在 Red Hat Enterprise Linux 中，以下是设置合适的交换分区大小的规则：物理内存 交换分区（SWAP）<= 4g 至少 4G4~16G 至少 8G16G~64G 至少 16G64G...~256G 至少 32G例如我的linux vps 是2G内存 ，我给swap设置为了 4G图片
、硬盘等等设备的，而使用云服务器就免去了这些烦恼，只要注意一些续费问题就可以了，那么云服务器是如何租用的？...云服务器可以用vpn么？下面小编就为大家带来详细介绍一下。 云服务器是如何租用的？ 大家都知道云服务器的使用并不是免费的，各大服务器商会为用户们提供各种服务器的租用，那么云服务器是如何租用的？...首先大家可以互相比较一下不同服务器商提供的服务器类型，然后根据自己的需求选择服务器付费就可以使用云服务器了。 云服务器可以用vpn么？...云服务器虽然属于一种虚拟的服务器，但是实际的功能和实体服务器是没有什么差别的，很多人想问云服务器可以用vpn么？...关于云服务器可以用vpn么的文章内容今天就介绍到这里，相信大家对于云服务器已经有所了解了，国内使用云服务器的公司还是比较多的，也涵盖了各行各业，也足够能看出云服务器确实方便了大家的日常使用。
并且服务器内存的数量众多，vivo的内存数量达到40w+条，内存故障造成的最严重的后果是会直接导致系统崩溃，服务器宕机，这些对于上层业务而言都是不能接受的。...控制器检查到CE事件后，可以看作对未来UCE事件的预测。我们可以通过一些屏蔽手段或者更换内存条减少UE事件以及系统宕机的可能性。...（2）配置内存槽位与物理槽位对应关系通过sysfs文件系统我们可以看到哪个CPU的哪个内存控制下的哪个通道的哪条内存的CE计数，但是它对应的系统下的哪一个内存呢，毕竟我们服务器日常的运维，经常看到的是系统槽位名称...CE计数四、 总结与展望 EDAC可以明确的获取到服务器的每条内存上的CE计数，我们可以通过CE计数去设定阈值，分析CE计数曲线等，结合其他MCE log 、SEL等对内存进行健康状况评估，进行内存预测...EDAC在vivo服务器全量上线过程以来，累计提前发现450+ case的内存CE问题，服务器的宕机数量明显减少。
AI可以做智能投资吗？ 这个问题应该说答案是肯定的——可以。关于使用计算机自动化做智能投资的研究一直没停过。这些年大家一直说的量化交易其实就是这样一个范畴的内容。那么AI做智能投资是怎么做呢？...相信稍微做过点股票或者外汇交易的读者朋友可能都能想到，可以通过建立一个简易的回归或者分类模型来训练一个预测模型。输入是K线图上的报价或者指标，输出是一个报价，或者一个“上升/下降”的分类。...这种方法可以吗？当然没问题，从机器学习的角度来说这么做一定是一种理论上可以尝试的路子。最近的不少工学论文也有不少在讨论关于股价预测的深度学习模型。 简化的方法有吗？也是有的，而且已经诞生很久了。...或者也有根据相关系数来做的阿尔法选股法，可以通过简单计算大盘指标和个股之间的相关性关系来决定在牛市中买入振幅较大的股票，或者在熊市中买入与大盘相关性较小的股票来获利。...不论以上的哪一种，都是可以通过统计学，不太复杂的机器学习，或者一些程序规则较为容易实现的。这些方法都非常可靠，跑赢CPI和银行利息是非常非常容易的。以后有机会会跟大家一一进行分享。
如一家建筑单位，工程项目负责人要查项目的收支情况用以决策是否收付款，过去，财务部门需要很长时间才能计算出各科目费用的余额，以此作为项目负责人的决策依据，现在只需要输入项目编码，就可以快速查看到各科目的数据
我在腾讯买了域名之后发现 只能用腾讯的服务器进行备案,这是捆绑销售 2.我走通信管理局备案流程 给域名进行备案,成功之后 腾讯这里可以解析ip访问域名吗 3.如果不可以我该怎么办?
比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache...按上面的逻辑，内存使用其实是非常小的，10G内存跑100T数据也不是难事。但是为什么Spark常常因为内存问题挂掉呢？ 我们接着往下看。 Shuffle的本质是什么？ 这就是为什么要分Stage了。...每个Stage都可以走我上面的描述，让每条数据都可以被N个嵌套的函数处理，最后通过用户指定的动作进行存储。...所以我们尽可能的把数据先放到内存，再批量写到文件里，还有读磁盘文件也是给费内存的动作。把数据放内存，就遇到个问题，比如10000条数据，到底会占用多少内存？这个其实很难预估的。...这些存在内存的数据就表示了某个RDD处理后的结果。这个才是说为啥Spark是内存计算引擎的地方。在MR里，你是要放到HDFS里的，但Spark允许你把中间结果放内存里。
近日，浪潮信息正式发布服务器操作系统“KOS”(InspurKOS)，为数据中心的软硬件协同设计与优化，提供稳定可靠、高效协同、广泛兼容、全天候运维的基础软件平台。...关键数据冗余机制可对核心数据内存进行镜像，增强性容错能力可将引起系统宕机的UCE进行降级容错处理，大幅降低系统宕机率。 支持CPU、内存等核心部件的热替换，支持内核、应用软件的热升级。...支持基于专家规则的自动化运维和诊断，可以方便地进行故障定位、性能分析、性能优化。 可无缝接入到浪潮InService云端运维服务，实现运维远程托管。...性能方面，KOS在分布式存储、虚拟化、云、AI服务器等方面刷新了多项权威评测的记录。...在面向存储场景的SPC-1基准测评中，浪潮分布式存储以单节点性能最优，创下超过630万IOPS的分布式存储全球最高成绩； 在面向虚拟化场景下的SPEC Virt极限压力测评中，实现单台两路服务器有效运行
但是生活中的很多「逼真的」假笑，无论是出于礼貌，或是害羞，亦或是尴尬，你能分辨出来么？ ?...英国布拉德福德大学（University of Bradford）的研究人员近期开发出了一个面部分析软件，可以发现虚假的面部表情。...这也是一直以来公认的判断真笑和假笑的关键点：自发的、真实的微笑是可以在一个人眼中看到的。比如，真正的微笑，眼睛往往会半闭，眼角会有褶皱；而如果眼睛完全睁大，只有嘴角上扬，那很可能就是假笑。...但是，我们人类通常不会发现眼睛周围细微的移动，而软件则可以更加可靠地发现它。」...也可以用这个计算框架测一下…… 不过，虽然「假笑」让人觉得虚情假意，但是在 2012 年就有一项研究表示，假装微笑其实是一件好事。因为即使假笑，也能减轻压力，改善人的情绪。
MySQL 表字段真的可以随便写么? 直接上答案: 肯定不能呀 我是怎么知道不能随便使用呢? 原因很简单,因为我使用了字段[system],上线报错了.又有人问为啥测试的时候没暴露出来呢?...因此在最初设计表结构的时候,字段长度一定要根据实际情况判断,如果不能确定字段具体长度,可以使用 text 类型,如果觉得 text类型比较耗费表容量,可以在保存字段信息的时候直接将字段长度截取后再保存.
今天被朋友问及“Linux下可以替换运行中的程序么？”，以前依稀记得Linux下是可以的（而Windows就不让），于是随口答道“OK”。...这也可以解释为什么cp的目标文件会继承被覆盖文件的属性而非源文件。...接下来我把上面对执行文件的测试用例对动态库又做了一遍： （1）cp libtest2.so libtest.so可以直接覆盖已加载的动态库。...不过想想也可以宽恕，毕竟ld也是用户态程序，没有权利去锁定inode，也不应与内核的文件系统底层实现耦合。 到这里都还算在情理之中，看起来Linux也都处理的很好。...+ cp”吧，看似捷径的“cp覆盖”会直接葬送掉你的程序…… 看来，我再一次低估了Linux的健壮性，看似符合逻辑的流程也可能会带来灾难性的后果；“rm & cp”与“cp覆盖”背后所隐藏的底层差异却可以成为你的救星
(Bug #27455809) 3结论 MySQL 5.7 使用单表删除语句时，不能使用别名，多表删除可以使用别名。 MySQL 8.0.16 开始单表多表都可以使用别名。
变性类型是指可以中途被设置为接管另一个资源，或者干脆被置为不拥有任何资源。 外部初始化类型是指资源在外部被创建，并被传给RAII实例的构造函数，后者进而接管了其所有权。
同一Spark Core Job里的Stage可以并行，但是一般如果有依赖则是串行,可以参考我这篇文章Spark 多个Stage执行是串行执行的么？。...这里，我们把concurrentJobs设置为2，意味着TaskScheduler接受到了两个Job,然后setMaster[local(2)]表示只可以并发执行两个Task。...WX20170211-230145@2x.png 有点绕，如果大家迷惑，可以把代码贴在自己的IDE上运行一下，然后观察他们的交错时间。...batch完成 concurrentJobs > 1 如果scheduler mode 是FIFO则需要某个Job无法一直消耗掉所有资源 Mode是FAIR则尽力保证你的Job是并行运行的，毫无疑问是可以并行的...回到我们的标题，不同Batch的job有可能会同时在运行么，只要满足我前面提到的三个条件，就有可能。
但是你知道么，关于Java 6中的substring是否会引起内存泄露，在国外的论坛和社区有着一些讨论，以至于Java官方已经将其标记成bug，并且为此Java 7 还重新进行了实现。...看到这里，大家应该可以明白上面的代码为什么出现内存溢出了。...我们知道了substring某些情况下可能引起内存问题，但是这个叫做内存泄露么？...其实个人认为这个不应该算为内存泄露，使用substring生成的字符串b固然会持有原有字符串a的内容数组引用，但是当a和b都被回收之后，该字符数组的内容也是可以被垃圾回收掉的。...个人更加倾向于Java 6的实现，当进行substring时，使用共享内容字符数组，速度会更快，不用重新申请内存。虽然有可能出现本文中的内存性能问题，但也是有方法可以解决的。
作为开发者来说，可以将引用理解为存储对象的抽象句柄，而不必担心JVM是如何管理对象存储的。但如果做技术研究，好奇底层的实现，倒是值得深入研究一下。...上面聊了对象引用的实现形式，那么在日常开发中是否可以通过打印等形式来查看对象的地址吗？有这样一个说法，通过对象默认的toString方法打印出来的信息中包含对象的引用地址。...那么，如何打印对象的内存地址呢？...，虽然能够获取并打印出内存地址，但由于不同环境下的JVM采用了不同的指针压缩操作。...因此，我们不要基于此地址来做一些本机内存相关的操作。但上面的打印，明确的证明了toString方法打印出来的信息并不包括对象的内存地址。
最近接触了一些面试者，在面试过程中有涉及到内存泄露的问题，其中有不少人回答说，如果文件打开后，没有关闭会导致内存泄露。当被继续追问，为什么会导致内存泄露时，大部分人都没有回答出来。...本文将具体讲一讲 文件(流)未关闭与内存泄露的关系。...验证是否引起内存泄露 因此，想要证明未关闭的文件流是否导致内存泄露，需要查看文件流是否是GC Roots强引用可到达。...再次证明已经被GC回收 因而我们可以确定，正常的使用流，不会导致内存泄露的产生。 当然，如果你刻意显式持有Stream实例，那就另当别论了。 为什么需要关闭流 首先我们看一张图 ?...因此到这里我们可以说，不关闭流不是内存泄露问题，是资源泄露问题(file descriptor 属于资源)。 不手动关闭会怎样 不手动关闭的真的会发生上面的问题么？ 其实也不完全是。
编辑手记：很多人都认为，Linux中buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？今天我们重新来认识。...您真的了解Linux的free命令么？ 在Linux系统中，我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。...在一个RHEL6的系统上，free命令的显示内容大概是这样一个状态： 这里的默认显示单位是kb，我的服务器是128G内存，所以数字显得比较大。...你问我这些内存够不够，我当然不知道啦！我特么怎么知道你程序怎么写的？ 根据目前网络上技术文档的内容，我相信绝大多数了解一点Linux的人应该处在第二种层次。...大家普遍认为，buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。 但真的是这样么？
用位运算 val>>20，也可以达到同样的转化效果。...，可以采用内存或者redis方式存储，我这边简单起见，就直接用内存存储这些数据了，注册一个实例到spring的容器中，用于在系统的任何地方都能调用。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据...由图可见我这个系统堆内存通常消耗不到一百兆，后续可以将堆内存设定的再小一些，以提供给其它服务使用。总体内存是稳定状态，达到一定值会自动回收垃圾，占用率不会逐步提高，是个可控的系统。...倘若jvm内存出现了溢出的情况也可以使用arthas将堆快照dump出来，结合jvisualvm来定位问题，这边暂且也没有遇到该问题，暂不做赘述。
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