简介 jps（全称：Java Virtual Machine Process Status Tool）是 java 提供的一个用来显示当前所有 java 进程的 pid 的命令。...unix 系统里也有一个 ps 命令，用来显示当前系统的进程 id 及其基本情况。...，并且可以通过 option 参数来参看进程的详细信息。...java 的每一个程序，均独占一个 java 虚拟机实例，且都是一个独立的进程。...每个进程都有自己的 id 使用 man jps 可以查看 jps 命令的 常用参数 参数 含义 无参数（ -V ） 默认显示 pid、应用程序 main class 类名 -q 只显示
在学习机器学习的时候，各种数据集也都玩遍了，我们都接触的是有 2 个特征或者更多个特征的数据集，这次来一点不一样的，只有一个特征的数据集！...KNeighborsClassifier().fit(X_train, y_train) print(knn.score(X_test, y_test)) 这个例子很简单，数据集中共有 100 条数据就一个特征...稍微翻译一下：期望接收到一个二维数组，但是传进去的却是一个一维数组，这种情况怎么办呢？很简单~！把它转换成二维数组不就完事了吗？...1 行 100 列，好了，解决方案已经很明显了，把 X 做一个转置就行了。
随后，币安联合创始人何一在接受寻找中国创客采访时进行了回应： “首先，在整个（币安）交易平台出现的历史上，还是第一次出现平台受到大规模攻击，因为币安的安全壁垒高，所以一个币都没有丢。...其次，尽管一个币都没有丢，币安在短时间内还是被“黑出翔”。币安没必要以摧毁自己的信誉去做营销，更不会动用平台账号去坐庄，发布和传播这种言论的网友都没有经过深思熟虑。...最后，涉及账号没有一个在亚洲地区，和钓鱼网站投放渠道在海外有关。” 假如像币安所言，是用户登录钓鱼网站所致，那么用户本身需要对此承担一定的责任。...第二，去中心化交易所的安全性其实也没有一个运营认定，“去中心化就是安全的”其实只是依赖在理论层面，更多的是合理的验证节点选出机制和合理的钱包管理更为重要。
【导读】创业只有两种状态：成功或失败。而失败只有一个原因：懒。 一天朋友问我：" 你采访了大大小小那么多创业者，他们成功最重要的因素是什么 ?" 我说：" 勤奋 "。他继续问：还有呢 ?...我说：" 没有了，只有勤奋 "。他笑了，似乎觉得我的答案太过简单。 我所见过靠谱的创业者，没有一个是不勤奋的。我所说的勤奋分两种，一种是肢体勤奋，这个很明显，从他的工作时间、效率就可以看得出。...思维懒惰，就是对知识漏洞的容忍 遇到自己不懂的事情，自欺欺人地蒙混过去，这种状态有另一个说法叫丧失好奇心，或者不好学。 ...我认为能够专注的人不存在能力上的不足 ( 甚至可以讲，一个人能够取得的成就取决于他的专注程度 ) 因为专注所产生的能量简直太强大了，举个极端的例子，N 个一分钟累加的效应可能永远都达不到一个专注的
我们现在可以用一个人的小视频源创建一个Deepfakes。是的，随着神经网络的最新进展，这现在很容易实现。...让我们将解决方案分解为两部分 声音克隆 视频口型同步 Deepfakes 的语音克隆部分 SV2TTS 是一个深度学习框架，可以通过训练将音频量化并以数字和参数的形式表现出来，这些数字和参数的基础是一个人的声音的一小段音频...因此，它会生成同一个人说出输入音频的合成视频，而不是原始样本视频中的实际音频。...源视频 选择源视频——视频可以是任意长度，并且应该只有目标角色在前面发言，并尽可能少的中断。 请注意，生成的最终合成视频将与输入视频的大小相同，因此你可以根据需要裁剪视频。...files.download('/content/Wav2Lip/results/result_voice.mp4') 因此，音频克隆和唇形同步 GAN 的组合可用于制作一个deepfake ，从一个人的
在日常使用电脑的过程中，不少用户会遇到电脑只有一个C盘的情况。C盘作为系统盘，既要运行操作系统，又要安装各种软件和存放用户文件，时间一长，C盘就容易爆满，导致系统运行缓慢，甚至出现崩溃。...那么，电脑只有一个C盘怎么办呢？本文将为大家详细介绍解决办法。为什么有的电脑只有一个C盘？首先，我们需要了解为什么电脑只有一个C盘。...但是有些情况，我们会尽量避免全盘只有一个C盘情况，这是因为，如果我们在C盘只安装操作系统和必要的软件，然后把个人数据存放在其他分区，既可以便于分类管理数据，还能够减轻C盘的负担，提高系统性能。...无论原因如何，针对只有一个C盘的电脑，我们都可以采取以下措施来解决这个问题。方法一、使用磁盘管理器将C盘拆分成两个分区Windows系统自带了一个名为“磁盘管理”的工具，可以帮助我们对硬盘进行分区。...总结通过本文的介绍，相信大家已经了解了如何处理电脑只有一个C盘的情况。通过合理分区，不仅可以提高系统性能，还能方便数据管理，保障数据安全。
只有一个 Elasticsearch，而且它只来自 Elastic。”Elastic 创始人兼首席技术官 Shay Banon 说。
没错，它是 Misko 在 Angular 之后创建的另一个框架。...有人说，带有钩子的 React 甚至已经创建了一个更好的框架。...React 不再是一个框架，也许它从来都不是，它只是一个库。它在推动标准时做得如此努力，以至于最终将自己从用户代码中移除了。 赢家是... JSX。...React 本身就是一个库，但它可以被许多其他库所取代，比如 Preact 或 React Native。...注意：我最近发现了一个视频：https://www.youtube.com/watch?v=4anAwXYqLG8。他将 React 描述为一个尽可能降低影响的库，这正是我编写本文的原因。
Spark Application只有一个SparkContext实例的步骤如下: 通过SparkContext伴生对象object SparkContext中维护了一个对象 SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK..., 单例SparkContext在一个进程中是唯一的, 所以SPARK_CONTEXT_CONSTRUCTOR_LOCK在一个进程中也是唯一的 函数markPartiallyConstructed中通过...synchronized方法保证同一时间只有一个线程能处理 assertNoOtherContextIsRunning(sc, allowMultipleContexts) contextBeingConstructed...allowMultipleContexts为true且确有正在或者已经完成构造的SparkContext对象, 则抛出异常, 否则完成SparkContext对象构造 看到这里, 有人可能会有疑问, 这虽然能保证在一个进程内只有唯一的...其实并不存在这样的问题, 因为SparkContext只会在Driver中得main函数中声明并初始化, 也就是说只会在Driver所在节点的一个进程内构造. ----
在 dotnet core 发布的时候，会使用很多文件，这样发给小伙伴使用的时候不是很清真，本文告诉大家一个非官方的方法通过 warp 将多个文件打包为一个文件 和之前相同的方式发布一个 dotnet...Release\netcoreapp2.1\win-x86\publish 的上一级文件夹里面，就放在 Release\netcoreapp2.1\win-x86 文件夹 这样就可以通过下面的命令打包出一个...文件夹里面运行的程序 --output 输出的.exe 如在 Release\netcoreapp2.1\win-x86 里面的可运行程序 exe 是 lindexi.exe 我可以通过下面的代码合并里面的文件为一个...同时使用这个工具还有一个好处，就是对文件进行压缩 限制： 当前（2019年1月3日）只能发布 x64 的版本的程序，如 windows x64 和 linux x64 程序。
res) if __name__ == '__main__': q=mp.Queue() p1 = mp.Process(target=job,args=(q,))#注意当参数只有一个时...在此我们将apply_async()放入迭代器中，定义一个新的multi_res multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)]...，如果想得到map()的效果需要通过迭代 1.6 共享内存 shared memory 只有通过共享内存才能让CPU之间进行交流。...更多数据类型可参考网址：https://docs.python.org/3/library/array.html 在多进程中有一个Array类，可以和共享内存交互，来实现进程之间共享数据。...首先需要定义一个进程锁： l = mp.Lock() # 定义一个进程锁 然后将进程锁的信息传入各个进程中 p1 = mp.Process(target=job, args=(v,1,l)) # 需要将
_": pool = multiprocessing.Pool(processes=4) for i in xrange(10): msg = "hello %d" %(i) pool.apply_async...multiprocessing.Pool(processes=4) result = [] for i in xrange(10): msg = "hello %d" %(i) result.append(pool.apply_async...= Pool(processes=3) # set the processes max number 3 for i in range(11,20): result = pool.apply_async...，然后将f(i)依次传递给它，运行脚本后利用ps aux | grep pool.py查看进程情况，会发现最多只会有三个进程执行。...pool.apply_async()用来向进程池提交目标请求，pool.join()是用来等待进程池中的worker进程执行完毕，防止主进程在worker进程结束前结束。
场景是在主进程中启动多个子进程并行执行，假设平时一个进程10分钟能执行完毕，但在一些极端情况下执行一个小时也没结束，此时需要杀掉子进程，返回任务执行失败。...用python的进程池执行操作时没法设置超时时间，只能从进程内部想办法。...test_timer(): pool = Pool(3) try: for i in range(0, 3): #run() pool.apply_async...，即打开run()，注释pool.apply_async(run)，执行没有问题，定时器可以杀死进程。...当使用进程池，即注释run()，打开pool.apply_async(run)，可以打印出logging.warning("%s timeout killed" % str(os.getpid()))，
1 kill：根据进程号（PID）杀死进程 在linux上，一般常用的杀死进程的命令是kill，但是也有缺陷，下面说 1、查看指定名称的进程，如下我查看运行python程序的进程 python aux|...grep python 2、根据进程号（PID）杀死进程：第二列显示的就是进程号 kill PID 3、强制杀死进程，有些进程可能杀不死，就加个-9参数，强制让它死掉！...kill -9 PID 5、杀死多个进程，在后面跟多个进程的PID号即可 kill -9 PID1 PID2 PID3 ... 2 pkill：根据进程名杀死进程 kill方法的缺陷是，当我们有很多进程要杀死...，不可能全部一个一个手动输进程号，因此能够根据进程名称中的关键字去杀进程，这样就可以批量杀死了，如下： 1、pkill 批量杀死进程 pkill -9 python 如下是我多线程开启了20个程序，批量杀死进程...2、pkill 更多参数 3 killall：根据进程名杀死进程 killall和pkill的用法几乎差不多 1、killall 批量杀死进程 killall-9 python 2、killall 更多参数
进程锁 进程与进程之间是独立的，为何需要锁？ 对于进程，屏幕的输出只有一个，此时就涉及到资源的竞争。在Linux的Python2.x中可能出现问题。...进程的启动，是克隆的过程，某些情况下可能开销过大，所以需要引用“进程池”。...5个进程 for i in range(10): # pool.apply(func=foo, args=(i,)) # 同步执行，或者叫串行执行 pool.apply_async...5个进程 for i in range(10): pool.apply_async(func=foo, args=(i,), callback=bar) # 带回调的进程 ...# 需要注意的是回调函数是主进程调用的，而且参数是进程函数的返回值。
使用 multiprocessing 包我们只需要定义一个函数（Python 会完成其他所有事情）即可完成从单进程到多进程的转换。...使用 Process 类创建子进程 Python 使用 multiprocessing 模块提供的 Process 类来代表一个进程对象。...pipe 仅仅适用于只有两个进程且一读一写的单双工模式，既信息只能从一个方向向另一个方向流动。 pipe 适用于读写小于要求高的一读一写的单双工模式。...I/O 操作时会释放全局解释器锁，由于 Python 的进程做为一个整体，因此解释器进程内只有一个线程在执行，其它的线程都处于等待状态等着全局解释器锁的释放。...线程锁与线程同步 由于线程共享了进程的上下文环境，所以在多线程中，所有变量都由所有线程共享，任何一个变量都可以被任何一个线程修改。
Process current = Process.GetCurrentProcess();
好多朋友在买了新的电脑后，开机发现只有一个系统分区，也就是只有C盘，不像以前一样有好多个盘，总觉得万一系统出问题要重装系统的话，C盘就要清空，那不是所有资料都要拷贝出来？...等等，我电脑现在开机了，桌面上就只有一个回收站，我TM去哪找“这台电脑”？ 对了，忘了说了，第一次开机的电脑桌面就只有一个回收站，是需要这样调出来的。点左下角的开始，点设置 ?...然后就能看见电脑上所有的硬盘和分区了，小编电脑由于装了三个硬盘，看着会多一点，还好有一个硬盘没有分区可以给你们做演示。 ? 选择只有一个分区的那个硬盘，鼠标点击右键，然后点击“压缩卷”。 ?...接着就是输入要分一个多大容量的分区，系统会告诉你最大可分多少容量，这里是以MB为单位的（1GB=1024MB） ?...最后点击压缩以后，就会出现一个黑色的未分配容量，对着它点击鼠标右键，选择新建简单卷 ? 然后一直下一步，直到出现以下界面，这个是给新的分区设置分区号，一般默认就行，点击下一步。 ?
强大的Manager模块 上一节实现的数据共享的方式只有两种结构Value和Array。 Python中提供了强大的Manager模块，专门用来做数据共享。...： Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时， 如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求； 但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束...阻塞和非阻塞的区别： Pool.apply_async 非阻塞，定义的进程池进程最大数可以同时执行。...Pool.apply 一个进程结束，释放回进程池，下一个进程才可以开始 举例： 非阻塞： import multiprocessing import time def worker...multiprocessing.Pool(processes=3) for i in xrange(1, 10): msg = "hello{0}".format(i) pool.apply_async
1. pool.apply_async 进程非阻塞执行，输入不确定情况下用 默认情况下，Pool会创建固定数目的工作进程，并向这些工作进程传递作业，直到再没有更多作业为止。...当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求； 但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。...for i in range(cores): msg = "hello %d" %(i) pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为...processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 print("Starting tasks...") ...(func, (msg, ))) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 print("Starting tasks...")
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