相伴的systemd-journal cpu和内存占用也很高。 systemd-journal 使用了持久化模式。其中一个服务1秒钟内打非常多的日志。一天好几个G。
IDEA自带插件禁用，减少内存占用 插件 这个我是按照idea的分类顺序来写的，所以要对照的话直接也是按照顺序从上往下看下去就行。...WebDAV Connectivity 通过FTP（S）/SFTP/WebDAV提供与远程主机的连接，并允许您在文件系统中部署文件或为其提供web路径 GlassFish 提供与GlassFish应用程序服务器的集成...Jakarta EE:Application Serviers 为Java EE/Jakarta EE应用程序服务器提供API，并将其运行配置集成到Services视图 Tomcat and TomEE...增加了对Tomcat应用程序服务器的支持（springboot自带tomcat，用不到） WildFly 允许配置和使用WildFly（JBoss应用程序服务器） 6、html和xml 名称 描述...捕获性能快照和收集性能统计信息的插件，禁用 Qodana JetBrains 开发的一种代码质量检测工具，可以将智能代码检查带入到 CI/CD 管道中，禁用 Shared Project Indexes 通过使用定制的项目共享索引来减少总体索引时间和
如何优化大数据集内存占用？...1、优化数据类型减少内存占用 一般来说pandas 它会自动推断出数据类型，如果数值型列数据包括了缺失值，推断数据类型就会自动填充为浮点型。推断的数据类型并不一定是最优，有时候会产生意想不到的结果。...通常情况下，Pandas对读取的数据列默认是设置为object数据类型，这种通用类型因自身的兼容性会导致所读取的数据占据较大的内存空间，倘若能给它们设置合适的数据类型，就可以降低该数据集的实际内存占用，...： print(f"{df1.memory_usage(deep=True).sum()/1024**2:.2f}Mb") 1.20Mb 内存占用从3.6Mb减小到了1.2Mb，数据类型优化设置确实有效降低内存使用...小结 本文对于Pandas读取csv后的数据占用内存问题进行了分析，并给出了通过对数据类型合理设置来减小大数据集内存占用。
节省 95%的内存占用，减少 80%的启动耗时。 ---- GraalVM 是一种高性能的虚拟机，它可以显著的提高程序的性能和运行效率，非常适合微服务。...Spring Boot 2.4 开始逐步提供对 GraalVM 的支持，旨在提升上文所述的 启动、内存、响应的使用体验。...w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 1135 ms 内存占用情况...com.example.demo.DemoApplication : Started DemoApplication in 0.215 seconds (JVM running for 0.267) 看一下内存占用.../com.example.demo.demoapplication 24.8203MB 数据对比 是否引入 GraalVM 内存占用 启动时间 否 480.965MB 1135 ms 是 24.8203MB
我们能强制解释器来指定类的列表对象使用__slots__命令： 把这个看完基本上就理解了 通过简单地添加元素，创建一个100,000的数组，并查看内存消耗: data = []for p in range...stat.size forstatin top_stats)print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024))) 我们不使用__slots__占用内存...16.8MB，使用时占用6.9MB。
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件，代码很简单，这插件作者是12年写的，我用了已经不能用，我通过自学的一丢丢的PHP基础，简单的整理了一下，又能用了，奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码
self.name = name self.age = age self.address = address 初学者的问题：如何知道一个以上这样的对象占用多少内存...： d1 = DataItem("Alex", 42, "-") print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1)) 我们得到的答案是56bytes，这似乎占用了很少的内存...这一切内容占用多少内存？ 下边有一个函数可以通过递归的方式，调用getsizeof函数，计算对象实际数据量。...是否存在减少内存开销的可能呢？ 是的,可以的。...for stat in top_stats) print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024))) 我们不使用__slots__占用内存
36 36 49 49 49 64 64 64 81 81 81 进阶测试 在前面的章节中我们提到，使用yield可以节省程序的内存占用...如果使用正常的逻辑，那么写出来的程序就是如下所示（关于python内存占用的追踪方法，可以参考这一篇博客）： # square_sum.py import tracemalloc import time...这里是先用np.random.randn()直接产生了100000个随机数的数组用于计算，那么自然在计算的过程中需要存储这些生成的随机数，就会占用这么多的内存空间。...average=38 B yield_square_sum.py:15: size=28 B, count=1, average=28 B 经过比较我们发现，两种方法的计算时间是几乎差不多的，但是在内存占用上...这样不仅就初步理解了yield的使用语法，也能够大概了解到yield的优势，也就是在计算过程中每次只占用一个元素的内存，而不需要一直存储大量的元素在内存中。
我们在前两篇文章中我们已经讲过了 双向链表和 版本计数，这篇文章我们来讲讲为什么这次重构能够让内存占用减少56%。...说实话这次重构后让读响应式源码的门槛变得更高了，但是收益特别明显，最主要是通过复用Link节点去实现减少内存的使用。...上面的一顿操作，除了必要的初始化一个Link3之外我们一直都是在进行指针的操作，并不像以前的响应式一样去增加Sub订阅者依赖或者减少依赖，这是非常高效的方式。...Link节点复用以及让不再使用的Link节点尽快的被回收进而释放内存，就是这次响应式重构减少56%内存占用的主要原因。...总结 Vue3.5响应式重构主要是通过双向链表和版本计数实现的，优化后内存占用减少了56%。
address): self.name = name self.age = age self.address = address 初学者的问题：如何知道一个以上这样的对象占用多少内存...d1 = DataItem("Alex", 42, "-") print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1)) 我们得到的答案是 56bytes，这似乎占用了很少的内存...这一切内容占用多少内存？ 下边有一个函数可以通过递归的方式，调用 getsizeof 函数，计算对象实际数据量。...是否存在减少内存开销的可能呢？ 是的,可以的。...for stat in top_stats) print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024))) 我们不使用 __slots__ 占用内存
name, age, address): self.name = name self.age = age self.address = address 初学者的问题：如何知道一个以上这样的对象占用多少内存...： d1 = DataItem("Alex", 42, "-") print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1)) 我们得到的答案是56bytes，这似乎占用了很少的内存...这一切内容占用多少内存？ 下边有一个函数可以通过递归的方式，调用getsizeof函数，计算对象实际数据量。...是否存在减少内存开销的可能呢？ 是的,可以的。...for stat in top_stats) print("Total allocated size: %.1f MB" % (total / (1024*1024))) 我们不使用__slots__占用内存
self.name = name self.age = age self.address = address 初学者的问题：如何知道一个以上这样的对象占用多少内存...： d1 = DataItem("Alex", 42, "-") print ("sys.getsizeof(d1):", sys.getsizeof(d1)) 我们得到的答案是56bytes，这似乎占用了很少的内存...这一切内容占用多少内存？ 下边有一个函数可以通过递归的方式，调用getsizeof函数，计算对象实际数据量。...是否存在减少内存开销的可能呢？ 是的,可以的。...是否存在减少内存开销的可能呢？ 是的,可以的。
当Linux服务器内存占用高时，可以按照以下步骤进行排查： 查看内存使用情况 使用free命令可以查看系统的内存使用情况，包括总内存、已用内存、空闲内存等信息。...有时系统内存占用高可能是由缓存和缓冲区所导致的。Linux系统会利用未分配的内存作为缓存和缓冲区，以提高文件访问速度。...使用top或htop命令可以查看系统进程的内存占用情况，按照内存使用量排序，找出消耗较大的进程。...slab内存 查看不可回收的slab内存占用情况，如果这部分内存占用较高，可以使用slabtop命令查看是哪些slab占用大。...总结 在实际应用中，某个进程占用内存过高可能问题并非出在程序本身，如 mysql 占用内存过高，则有可能是程序代码中 sql 语句不够优化导致，所以排查要从全局出发，考虑系统整体资源占用情况。
通过优化数据结构、网络通信和算术运算，我们极大的压缩了内存消耗，减少了稀疏数据的计算成本，因此使得算法可用于更大的特征维度和范围。...在SparseSpark算法跟原版比起来一般都能显著减少时间花费和内存消耗。 准确度： 本次优化不会影响准确度。尽管用较少的计算资源，依然跟Spark原版产出同样的结果。...CoreNLP：基于Java的NLP工具 斯坦福CoreNLP提供一组Java写的自然语言分析工具。...斯坦福CoreNLP是一组稳定并且通过了测试的自然语言处理工具，广泛的被学术界、工业界和政府采用。工具采用了多种基于规则，概率机器学习和深度学习组件。...斯坦福CoreNLP代码用Java写的，登记于GNU通用公共授权（第三版或更新）。注意这是完整的GPL，允许很多次免费试用，但是不能用于发布给其它人的授权软件。
最近腾讯云有台服务器有几次登陆的时候和以前比稍微慢了点，就用 Xshell 连接上去看了一下 CPU 的占用情况，同时观察腾讯云服务器后台的 CPU 实时监测，二者结合起来看看目前这台云服务器的运行情况如何...监测 CPU 和内存占用可以用安全狗之类的软件客户端在本地电脑实现，那样同样需要安装服务器端，会占用一些资源；不爱安装软件或者偶尔才观察一次的可以看看下面手动的办法。...能够看到系统已经持续运行了 215 天，当前时刻 CPU 占用情况 23.4%，内存使用情况也是蛮好的。下面的列表还能看到是哪些用户占用了 CPU 和内存，及占用百分比。 ?...下拉还能看到内存监控、带宽监控、硬盘使用情况监控等等，数据很丰富详细，不过对于 Linux 主机搭建的普通网站来说，主要是 CPU 占用不能经常 100%，如果持续太高的话就要检查是哪个进程占用的，或者是否网站流量涨了需要升级配置...经过查看近 24 小时及 7 天 CPU 占用情况来看，总体来说这台腾讯云Linux 服务器的 CPU 占用及内存使用情况还都是蛮理想的。
问题提出：Erlang服务器100万人在线,16G内存快被吃光。玩家进程占用内存偏高。 解决方法： 第一步: erlang:system_info(process_count)....,由此确定是进程占用了大量内存 第三步: 查看占用内存最高的进程 >spawn(fun()-> etop:start([{output, text}, {interval, 1}, {lines, 20...第四步:查看占用内存最高的进程状态 >erlang:process_info(pid(0,12571,0))....,233}, {fullsweep_after,65535}, {minor_gcs,0}]}, {suspending,[]}] 其中” {total_heap_size,12538050},”表示占用内存为...总结: 1,服务器编程中,循环一定确保为尾递归； 2,尽量使用OTP,如果使用gen_server替换手写loop,就会避免出现该问题。
对于动辄上百 M 大小的神经网络来说，模型压缩能够减少它们的内存占用、通信带宽和计算复杂度等，以便更好地进行应用部署。...最近，来自 Facebook AI 的研究者提出了一种新的模型量化压缩技术 Quant-Noise，让神经网络在不降低性能的前提下，内存占用减少 90% 以上。 ?...此外，使用 Quant-Noise 压缩后的模型性能几乎与原始模型一致，同时将内存占用量减少至原来的十分之一甚至二十分之一。...通过在能够兼容的硬件上使用定点运算，实现减少模型内存占用并加快推理速度的效果。...他们在有竞争力的模型上应用了最佳量化设置，在结合权重共享和剪枝方法时将这些模型的内存占用缩小到原来的 1/94-1/20，从而为高性能模型提供了极致压缩。
建议采集下Linux服务器上内存占用Top的进程信息，在内存抖动的时候便于排查问题。 下面是一个python版的DEMO，待修改完善。 生产上建议使用golang来编写。...processes = psutil.process_iter(['pid', 'name', 'memory_percent','memory_info']) # 创建一个字典来存储进程ID、名称和内存使用率...proc.info['name'], proc.info['memory_percent'], proc.info['memory_info']) for proc in processes] # 过滤掉内存使用率为...= 0] # 按照内存使用率降序排序 sorted_proc_info = sorted(proc_info, key=lambda x: x[2], reverse=True) #...打印内存使用率最高的10个进程 data=[] for proc in sorted_proc_info[:10]: pid, name, memory_percent,memory_info
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