htop

top命令详解

◇◆丶佛笑我妖孽 提交于 2021-02-20 08:52:24
                 top命令详解                                      作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任。 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~ ]# top top - 23 : 24 : 47 up 1 : 14 , 3 users, load average: 0.00 , 0.01 , 0.03 Tasks: 165 total, 1 running, 164 sleeping, 0 stopped, 0 zombie            #任务相关信息:从左到右依次是,总共进程数,正在运行到进程数,增在休眠到进程数,结束的进程数,僵尸进程数。 %Cpu(s): 0.0 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 99.8 id , 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st      #CPU相关信息:从做到有依次是,用户态,内核态,nice的优先级,cpu空闲,等待I/O,硬中断,软中断(切换模式),虚拟机偷走的时间(虚拟机CPU占用宿主机CPU百分比)。 KiB Mem : 8007404 total, 7602968 free , 114640 used, 289796 buff/ cache KiB Swap: 2064380

22款终端生产力工具,效率飞起!

我怕爱的太早我们不能终老 提交于 2021-02-14 12:51:41
译文:switowski.com/blog/favorite-cli-tools 程序员在搞开发时, 终端CLI工具 的使用必不可少,往往都是 生产力工具 ,所以今天在此给大家推荐一下比较好用的终端工具。先给大家列个 推荐清单 ,如下图。 高频 CLI 工具推荐 1、fish shell 毋庸置疑,在终端工具中,Shell 是使用最频繁也最重要的工具。过去,我曾经使用过 Bash 和 Z Shell,而如今,这个Fish Shell,也是一个非常优秀的终端 Shell 工具,拥有许多开箱即用的功能,例如语法自动推荐补全、语法高亮显示或使用快捷键在最近访问的文件夹之间来回切换。 下载地址:https://fishshell.com/ 2、Starship 如果必须要从本篇文章中选择一个我最喜欢的终端工具——那非 Starship 莫属。Starship 可以适用于任何 Shell。你只需要安装它,然后在相应的配置文件.bashrc/.zshrc/config.fish添加一行配置,剩下的工作交给它来完成就好了。 它可以做到: 根据你是否在代码仓库中添加了新文件、是否修改了文件、是否暂存了文件等情况,用相应的符号表示 git 仓库的状态。 根据你所在的 Python 项目目录,展示 Python 的版本号,这也适用于 Go/Node/Rust/Elm 等其他编程语言环境。

22 款终端生产力工具,效率飞起!

你说的曾经没有我的故事 提交于 2021-02-14 12:04:03
点击上方 IT牧场 ,选择 置顶或者星标 技术干货每日送达 译文:switowski.com/blog/favorite-cli-tools 程序员在搞开发时, 终端CLI工具 的使用必不可少,往往都是 生产力工具 ,所以今天在此给大家推荐一下比较好用的终端工具。先给大家列个 推荐清单 ,如下图。 高频 CLI 工具推荐 1、fish shell 毋庸置疑,在终端工具中,Shell 是使用最频繁也最重要的工具。过去,我曾经使用过 Bash 和 Z Shell,而如今,这个Fish Shell,也是一个非常优秀的终端 Shell 工具,拥有许多开箱即用的功能,例如语法自动推荐补全、语法高亮显示或使用快捷键在最近访问的文件夹之间来回切换。 下载地址:https://fishshell.com/ 2、Starship 如果必须要从本篇文章中选择一个我最喜欢的终端工具——那非 Starship 莫属。Starship 可以适用于任何 Shell。你只需要安装它,然后在相应的配置文件.bashrc/.zshrc/config.fish添加一行配置,剩下的工作交给它来完成就好了。 它可以做到: 根据你是否在代码仓库中添加了新文件、是否修改了文件、是否暂存了文件等情况,用相应的符号表示 git 仓库的状态。 根据你所在的 Python 项目目录,展示 Python 的版本号,这也适用于 Go

如何在OrangePi Zero2开发板上连接3.2寸树莓派SPI LCD显示屏

心不动则不痛 提交于 2021-01-21 16:30:34
香橙派Zero2开发板采用全志H616 四核 64位处理器,拥有512MB/1GB 内存可选,集成千兆以太网卡、蓝牙5.0+双频WiFi、Micro-HDMI输出、USB2.0、13pin、26pin扩展功能口等端口,适配了安卓10、Ubuntu和Debian等操作系统。 下面将给大家介绍通过26pin扩展口连接树莓派3.2寸SPI LCD显示屏的操作。 1) 测试的 LCD 显示屏详情页链接如下 2) LCD 显示屏和开发板接线方式如下所示 3) 将 LCD 显示屏接到开发板后,再使用下面的命令加载 fbtft_device 内核模块 4) fbtft_device 内核模块加载时 dmesg 命令正确的输出 log 如下所示,而且由 log 可 以知道 LCD 屏幕使用的 framebuffer 为 fb1 5) 然后使用下面的命令就可以在 LCD 屏幕上显示 Orange Pi 的 logo 图片 6) 还可以将 tty1 的输出映射到 LCD 屏幕的 fb 设备——fb1,映射完后,HDMI 就不 会再有图像输出了 如果要切换回 HDMI 显示,请使用下面的命令 下面是运行 htop 命令的输出 7) 由于默认的终端字体太大,导致屏幕无法显示太多的内容,可以通过下面的方法 来缩小终端的字体 a. 首先运行 dpkg-reconfigure console-setup) b.

Linux中实用但很小众的11个炫酷终端命令

江枫思渺然 提交于 2020-12-16 15:34:01
Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码, 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 作者丨gm 原文来自:http://985.so/mnMy 今天给大家分享Linux总结出来的11个炫酷的Linux终端命令大全,通过今天这篇文章将向大家展示一系列的Linux命令、工具和技巧,我希望一开始就有人告诉我这些,而不是曾在我成长道路上绊住我。 1 命令行日常系快捷键 如下的快捷方式非常有用,能够极大的提升你的工作效率: CTRL + U -剪切光标前的内容 CTRL + K -剪切光标至行末的内容 CTRL + Y -粘贴 CTRL + E -移动光标到行末 CTRL + A -移动光标到行首 ALT + F -跳向下一个空格 ALT + B -跳回上一个空格 ALT + Backspace -删除前一个单词 CTRL + W -剪切光标后一个单词 Shift + Insert -向终端内粘贴文本 那么为了让上述内容更易理解来看下面的这行命令。 sudo apt-get intall programname 如你所见,命令中存在拼写错误,为了正常执行需要把“intall”替换成“install”。 想象现在光标正在行末,我们有很多的方法将她退回单词install并替换它。 我可以按两次ALT+B这样光标就会在如下的位置

iostat 命令查看io信息

≡放荡痞女 提交于 2020-12-16 09:20:10
在使用htop命令的时候会看到这么一行: 翻译一下: us:用户态使用的cpu时间比 sy:系统态使用的cpu时间比 ni:用做nice加权的进程分配的用户态cpu时间比 id:空闲的cpu时间比 wa:cpu等待磁盘写入完成时间 hi:硬中断消耗时间 si:软中断消耗时间 st:虚拟机偷取时间 如果一台机器看到wa特别高,那么一般说明是磁盘IO出现问题,可以使用iostat等命令继续进行详细分析。 1, 安装 iostat   yum install sysstat 之后就可以使用 iostat 命令了, 2,入门使用   iostat -d -k 2 参数 -d 表示,显示设备(磁盘)使用状态;-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位;2表示,数据显示每隔2秒刷新一次。 tps:该设备每秒的传输次数(Indicate the number of transfers per second that were issued to the device.)。"一次传输"意思是"一次I/O请求"。多个逻辑请求可能会被合并为"一次I/O请求"。"一次传输"请求的大小是未知的。 kB_read/s:每秒从设备(drive expressed)读取的数据量; kB_wrtn/s:每秒向设备(drive expressed)写入的数据量; kB_read:读取的总数据量

DolphinDB与Pandas对于大文本文件处理的性能对比 智臾科技

删除回忆录丶 提交于 2020-12-04 13:44:14
DolphinDB Database 是一款高性能的分布式时序数据库。它集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统,为海量数据(特别是时间序列数据)的快速存储、检索、分析及计算提供一站式解决方案。 Pandas是Python的一个包,最初被作为金融数据分析工具而开发,为时间序列分析提供了很好的支持。 DolphinDB是一个分布式系统,但也可以作为工作站使用。DolphinDB和Pandas都能够处理大文本文件,哪个的表现更出色呢?在处理大文本文件时,我们最关心的两个因素是性能和内存占用情况。因此,我们将从这两方面对DolphinDB和Pandas进行对比。 本次测试使用的硬件和操作系统如下: Dell PowerEdge R830 服务器 内存:1024GB CPU:E5-4640 v4 48 核 2.1GHZ 操作系统:Fedora27 RAID 0:8X1.2TB 10000 RMP HDD DolphinDB提供了修改内存使用限制的配置项,所以我们把内存限制设置为128G,24核,这更符合大部分实际用户的服务器配置。而在Pandas中,我们无法对内存使用进行限制。 数据生成 我们在 DolphinDB database 中生成一个40G文本文件,包含了16列,一共有390,000,000行数据。生成数据的脚本如下: n=390000000 workDir = "

DolphinDB与Pandas对于大文本文件处理的性能对比

空扰寡人 提交于 2020-12-02 16:39:11
Pandas是Python的一个包,最初被作为金融数据分析工具而开发,为时间序列分析提供了很好的支持。 DolphinDB Database 是一款高性能的分布式时序数据库。它集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的流数据分析系统,为海量数据(特别是时间序列数据)的快速存储、检索、分析及计算提供一站式解决方案。 DolphinDB是一个分布式系统,但也可以作为工作站使用。DolphinDB和Pandas都能够处理大文本文件,哪个的表现更出色呢?在处理大文本文件时,我们最关心的两个因素是性能和内存占用情况。因此,我们将从这两方面对DolphinDB和Pandas进行对比。 本次测试使用的硬件和操作系统如下: Dell PowerEdge R830 服务器 内存:1024GB CPU:E5-4640 v4 48 核 2.1GHZ 操作系统:Fedora27 RAID 0:8X1.2TB 10000 RMP HDD DolphinDB提供了修改内存使用限制的配置项,所以我们把内存限制设置为128G,24核,这更符合大部分实际用户的服务器配置。而在Pandas中,我们无法对内存使用进行限制。 数据生成 我们在 DolphinDB database 中生成一个40G文本文件,包含了16列,一共有390,000,000行数据。生成数据的脚本如下: n=390000000 workDir = "

10条PyTorch避坑指南

和自甴很熟 提交于 2020-11-30 23:40:19
点击上方“ 视学算法 ”,选择加" 星标 " 重磅干货,第一时间送达 本文转载自:机器之心 | 作者:Eugene Khvedchenya 参与:小舟、蛋酱、魔王 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的?是产生最高准确率的模型?是最快的运行速度?是易于理解和扩展?还是容易并行化?答案是,包括以上提到的所有。 如何用最少的精力,完成最高效的 PyTorch 训练? 一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议 。 ‍ 在 Efficient PyTorch 这一部分中,作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧,第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。 在阅读这篇文章之前,你需要对 PyTorch 有一定程度的了解。 好吧,从最明显的一个开始: 建议 0:了解你代码中的瓶颈在哪里 命令行工具比如 nvidia-smi、htop、iotop、nvtop、py-spy、strace 等,应该成为你最好的伙伴。你的训练管道是否受 CPU 约束?IO 约束?GPU 约束?这些工具将帮你找到答案。 这些工具你可能从未听过,即使听过也可能没用过。没关系。如果你不立即使用它们也可以。只需记住,其他人可能正在用它们来训练模型,速度可能会比你快 5%、10%、15%-……

高性能PyTorch是如何炼成的?过来人吐血整理的10条避坑指南

≡放荡痞女 提交于 2020-11-29 22:47:57
选自towardsdatascience 作者:Eugene Khvedchenya 机器之心编译 参与:小舟、蛋酱、魔王 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的?是产生最高准确率的模型?是最快的运行速度?是易于理解和扩展?还是容易并行化?答案是,包括以上提到的所有。 如何用最少的精力,完成最高效的 PyTorch 训练? 一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议 。 ‍ 在 Efficient PyTorch 这一部分中,作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧,第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。 在阅读这篇文章之前,你需要对 PyTorch 有一定程度的了解。 好吧,从最明显的一个开始: 建议 0:了解你代码中的瓶颈在哪里 命令行工具比如 nvidia-smi、htop、iotop、nvtop、py-spy、strace 等,应该成为你最好的伙伴。你的训练管道是否受 CPU 约束?IO 约束?GPU 约束?这些工具将帮你找到答案。 这些工具你可能从未听过,即使听过也可能没用过。没关系。如果你不立即使用它们也可以。只需记住,其他人可能正在用它们来训练模型,速度可能会比你快 5%、10%、15%-…… 最终可能会导致面向市场或者工作机会时候的不同结果。