完成，仅核心交换设备具备路由功能，接入设备仅提供二层转发功能
top一下 发现这个java进程单核cpu占用100%，导致这个java应用很慢
本文通过实验论证：Unixbench的Pipe-based Context Switching用例受操作系统调度算法的影响波动很大，甚至出现了虚拟机跑分超过物理机的情况。在云计算时代，当前的Unixbench已不能真实地反映被测系统的真实性能，需要针对多核服务器和云计算环境进行完善。
RustyHermit，是一个 Unikernel 应用，它完全是由 Rust 开发的。Unikernels 是直接将内核作为库方式包含的应用程序映像，因此不需要安装操作系统（OS）。它们通常用于构建典型云应用，或者基础设施建设的核心虚拟化环境。
该文讲述了运营同学在腾讯云平台上的一起带宽扩缩容事件，通过精确的时间节点和曲线展示了流量变化。文章强调了运营同学在关键时刻通过切换主机、调整计费模式等操作，让整个活动得以顺利进行。此外，文章还介绍了一个关键活动，即通过云服务器的流量变化曲线图，来展示活动过程中流量变化情况。
https://pan.baidu.com/s/1jAbY4xz5gvzoXxLHesQ-PA
不论是网站运维还是系统管理，服务器本身的运行状况都是我们需要掌控的基础资料。在《打造FaceBook》一书中，王淮介绍FaceBook的工程师文化中有一句“Move Fast and Monitor Closely”。这个"Closely"有两层意义，其一是“即时”的，要从系统开发初期，就有意识地设计好配套的监测，并逐步改善；其二是“深入”，监控不能仅仅停留在监测主机负载、网卡流量的表面层次，而要尽可能地细化，以贴近系统的业务特性。
本脚本只适用于centos7以上的系统。同时需要MegaCli工具的支持。所以在脚本开始就安装了次工具。
上一篇文章的最后，作者提到了文章的参考来源，我特意前往访问了下，发现写得非常不错，特转过来，可以结合阅读，以便更容易理解 CPU 负载这个概念。 你可能对于 Linux 的负载均值（load averages）已有了充分的了解。负载均值在 uptime 或者 top 命令中可以看到，它们可能会显示成这个样子： load average: 0.09, 0.05, 0.01 很多人会这样理解负载均值：三个数分别代表不同时间段的系统平均负载（一分钟、五 分钟、以及十五分钟），它们的数字当然是越小越好。数字越高，说
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。此次调价的产品不仅包括此前的M60云主机，还包括最新上线的高端AI服务器P40云主机。调价后，美团云GPU相关产品将达到行业最低价的3-8折，击穿行业价格底线。 高品质低价格 让智能计算普惠化 从AlphaGo战胜李世石到我国近日发布的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经步入高速发展阶段，受到前所未有的关注。无论是互联网公司还是传统型企业，纷纷积极拥抱人工智能，试图用AI为业务注入
CPU：E5 2677 v3 核心：24 内存：128G 硬盘：8T 线程：单核双线程
生活在 2023 年的互联网时代下，又是在国内互联网越发内卷的背景下，相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标，那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分也就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下，
生活在 2023 年的互联网时代下，又是在国内互联网越发内卷的背景下，相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标，那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下，
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，也是操作系统提供的最古老也是最重要的抽象概念之一。操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。
Node.js os 模块提供了一些基本的系统操作函数。我们可以通过以下方式引入该模块：
这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”，大家都用monocle2做拟时序，所以后来者就简单的追随即可，而且绝大部分人其实并不关心算法细节，仅仅是为了做拟时序而做，那么就无所谓选择哪个软件了。我们也简单的展示了目前的可以做拟时序分析的软件的测评，详见：拟时序的多种算法大比拼（拟时序一本通03） 。但是，测评归测评，最终大家还是得使用monocle2做拟时序分析，所以不得不把重点放它的细节剖析上面，我们后面也会介绍一下其它软件和方法：
Iperf3是一款基于TCP/IP和UDP/IP的网络性能测试工具，可以用来测量网络带宽和网络质量，提供网络延迟抖动、数据包丢失率、最大传输单元等统计信息。长时间运行iperf3测试可以检测网络连接的稳定性和性能表现，并帮助开发人员确定网络系统中的瓶颈和故障。
一款成熟的芯片还要考虑功耗、发热以及量产等方面的问题，再加上长久的用户实际体验改进，等到真正成为一款成熟的芯片真是难上加难，正所谓芯片行业是个“十亿起步，十年结果”的行业。
就苹果A17 Pro在Geekbench 6上的单核性能而言，它比其前身A16 Bionic快10%。
文是《Flink on Yarn三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》已将所需的机器和文件准备完毕，可以部署CDH和Flink了；
进程：一个进程中会有多个线程。（多个线程分别做不同的事情）由程序，数据、进程控制块三部分组成。由操作系统进行资源分配（包括cpu、内存、磁盘IO等）的最小单位
To define the cell populations that drive joint inflammation in rheumatoid arthritis (RA), we applied single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), mass cytometry, bulk RNA sequencing (RNA-seq) and flow cytometry to T cells, B cells, monocytes, and fibroblasts from 51 samples of synovial tissue from patients with RA or osteoarthritis (OA). Utilizing an integrated strategy based on canonical correlation analysis of 5,265 scRNA-seq profiles, we identified 18 unique cell populations. Combining mass cytometry and transcriptomics revealed cell states expanded in RA synovia: THY1(CD90)+HLA-DRAhi sublining fibroblasts, IL1B+ pro-inflammatory monocytes, ITGAX+TBX21+ autoimmune-associated B cells and PDCD1+ peripheral helper T (TPH) cells and follicular helper T (TFH) cells. We defined distinct subsets of CD8+ T cells characterized by GZMK+, GZMB+, and GNLY+ phenotypes. We mapped inflammatory mediators to their source cell populations; for example, we attributed IL6 expression to THY1+HLA-DRAhi fibroblasts and IL1B production to pro-inflammatory monocytes. These populations are potentially key mediators of RA pathogenesis.
一、什么是Load Average？ 系统负载（System Load）是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度（进程等待队列的长度）。 平均负载（Load Average）是一段时间内系统的平均负载，这个一段时间一般取1分钟、5分钟、15分钟。 二、如何查看Load？ top，uptime，w等命令都可以查看系统负载： [shenjian@dev02 ~]$ uptime 13:53:39 up 10 days, 2:15, 1 user, load average: 1.5, 2.5,
可以看到这个数据集是两个样品（两个处理）的单细胞转录组，而且是被提前注释完毕了的：
今天介绍的是一篇纯生信分析的单细胞数据挖掘的文献，分析方法是单细胞分析中比较常规的方法（单细胞图谱，细胞通讯），不过有疾病之间的差异比较。
一幅图秒懂LoadAverage（负载） 一、什么是Load Average？ 系统负载（System Load）是系统CPU繁忙程度的度量，即有多少进程在等待被CPU调度（进程等待队列的长度）。 平均负载（Load Average）是一段时间内系统的平均负载，这个一段时间一般取1分钟、5分钟、15分钟。 二、如何查看Load？ top，uptime，w等命令都可以查看系统负载： [shenjian@dev02 ~]$ uptime 13:53:39 up 10 days, 2:15, 1 user, lo
近日伯克利 RISE Lab 开源了一个多数据流实时分布式分析系统 Confluo，它即是一个网络监控和诊断框架，也可以作为时序数据库和发布订阅消息系统。
Cloudera Manager(简称CM)是Cloudera公司开发的一款大数据集群安装部署利器，这款利器具有集群自动化安装、中心化管理、集群监控、报警等功能，使得安装集群从几天的时间缩短在几小时以内，运维人员从数十人降低到几人以内，极大的提高集群管理的效率。所以为了同学们能够快速搭建该平台，写出以下教程仅供参考，有什么不足之处请提出，加以改正。 开始之前其实有很多的工作要做，比如配置IP地址、关闭防火墙、配置SSH免密登录等，这些都是比较常规的环境配置，这里不再赘述，不懂者自行百度。 附上大数据“前世今生”的一篇文章给大家，希望大家对大数据有更多的了解，大数据的前世今生：诞生、发展、未来？
原文题目为：A single-cell atlas of the peripheral immune response in patients with severe COVID-19
实际上CPU和厨师一样，都是按照菜谱(机器指令)去执行某个动作，从操作系统的角度讲当CPU切换回用户态后，CPU执行的一段指令就是线程，或者说属于某个线程。
Apple 的 M3 Max是一款功能极其强大的芯片，可显著提高 Apple Silicon 的 CPU 和 GPU 性能。它得到了大量媒体的关注，但它一定比最快的 Windows 笔记本电脑更快吗？为了找到答案，我们将它与联想 Legion 9i 一款配备超快英特尔酷睿 i9-13980HX 和 Nvidia GeForce RTX 4090 的游戏笔记本电脑在很多基准测试中直接进行比较。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
肺癌是一种异质性疾病，包括不同的组织病理学亚型。除了腺癌和鳞状细胞癌外，2021 年 WHO 分类还包含肺神经内分泌肿瘤 (NEN) 类别。其中包括高级别神经内分泌癌 (NEC)、小细胞肺癌 (SCLC) 和大细胞神经内分泌癌 (LCNEC) 以及肺的低级别和中级别神经内分泌肿瘤 (NET)，也分别称为典型类癌和非典型类癌。
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