14.线程数量怎么制定？
什么是CPU 密集型任务和耗时 IO 型任务 ？
-
CPU 密集型任务
- CPU 密集型任务，比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。
-
耗时 IO 型任务
- 数据库、文件的读写，网络通信等任务，这种任务的特点是并不会特别消耗 CPU 资源，但是 IO 操作很耗时，总体会占用比较多的时间。
怎么根据任务指定线程数量？
CPU 密集型任务
对于这样的任务最佳的线程数为 CPU 核心数的 1~2 倍，如果设置过多的线程数，实际上并不会起到很好的效果。
因为密集型任务如果创建过多的线程会因为本来计算任务重，但是还要进行争夺CPU资源造成上下文切换，反而更加导致性能下降。
耗时 IO 型任务
这种任务最大线程数一般会大于 CPU 核心数很多倍。
因为 IO 读写速度相比于 CPU 的速度而言是比较慢的，如果我们设置过少的线程数，就可能导致 CPU 资源的浪费。
《Java并发编程实战》推荐
《Java并发编程实战》的作者 Brain Goetz 推荐的计算方法：线程数 = CPU 核心数 *（1+平均等待时间/平均工作时间）通过这个公式，我们可以计算出一个合理的线程数量，如果任务的平均等待时间长，
线程数就随之增加，而如果平均工作时间长，也就是对于我们上面的 CPU 密集型任务，线程数就随之减少。
所以总结下来：
线程的平均工作时间所占比例越高，就需要越少的线程；
线程的平均等待时间所占比例越高，就需要越多的线程；
相关文章：
14.线程数量怎么制定？
什么是CPU 密集型任务和耗时 IO 型任务 ？ CPU 密集型任务 CPU 密集型任务，比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。 耗时 IO 型任务 数据库、文件的读写，网络通信等任务，这种任务的特点是并不会特别消耗…...
C++中STL标准模板库学习记录
文章目录：1.vector1.1 遍历方式1.2 构造函数1.3 容量大小问题1.4 插入和删除1.5 存取值1.6 交换两个vectot的元素1.7 预定义存储空间2.string3. deque4. stack4.1 常用函数5. queue5.1 特点5.2 方法6. list6.1 优点6.2 缺点6.3 构造函数6.4 交换6.5 大小6.6 插入和删…...
《数据库系统概论》学习笔记——第六章 关系数据理论
教材为数据库系统概论第五版（王珊） 这一章重点在于各种范式的概念和将低级范式转为高级范式。一定要看多值依赖和4NF（因为这个概念很绕又烦，但是期中期末都考了）。最后计算题就是一定要会：算闭包࿰…...
Odoo | Webserivce | 5分钟学会【JSONRPC】接口开发
文章目录Odoo - JsonRPC1. Odoo内方法结构（接收端）2. POST接口请求结构（发送端）3. 实例测试Odoo - JsonRPC 1. Odoo内方法结构（接收端） # -*- coding: utf-8 -*- import odoo import logging import trac…...
搜广推 NeuralCF - 改进协同过滤+矩阵分解的思想
😄 NeuralCF：2017新加坡国立大学提出。【后文简称NCF】 😄 PNN：2016年上海交通大学提出。 文章目录 NeuralCF动机原理general NCFNCF终极版（GMF+MLP的结合）缺点优点ReferenceNeuralCF 动机 前面学了MF，可知MF在用户-物品评分矩阵的基础上做矩阵分解（用户矩阵Q和物品…...
dbever连接kerberos认证的hive
文章目录一、本地安装kerberos客户端二、本地kerberos客户端登录三、dbever连接hive一、本地安装kerberos客户端 下载地址：https://web.mit.edu/kerberos/dist/index.html 安装：下一步或者自定义安装即可 安装后会自动生成配置文件：C:\Pro…...
pom依赖产生的各种问题
文章目录问题一(org.apache.ibatis.session.Configuration)解决方法问题二(ERROR StatusLogger No log4j2)解决方法问题三(com.google.common.util.concurrent)解决方法问题四(start bean documentationPluginsBootstrapper)解决方法问题五(Unable to infer base url. )解决办法…...
RPC编程：RPC框架设计目标
一：前导知识 Http是超文本传输协议，跨平台性非常好。Http可以传输文本，更多的时候传输的是文本，我们也是可以传输二进制的，我们基于Http进行下载的时候，就是走的Http协议。 Tcp协议，处理的时候…...
RBAC 权限模型介绍
RBAC 权限： 一、关系： 这基于角色的访问控制的结构就叫RBAC结构。 二、RBAC 重要对象： 用户（Employee）：角色施加的主体；用户通过拥有某个或多个角色以得到对应的权限。角色（Role&…...
西电面向对象程序设计核心考点汇总（期末真题）
文章目录前言一、往年真题与答案1.1 改错题1.2 读程题1.3 面向对象程序设计二、易错知识点2.1 构造函数2.2 静态成员变量和静态成员函数2.3 权限2.4 继承2.5 多态总结前言 主要针对西安电子科技大学《面向对象程序设计》的核心考点进行汇总，包含总共8章的核心简答。…...
判断一个用字符串表达的数字是否可以被整除
一.问题引出 当一个数字很大的时候,我们常用字符串进行表达,(超过了int和long等数据类型可以存储的最大范围),但是这个时候我们该如何判断他是否可以被另一个数整除呢? 这个时候我们不妨这样来考虑问题,每次将前边求模之后的数保存下来,然后乘以10和这一位的数字进行相加的操…...
这是一款值得开发人员认真研究的软件，数据库优化，应用服务器安全优化...
1.查询数据库死锁相关信息2.查看数据库的链接情况3.当前实例上的所有用户4.创建数据库独立密码5.查看数据库使用的端口号6.当前数据库设置的最大连接数7.当前数据库最大的理论可连接数8.当前数据库实例的连接数9.当前数据库连接数10.当前数据库连接超时设置11.当前sqlserver 超…...
栈与队列小结
一、理论基础1.队列是先进先出，栈是先进后出2.栈和队列是STL（C标准库）里面的两个数据结构。栈提供push和pop等等接口，所有元素必须符合先进后出规则，所以栈不提供走访功能，也不提供迭代器。3.栈是以底层容器…...
SpringBoot整合(五)HikariCP、Druid数据库连接池—多数据源配置
在项目中，数据库连接池基本是必不可少的组件。在目前数据库连接池的选型中，主要是 Druid ，为监控而生的数据库连接池。HikariCP ，号称性能最好的数据库连接池。 在Spring Boot 2.X 版本，默认采用 HikariCP 连接池。而…...
ShardingSphere水平、垂直分库、分表和公共表
目录一、ShardingSphere简介二、ShardingSphere-分库分表1、垂直拆分（1）垂直分库（2）垂直分表2、水平拆分（1）水平分库（2）水平分表三、水平分库操作1、创建数据库和表2、配置分片的规则…...
《分布式技术原理与算法解析》学习笔记Day24
分布式缓存 在计算机领域，缓存是一个非常重要的、用来提升性能的技术。 什么是分布式缓存？ 缓存技术是指用一个更快的存储设备存储一些经常用到的数据，供用户快速访问。 分布式缓存是指在分布式环境或者系统下，把一些热门数据…...
强化学习RL 02: Value-based Reinforcement Learning
DQN和TD更新算法。 目录 Review 1. Deep Q-Network(DQN) 1.1 Approximate the Q*(s,a) Function 1.2 Apply DQN to Play Game 1.3 Temporal Difference(TD) Learning 1.4 TD Learning for DQN 1.4.1 TD使用条件 condition 1.4.2 Train DQN using TD learning 1.5 summ…...
08_MySQL聚合函数
1. 聚合函数介绍什么是聚合函数聚合函数作用于一组数据，并对一组数据返回一个值。聚合函数类型AVG()SUM()MAX()MIN()COUNT()注意：聚合函数不能嵌套调用。比如不能出现类似“AVG(SUM(字段名称))”形式的调用。1.1 AVG和SUM函数可以对数值型数据使用AVG 和…...
「TCG 规范解读」词汇表
可信计算组织（Ttrusted Computing Group,TCG）是一个非盈利的工业标准组织，它的宗旨是加强在相异计算机平台上的计算环境的安全性。TCG于2003年春成立，并采纳了由可信计算平台联盟（the Trusted Computing Platform Alli…...
第三阶段-03MyBatis 中使用XML映射文件详解
MyBatis 中使用XML映射文件 什么是XML映射 使用注解的映射SQL的问题： 长SQL需要折行，不方便维护动态SQL查询拼接复杂源代码中的SQL，不方便与DBA协作 MyBatis建议使用XML文件映射SQL才能最大化发挥MySQL的功能 统一管理SQL， 方…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning（提示调优） 核心思想：固定预训练模型参数，仅学习额外的连续提示向量（通常是嵌入层的一部分）。实现方式：在输入文本前添加可训练的连续向量（软提示），模型只更新这些提示参数。优势：参数量少（仅提…...
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来，Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略
本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装；只需暴露 19530（gRPC）与 9091（HTTP/WebUI）两个端口，即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...
基础测试工具使用经验
背景 vtune，perf, nsight system等基础测试工具，都是用过的，但是没有记录，都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下，只要以后发现新的用法，就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法： 先改这…...
ffmpeg（四）：滤镜命令
FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具，可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下： ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜： ffmpeg…...
视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！ 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用，因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型（VLMs）在字幕生成方面…...
智能仓储的未来：自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心
当仓库学会“思考”，物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景： 凌晨3点，某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径；AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息；数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...
css3笔记 （1） 自用
outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size：0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格ÿ…...
DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业：用 AI 重构农田管理 “神经网”
目录 一、引言二、DeepSeek 技术大揭秘2.1 核心架构解析2.2 关键技术剖析 三、智能农业无人农场协同作业现状3.1 发展现状概述3.2 协同作业模式介绍 四、DeepSeek 的 “农场奇妙游”4.1 数据处理与分析4.2 作物生长监测与预测4.3 病虫害防治4.4 农机协同作业调度 五、实际案例大…...
【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...