opensatck中windows虚拟机CPU核数显示异常问题处理
文章目录
- 一、问题描述
- 二、元数据信息
- 三、以32核的实例模版为例
- 3.1 单槽位32核
- 3.2 双槽位32核
- 总结
一、问题描述
openstack创建windows虚拟机的时候,使用普通的实例模版会出现CPU数量和实例模版不一致的问题。需要定制元数据才可以正常显示。
帖子:https://wiki.openstack.org/wiki/VirtDriverGuestCPUTopology
二、元数据信息
hw:cpu_max_cores:对应的是单块CPU的核数
hw:cpu_max_sockets:对应插槽数量
hw:cpu_max_threads:对应的是超线程数量
三、以32核的实例模版为例
3.1 单槽位32核


3.2 双槽位32核



总结
总结记录,这几个参数的意义定合理就好了。不同的windows版本对应的槽位上限不同,还是得按照场景去设置。
相关文章:
opensatck中windows虚拟机CPU核数显示异常问题处理
文章目录 一、问题描述二、元数据信息三、以32核的实例模版为例3.1 单槽位32核3.2 双槽位32核 总结 一、问题描述 openstack创建windows虚拟机的时候,使用普通的实例模版会出现CPU数量和实例模版不一致的问题。需要定制元数据才可以正常显示。 帖子:htt…...
Camunda流程引擎数据库架构
💖专栏简介 ✔️本专栏将从Camunda(卡蒙达) 7中的关键概念到实现中国式工作流相关功能。 ✔️文章中只包含演示核心代码及测试数据,完整代码可查看作者的开源项目snail-camunda ✔️请给snail-camunda 点颗星吧😘 💖数据库架构…...
Leetcode21:合并两个有序链表
一、题目描述 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例: 输入:l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出:[1,1,2,3,4,4]输入:l1 [], l2 [] 输出:[]输入&#…...
深度学习驱动下的自然语言处理进展及其应用前景
文章目录 每日一句正能量前言技术进步应用场景挑战与前景自然语言处理技术当前面临的挑战未来的发展趋势和前景 伦理和社会影响实践经验后记 每日一句正能量 一个人若想拥有聪明才智,便需要不断地学习积累。 前言 自然语言处理(NLP)是一项正…...
Zookeeper相关面试准备问题
Zookeeper介绍 Zookeeper从设计模式角度来理解,是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生了变化,Zookeeper就负责通知已经在Zoo…...
SpringBoot整理-性能优化
Spring Boot性能优化通常涉及到多个方面,包括代码优化、数据库交互、资源使用和系统配置等。下面是一些常见的优化建议: 代码层面的优化:使用合适的数据结构和算法。减少不必要的对象创建,避免内存泄漏。对于重复使用的对象,考虑使用对象池。数据库优化:优化SQL查询,避免复…...
数据库管理-第146期 最强Oracle监控EMCC深入使用-03(20240206)
数据库管理145期 2024-02-06 数据库管理-第146期 最强Oracle监控EMCC深入使用-03(20240206)1 概览2 性能中心3 性能中心-Exadata总结 数据库管理-第146期 最强Oracle监控EMCC深入使用-03(20240206) 作者:胖头鱼的鱼缸&…...
QT上位机:串口调试助手
前言 上位机的简单编写可以帮我们测试并完善平台,QT作为一款跨平台的GUI开发框架,提供了非常丰富的常用串口api。本文先从最简单的串口调试助手开始,编写平台软件的串口控制界面 工程配置 QT 串口通信基于QT的QSerialPort类,先在…...
Netty核心原理与基础实战(二)——详解Bootstrap
接上篇:Netty核心原理与基础实战(一) 1 Bootstrap基础概念 Bootstrap类是Netty提供的一个便利的工厂类,可以通过它来完成Netty的客户端或服务端的Netty组件的组装,以及Netty程序的初始化和启动执行。Netty的官方解释是…...
C语言常见面试题:C语言中如何进行比较运算?
在C语言中,比较运算用于比较两个值的大小关系。比较运算符包括等于()、不等于(!)、大于(>)、小于(<)、大于等于(>)和小于等于࿰…...
学习总结14
# 【CSGRound1】天下第一 ## 题目背景 天下第一的 cbw 以主席的身份在 8102 年统治全宇宙后,开始了自己休闲的生活,并邀请自己的好友每天都来和他做游戏。由于 cbw 想要显出自己平易近人,所以 zhouwc 虽然是一个蒟蒻,也有能和 c…...
D盘不见了如何恢复?4个恢复方法(新版)!
“很奇怪!我的电脑d盘不知道为什么突然不见了,我还保存了很多重要的文件在里面呢,有什么恢复d盘的方法吗?” 在我们的日常生活中,电脑已经成为了我们工作、学习和娱乐的重要工具。然而,有时候我们会遇到一些…...
vector类的模拟实现
实现基本的vector框架 参考的是STL的一些源码,实现的vector也是看起来像是一个简略版的,但是看完能对vector这个类一些接口函数更好的认识。 我们写写成员变量,先来看看STL的成元变量是那些 namespace tjl {template<class T>class …...
Topaz Photo AI for Mac v2.3.1 补丁版人工智能降噪软件无损放大
想要将模糊的图片变得更加清晰?不妨试试Topaz Photo AI for Mac 这款人工智能、无损放大软件。Topaz Photo AI for Mac 一款强大的人工智能降噪软件,允许用户使用复杂的锐化算法来提高图像清晰度,还包括肖像编辑选项,如面部重塑、…...
【Unity3D小技巧】Unity3D中UI控制解决方案
推荐阅读 CSDN主页GitHub开源地址Unity3D插件分享简书地址我的个人博客 大家好,我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆,不定时更新Unity开发技巧,觉得有用记得一键三连哦。 一、前言 在开发中总是会控制UI界面,如何优雅的控制UI界面是…...
【状态管理一】概览:状态使用、状态分类、状态具体使用
文章目录 一. 状态使用概览二. 状态的数据类型1. 算子层面2. 接口层面2.1. UML与所有状态类型介绍2.2. 内部状态:InternalKvState 将知识与实际的应用场景、设计背景关联起来,这是学以致用、刨根问底知识的一种直接方式。 本文介绍 状态数据管理&#x…...
SQL--多表查询
我们之前在讲解SQL语句的时候,讲解了DQL语句,也就是数据查询语句,但是之前讲解的查询都是单 表查询,而本章节我们要学习的则是多表查询操作,主要从以下几个方面进行讲解。 多表关系 项目开发中,在进行数据…...
多维时序 | Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序…...
RK3568平台 安卓hal3适配usb camera
一.RK安卓hal3 camera框架 Camera hal3 在 android 框架中所处的位置如上图, 对上,主要实现 Framework 一整套 API 接口,响应其 控制命令,返回数据与控制参数结果。 对下, 主要是通 V4l2 框架实现与 kernel 的交互。3a…...
使用 Visual Studio Code 在远程计算机上调试 PostgreSQL
使用 Visual Studio Code 在远程计算机上调试 PostgreSQL 1. 概述 PostgreSQL 是一个功能强大的开源关系数据库管理系统,适用于各种应用程序。在开发过程中,调试 PostgreSQL 对于识别和解决问题至关重要。在本博客中,我们将手把手教你使用客…...
Vue记事本应用实现教程
文章目录 1. 项目介绍2. 开发环境准备3. 设计应用界面4. 创建Vue实例和数据模型5. 实现记事本功能5.1 添加新记事项5.2 删除记事项5.3 清空所有记事 6. 添加样式7. 功能扩展:显示创建时间8. 功能扩展:记事项搜索9. 完整代码10. Vue知识点解析10.1 数据绑…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
TRS收益互换:跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案
一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 (一)概念解析 TRS(Total Return Swap)收益互换是一种金融衍生工具,指交易双方约定在未来一定期限内,基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...
如何理解 IP 数据报中的 TTL?
目录 前言理解 前言 面试灵魂一问:说说对 IP 数据报中 TTL 的理解?我们都知道,IP 数据报由首部和数据两部分组成,首部又分为两部分:固定部分和可变部分,共占 20 字节,而即将讨论的 TTL 就位于首…...
优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列
优选算法第十二讲:队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...
使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作
在科学计算和工程领域,向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能,能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作,并通过具体…...
智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术,在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...
Go 语言并发编程基础:无缓冲与有缓冲通道
在上一章节中,我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道,它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好࿰…...
Redis:现代应用开发的高效内存数据存储利器
一、Redis的起源与发展 Redis最初由意大利程序员Salvatore Sanfilippo在2009年开发,其初衷是为了满足他自己的一个项目需求,即需要一个高性能的键值存储系统来解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈。随着项目的开源,Redis凭借其简单易用、…...
打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用
一、方案背景 在现代生产与生活场景中,如工厂高危作业区、医院手术室、公共场景等,人员违规打手机的行为潜藏着巨大风险。传统依靠人工巡查的监管方式,存在效率低、覆盖面不足、判断主观性强等问题,难以满足对人员打手机行为精…...
