源数据库汇中，PYTHON 的使用不是一个可选项，主要在很多地方，监控，处理一些DEVOPS的事情，或者与业务有关的处理的工作都是需要PYTHON 来进行的。下面就用PTYHON 来完成一个很小的打印MYSQL 系统的内存占用率的小脚本来开始 PYTHON travel。（由于是初级水平有待提高，部分代码的有待进步）
折腾了一天没有解决：开始以为是iis问题，但是看到代码已经是网页报错了，而且好像是数据库问题，关键是数据库还是原来的数据库，都是一样的代码，就是部署到iis不能使用。后来参考了https://blog.csdn.net/qq_45652065/article/details/109704758的文章将settings里的
在之前的nvidia-smi 详解（一)写的过程中，查资料查到了有对应的python支持方法，就计划写这个了，随后写加查资料就写好代码了，但是就是犯懒一直没写文章，墨迹到了现在。
This section provides guidance on configuring alerts for Web frontend applications, including log/metrics exporters, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alerting rules, and recommendations for suitable Grafana dashboard configurations.
远程服务器上, 部署的爬虫, 经常会因为负载 cpu 内存的过高而导致本地ssh无法连接
When discussing monitoring and alerting from a container application perspective, there are several key points to consider. Traditional host-based monitoring approaches, such as utilization and load monitoring, may no longer be suitable in a dynamic, multi-replica Pod environment. This is due to the dynamic nature and elasticity of application services in containerized and microservices architectures.
PROVIDER_KVM2_NOT_FOUND: The ‘kvm2’ provider was not found: exec: “virsh”: executable file not found in $PATH
熟悉redis的朋友都知道，大key是在应用的设计和实践当中应该尽量避免的风险。大key的危险有很多，例如：
我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0)，2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131922.html原文链接：https://javaforall.cn
https://www.thecodedmessage.com/posts/oop-1-encapsulation/
原本想的是4G内存不够，带不动程序，要加内存条。然后发现图中三个对话框的数字都可以改动，感叹号右边也说please increase ‘Xmx’setting 。于是把Xmx的512改成1024（因为只有第一行是红色，我就只改了第一行），然后continue，发现爬虫没有那么卡了。之后再打开pycharm也没有再出现out of memory的框。
API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。
随手搜索python读写文件的教程，很经常看到read()与readlines()这对函数。所以我们会常常看到如下代码：
近年来，机器学习在各个领域都取得了重大突破，在生命科学、医学领域应用的也越来越多。但想要真正建立一个模型仍费时费力，要花相当一段时间去学习（可参考我之前写的相关笔记）。而且即使是高水平的人工智能专家，在大数据智能分析机器学习建模时，也主要依靠人工经验，建模过程费时费力，缺少有效方法。
本想写三篇，openstack nova hotplug，qemu和kvm hotplug，还有linux hotplug，现在看来有难度，光一个openstack nova hotplug就花费了很长时间，而且还遗留了一大堆问题，要把一个功能搞好真的是太难了，剩下两篇原理和代码要搞清楚也很难，希望自己能完成吧，好多技术一想全是问题，再一看代码都不懂，疑问越来越多，战绩越来越长。
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
mysql: 5.7.27 (如下教程为复现过程. mysql版本为:5.7.38)
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
Coldfusion Pros Cons PHP Pros Cons JAVA Props Python Pros Cons Node Pros Cons Reference 公司很无聊，突然想比较一下，很多种不同的服务端语言, 于是就有了下面这篇文章 Coldfusion Based on JAVA Pros Based on Tags, easy to learn, very easy to learn, connot be easier. Based on J
进行SQL优化或查询性能测试时,我们需要大量数据测试来模拟,这个时候引出一个问题:数据的创建
在讨论为什么 Python 在退出时不清除所有分配的内存之前，我们需要了解 Python 的内存管理机制。Python 使用一种称为 引用计数 的垃圾回收机制来管理内存。在这种机制下，每个对象都有一个引用计数器，记录着当前有多少个引用指向该对象。当引用计数器为 0 时，对象将被销毁，内存得以释放。然而，在 Python 退出时，并不会清除所有分配的内存。本文将探讨这个问题，并给出相应的解释。
1. 在使用python时，常常会出现Memory Error，主要是由于python不会自动回收内存，造成内存一直占用，可以采取手动释放内存的方法，详见http://blog.csdn.net/nirendao/article/details/44426201/。
Definition: An exception is an event, which occurs during the execution of a program, that disrupts the normal flow of the program's instructions.
错误日志 (joyoo) yinzhuoqundeMacBook-Pro:joyoo yinzhuoqun$ python manage.py celery worker --loglevel=info raven.contrib.django.client.DjangoClient: 2019-12-15 02:07:00,997 /Users/yinzhuoqun/.pyenv/joyoo/lib/python3.6/site-packages/raven/base.py [line:213] INF
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
yum install libffi-devel -y 这一步必不可少，否则ansible --version 会报ERROR: No module named '_ctypes'
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
在这篇文章中我们会介绍另一个 ES6 的特性，带默认值的函数参数。正如我们将看到的，有一些微妙的案例。
大家好，窝又来写文章了，咱们现在在这篇文章中，我们来对其官方的一些非常常用的API进行学习。所谓工欲善其事，必先利其器。想要好好学习FRIDA我们就必须对FRIDA API深入的学习以对其有更深的了解和使用，通常大部分核心原理也在官方API中写着，我们学会来使用一些案例来结合API的使用。
本文基于DeepSpeedExamples仓库中给出的Megatron相关例子探索一下训练GPT2模型的流程。主要包含3个部分，第一个部分是基于原始的Megatron如何训练GPT2模型，第二个部分是如何结合DeepSpeed的特性进行训练Megatron GPT2，由于篇幅原因这篇文章只写了第一部分，主要是非常细致的记录了跑起来Megatron GPT2训练流程碰到的一些问题和如何解决的。本文主要以 https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/bdf8e59aede8c8e0577e8d4d557298ca8515268f 这里的codebase展开写作。
CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU).
在 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。白驹过隙，将近两年时间过去了，平台的建设和落地取得了很大的进展，成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户，来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器，拥有 50000 多 CPU 核，1000 多张 GPU 卡，GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务，部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。
以下是相关深度学习工具包的安装，包括Tensorflow, PyTorch, Torch等：
借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型，然后复刻想要欣赏的任意歌曲，实现点歌自由，但有时候却又总觉得少了点什么，没错，缺少了画面，只闻其声，却不见其人，本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现，基于PaddleGAN构建“靓声靓影”的“懂王”。
源链接：https://www.axa6.com/zh/an-excellent-virtual-machine-memory-architecture
我们唯一需要做的，就是告诉AutoGPT一个任务目标，AutoGPT会自动根据任务目标将任务拆解成一个个的小任务，并且逐个完成，简单且高效。
来源：https://medium.com/javascript-in-plain-english 作者：Amy J. Andrews
最近遇到一个比较奇怪的问题，用户反馈云服务器的自建 MySQL 连接数没达到的 max_connections 限制，但是程序侧已经开始报错，无法创建新的连接了。程序端报错信息如下：
spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
psutil模块能够获取系统运行的进程和系统利用率。包括：CPU，内存，磁盘，网络等信息。一般用于系统的监控，分析和限制系统资源和进程的管理。
如果我们要检查本地网络中运行的 Web 服务器，可以使用 Python 的 socket 模块来进行网络连接测试。以下是一个简单的示例代码，演示如何检查本地网络中运行的 Web 服务器：
当你的 Python 脚本没有传入任何参数时，fileinput 默认会以 stdin 作为输入源
原文地址：https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。
示例 1. 程序是 printch，它可以采用可选的命令行参数。在没有命令行参数的情况下启动它。
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算， 如分别使用不同的显卡进行显示和计算，则可能不适用。）
循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RNNs进行介绍： 1. RNNs的基本介绍以及一些常见的RNNs(本文内容)； 2. 详细介绍RNNs中一些经常使用的训练算法，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent Learning(RTRL)、Extended Kalman Filter(EKF)等学习算法，以及梯度消失问题(vanishing gradient problem) 3. 详细介绍Long Short-Term Memory(LSTM，长短时记忆网络)； 4. 详细介绍Clockwork RNNs(CW-RNNs，时钟频率驱动循环神经网络)； 5. 基于Python和Theano对RNNs进行实现，包括一些常见的RNNs模型。
total(内存总数)、used(已使用的内存数)、free(空闲内存数)、buffers(缓冲使用数)、cache(缓存使用数)、swap(交换分区使用数)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
