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MySQL性能问题诊断方法和常用工具

作者介绍:老苏,10余年DBA工作运维经验,擅长Oracle、MySQL、PG数据库运维(如安装迁移,性能优化、故障应急处理等)
公众号:老苏畅谈运维
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MySQL运行慢,出现性能问题,一般可以从三个方向来进行排查解决:

  • 系统整体资源使用情况
  • MySQL 内部运行的压力
  • SQL语句的改写

首先从服务器的角度,我们从巡检的脚本角度入手,服务器的资源就那么几种,把服务器的资源全都排查一下就可以了,看资源是否存在瓶颈。

其次MySQL 本身提供了很多命令来观察 MySQL 自身的各类状态,从上往下检一般能检到 SQL 的问题或者服务器的问题。

最后如果实在搞不定,需求方一定要按照数据库容易接受的方式去改写 SQL,这个成本会下降的非常快,这个是常规的 MySQL 慢的诊断思路。

接下来我们详细展开说说,如何具体排查。

一、服务器排查常用工具

1、 机器的负载情况

$uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02

例如,如果您被要求检查有问题的服务器,而 1 分钟的值远低于 15 分钟的值,那么您可能登录得太晚而错过了问题。
在上面的示例中,负载平均值显示最近增加,1 分钟值达到 30,而 15 分钟值达到 19。这么大的数字意味着很多东西:可能是 CPU 资源紧张;使用top、vmstat 或 mpstat 进一步确认。

2、 top命令

top - 00:15:40 up 21:56,  1 user,  load average: 31.09, 29.87, 29.92
Tasks: 871 total,   1 running, 868 sleeping,   0 stopped,   2 zombie
%Cpu(s): 96.8 us,  0.4 sy,  0.0 ni,  2.7 id,  0.1 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem:  25190241+total, 24921688 used, 22698073+free,    60448 buffers
KiB Swap:        0 total,        0 used,        0 free.   554208 cached MemPID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND20248 root      20   0  0.227t 0.012t  18748 S  3090  5.2  29812:58 java4213 root      20   0 2722544  64640  44232 S  23.5  0.0 233:35.37 mesos-slave66128 titancl+  20   0   24344   2332   1172 R   1.0  0.0   0:00.07 top5235 root      20   0 38.227g 547004  49996 S   0.7  0.2   2:02.74 java4299 root      20   0 20.015g 2.682g  16836 S   0.3  1.1  33:14.42 java1 root      20   0   33620   2920   1496 S   0.0  0.0   0:03.82 init2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.02 kthreadd3 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:05.35 ksoftirqd/05 root       0 -20       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H6 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:06.94 kworker/u256:08 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   2:38.05 rcu_schedCtrl-S to pause, Ctrl-Q to continue

上面可以看到CPU使用率较高,达到96.8%

3、vmstat命令

$ vmstat 1
procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----r  b swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
34  0    0 200889792  73708 591828    0    0     0     5    6   10 96  1  3  0  0
32  0    0 200889920  73708 591860    0    0     0   592 13284 4282 98  1  1  0  0
32  0    0 200890112  73708 591860    0    0     0     0 9501 2154 99  1  0  0  0
32  0    0 200889568  73712 591856    0    0     0    48 11900 2459 99  0  0  0  0
32  0    0 200890208  73712 591860    0    0     0     0 15898 4840 98  1  1  0  0

要检查的列:
r:在 CPU 上运行并等待轮换的进程数。这为确定 CPU 饱和度提供了比负载平均值更好的信号,因为它不包括 I/O。解释:大于 CPU 计数的“r”值是饱和。
free:以千字节为单位的可用内存。如果要数的位数太多,则您有足够的可用内存。包含在命令 7 中的“free -m”命令更好地解释了空闲内存的状态。
si, so:换入和换出。如果这些不为零,则说明您内存不足。
us, sy, id, wa, st:这些是 CPU 时间的细分,平均跨所有 CPU。它们是用户时间、系统时间(内核)、空闲、等待 I/O 和被盗时间(由其他来宾或 Xen,来宾自己的隔离驱动程序域)。

cpu system 使用率超过20%,需要引起注意,可能内核处理 I/O 效率低下。

4、mpstat命令

$ mpstat -P ALL 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015  _x86_64_ (32 CPU)07:38:49 PM  CPU   %usr  %nice   %sys %iowait   %irq  %soft  %steal  %guest  %gnice  %idle
07:38:50 PM  all  98.47   0.00   0.75    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   0.78
07:38:50 PM    0  96.04   0.00   2.97    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   0.99
07:38:50 PM    1  97.00   0.00   1.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   2.00
07:38:50 PM    2  98.00   0.00   1.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   1.00
07:38:50 PM    3  96.97   0.00   0.00    0.00   0.00   0.00    0.00    0.00    0.00   3.03
[...]

此命令打印每个 CPU 的 CPU 时间细分,可用于检查不平衡。单个热 CPU 可以作为单线程应用程序的证据。

5、pidstat命令

$ pidstat 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015    _x86_64_    (32 CPU)07:41:02 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
07:41:03 PM     0         9    0.00    0.94    0.00    0.94     1  rcuos/0
07:41:03 PM     0      4214    5.66    5.66    0.00   11.32    15  mesos-slave
07:41:03 PM     0      4354    0.94    0.94    0.00    1.89     8  java
07:41:03 PM     0      6521 1596.23    1.89    0.00 1598.11    27  java
07:41:03 PM     0      6564 1571.70    7.55    0.00 1579.25    28  java
07:41:03 PM 60004     60154    0.94    4.72    0.00    5.66     9  pidstat07:41:03 PM   UID       PID    %usr %system  %guest    %CPU   CPU  Command
07:41:04 PM     0      4214    6.00    2.00    0.00    8.00    15  mesos-slave
07:41:04 PM     0      6521 1590.00    1.00    0.00 1591.00    27  java
07:41:04 PM     0      6564 1573.00   10.00    0.00 1583.00    28  java
07:41:04 PM   108      6718    1.00    0.00    0.00    1.00     0  snmp-pass
07:41:04 PM 60004     60154    1.00    4.00    0.00    5.00     9  pidstat

Pidstat 有点像 top 的每个进程摘要,但打印滚动摘要而不是清除屏幕,这对于观察一段时间内的模式很有用。
上面的示例标识了两个负责消耗 CPU 的 java 进程。%CPU 列是所有 CPU 的总数;1591% 表明 java 进程消耗了将近 16 个 CPU。

6、iostat命令

$ iostat -xz 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015  _x86_64_ (32 CPU)avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle73.96    0.00    3.73    0.03    0.06   22.21Device:   rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s    rkB/s    wkB/s avgrq-sz avgqu-sz   await r_await w_await  svctm  %util
xvda        0.00     0.23    0.21    0.18     4.52     2.08    34.37     0.00    9.98   13.80    5.42   2.44   0.09
xvdb        0.01     0.00    1.02    8.94   127.97   598.53   145.79     0.00    0.43    1.78    0.28   0.25   0.25
xvdc        0.01     0.00    1.02    8.86   127.79   595.94   146.50     0.00    0.45    1.82    0.30   0.27   0.26
dm-0        0.00     0.00    0.69    2.32    10.47    31.69    28.01     0.01    3.23    0.71    3.98   0.13   0.04
dm-1        0.00     0.00    0.00    0.94     0.01     3.78     8.00     0.33  345.84    0.04  346.81   0.01   0.00
dm-2        0.00     0.00    0.09    0.07     1.35     0.36    22.50     0.00    2.55    0.23    5.62   1.78   0.03
^C

r/s, w/s, rkB/s, wkB/s:这些是每秒传送到设备的读取、写入、读取千字节和写入千字节。使用这些来表征工作负载。性能问题可能仅仅是由于施加了过多的负载。
await:I/O 的平均时间(以毫秒为单位)。这是应用程序遭受的时间,因为它包括排队时间和服务时间。大于预期的平均时间可能是设备饱和或设备问题的指标。
avgqu-sz:向设备发出的平均请求数。大于 1 的值可能是饱和的证据(尽管设备通常可以并行处理请求,尤其是前端多个后端磁盘的虚拟设备。)
%util:设备利用率。这确实是一个繁忙百分比,显示设备每秒工作的时间。大于 60% 的值通常会导致性能不佳(应在await中看到),尽管这取决于设备。接近 100% 的值通常表示饱和。

如果存储设备是面向许多后端磁盘的逻辑磁盘设备,那么 100% 利用率可能只是意味着 100% 的时间正在处理某些 I/O,但是,后端磁盘可能远未饱和,并且可能能够处理更多的工作。
请记住,性能不佳的磁盘 I/O 不一定是应用程序问题。许多技术通常用于异步执行 I/O,因此应用程序不会直接阻塞和遭受延迟(例如,读取的预读和写入的缓冲)。

7、查看内存使用

$ free -mtotal       used       free     shared    buffers     cached
Mem:        245998      24545     221453         83         59        541
-/+ buffers/cache:      23944     222053
Swap:            0          0          0

buffers:用于缓冲区缓存,用于块设备 I/O。
cached:用于页面缓存,由文件系统使用。
检查这些大小是否接近于零,这会导致更高的磁盘 I/O(使用 iostat 确认)和更差的性能。上面的例子看起来不错,每个都有很多兆字节。

8、查看网络带宽使用

$ sar -n DEV 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015     _x86_64_    (32 CPU)12:16:48 AM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
12:16:49 AM      eth0  18763.00   5032.00  20686.42    478.30      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:49 AM        lo     14.00     14.00      1.36      1.36      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:49 AM   docker0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.0012:16:49 AM     IFACE   rxpck/s   txpck/s    rxkB/s    txkB/s   rxcmp/s   txcmp/s  rxmcst/s   %ifutil
12:16:50 AM      eth0  19763.00   5101.00  21999.10    482.56      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:50 AM        lo     20.00     20.00      3.25      3.25      0.00      0.00      0.00      0.00
12:16:50 AM   docker0      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
^C

此工具检查网络接口吞吐量:rxkB/s 和 txkB/s,作为工作量的衡量标准,并检查是否已达到任何限制。在上面的示例中,eth0 接收达到 22 Mbytes/s,即 176 Mbits/sec(远低于 1 Gbit/sec 的限制)。

9、查看TCP使用情况

$ sar -n TCP,ETCP 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx)  07/14/2015    _x86_64_    (32 CPU)12:17:19 AM  active/s passive/s    iseg/s    oseg/s
12:17:20 AM      1.00      0.00  10233.00  18846.0012:17:19 AM  atmptf/s  estres/s retrans/s isegerr/s   orsts/s
12:17:20 AM      0.00      0.00      0.00      0.00      0.0012:17:20 AM  active/s passive/s    iseg/s    oseg/s
12:17:21 AM      1.00      0.00   8359.00   6039.0012:17:20 AM  atmptf/s  estres/s retrans/s isegerr/s   orsts/s
12:17:21 AM      0.00      0.00      0.00      0.00      0.00
^C

一些关键 TCP 指标的总结视图。这些包括:

active/s:每秒本地发起的 TCP 连接数(例如,通过 connect())。
Passive/s:每秒远程发起的 TCP 连接数(例如,通过 accept())。
retrans/s:每秒 TCP 重传次数。

10、查看系统日志

$ dmesg | tail
[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0
[...]
[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child
[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB
[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request.  Check SNMP counters.

这将查看最后10条系统消息(如果有)。查找可能导致性能问题的错误。上面的示例包括 oom-killer 和 TCP 丢弃请求。不要错过这一步!dmesg 总是值得检查的。

二、MySQL内部压力排查方法

第一步是 Processlist,看一下进程都在跑什么SQL,哪个 SQL 压力不太正常;
第二步是 explain,查看有问题SQL的执行计划;
第三步要做 Profilling,如果这个 SQL 能再执行一次的话, 就做一个 Profilling,看这个SQL消耗最多的再哪里。

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复制 复制的问题和解决方案 数据损坏或丢失的错误 当一个二进制日志损坏时,能恢复多少数据取决于损坏的类型,有几种比较常见的类型: 1.数据改变,但事件仍是有效的SQL 不幸的是,MySQL甚至无法察觉这种损坏。因此最好还是经常检查…...

深入源码设计!Vue3.js核心API——Computed实现原理

如果您觉得这篇文章有帮助的话!给个点赞和评论支持下吧,感谢~ 作者:前端小王hs 阿里云社区博客专家/清华大学出版社签约作者/csdn百万访问前端博主/B站千粉前端up主 此篇文章是博主于2022年学习《Vue.js设计与实现》时的笔记整理而来 书籍&a…...

驾考小技巧:老北京布鞋!距离高考出分还剩3天,我却看到有些孩子已经拿了“满分”——早读(逆天打工人爬取热门微信文章解读)

我20年驾校4000多块钱,你呢? 引言Python 代码第一篇 洞见 距离高考出分还剩3天,我却看到有些孩子已经拿了“满分”第二篇 视频新闻结尾 引言 昨天的文章顺利发出 看来“梅西” 这两个字在我们这边 不是敏感词 只是很多个罗粉搞得有点过头了 …...

java-正则表达式 2

7. 复杂的正则表达式示例(续) 7.1 验证日期格式 以下正则表达式用于验证日期格式,例如YYYY-MM-DD。 import java.util.regex.*;public class RegexExample {public static void main(String[] args) {String[] dates {"2023-01-01&q…...

hadoop常见简单基础面试题

文章目录 hadoop简单基础面试题1. 请说下 HDFS 读写流程2. HDFS 在读取文件的时候,如果其中一个块突然损坏了怎么办3. HDFS 在上传文件的时候,如果其中一个 DataNode 突然挂掉了怎么办4. NameNode 在启动的时候会做哪些操作5.Secondary NameNode 了解吗&…...

泄漏检测(LDAR)在建档和检测过程中造假套路和不规范行为

第一章 建档环节造假和不规范 一、 企业行为: 企业为了节约检测费,采取部分建档,部分密封点检测的行为 二、 第三方检测公司不规范行为: 1、台账信息不准确,密封点命名不准确 &…...

Android CTS环境搭建

CTS即Compatibility Test Suite意为兼容性测试,是Google推出的Android平台兼容性测试机制。其目的是尽早发现不兼容性,并确保软件在整个开发过程中保持兼容性。只有通过CTS认证的设备才能合法的安装并使用Google market等Google应用。 搭建CTS测试环境需…...

比较Zig、Rust和C++

比较Zig、Rust和C这三种编程语言,我们可以从以下几个关键维度来进行: 设计理念 表格 语言 设计理念 Zig 简洁性、模块化、避免常见错误 Rust 内存安全、并发性、性能 C 性能优化、资源控制、可扩展性 内存安全 Zig通过严格的编译时检查、可选…...

路由的params参数,命名路由,路由的params参数,命名路由

上篇我们讲了vue路由的使用 今天我们来讲vue中路由的嵌套,路由的params参数,命名路由 一.路由的params参数 1.配置路由规则,使用children配置项: router:[{path:/about,component:About,},{path:component:Home,//通过children配置子路由c…...

java:CompletableFuture的简单例子

java:CompletableFuture的简单例子 package com.chz.myTest;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.CompletionStage; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.uti…...

element的table获取当前表格行

需求&#xff1a;验证表格同一行的最低限价不能超过销售定价 思路&#xff1a;先获取当前行table的index&#xff0c;然后在做大小比较 1.局部html <el-table-column label"销售定价(元)" min-width"200px"><template slot"header"&…...

html做一个分组散点图图的软件

在HTML中创建一个分组散点图&#xff0c;可以结合JavaScript库如D3.js或Plotly.js来实现。这些库提供了强大的数据可视化功能&#xff0c;易于集成和使用。下面是一个使用Plotly.js创建分组散点图的示例&#xff1a; 要添加文件上传功能&#xff0c;可以让用户上传包含数据的文…...

【SQL】UNION 与 UNION ALL 的区别

在 SQL 中&#xff0c;UNION 和 UNION ALL 都用于将两个或多个结果集合并为一个结果集&#xff0c;但它们在处理重复数据方面有显著区别。以下是它们的详细区别&#xff1a; 1. UNION UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集&#xff0c;并自动去除结果集中重复…...

分类判决界面---W-H、H-K算法

本篇文章是博主在人工智能等领域学习时&#xff0c;用于个人学习、研究或者欣赏使用&#xff0c;并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记&#xff0c;若有不当和侵权之处&#xff0c;指出后将会立即改正&#xff0c;还望谅解。文章分类在AI学习笔记&#…...

Python基础教程(三十):math模块

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;首先&#xff0c;欢迎各位来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里不仅可以有所收获&#xff0c;同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围&#xff0c;祝你生活愉快&#xff01; &#x1f49d;&#x1f49…...

你只是重新发现了一些东西

指北君关于另外一条思维路径的发现。 "自以为是"的顿悟时刻 有很多时候&#xff0c;我会"自以为是"的发现/发明一些东西。这种"自以为是"的时刻通常还带有一些骄傲自豪的情绪。这种感觉特别像古希腊博学家阿基米德 在苦思冥想如何测量不规则物体…...

【英伟达GPU的挑战者】Groq—AI大模型推理的革命者

目录 引言第一部分&#xff1a;Groq简介第二部分&#xff1a;Groq的特点与优势1、高性能推理加速2、近存计算技术3、专用ASIC芯片设计4、低延迟与高吞吐量5、成本效益分析6、易用性与集成性7、软件与硬件的协同设计 第三部分&#xff1a;Groq的使用指南1、准备工作2、简单使用样…...

Python学习路线

Python学习路线 领取资料 一、Python基础知识 Python入门&#xff1a;了解Python的安装方法、如何运行Python程序以及交互模式的使用&#xff0c;同时学习注释的添加方法。 数据类型&#xff1a;掌握Python中的各种数据类型&#xff0c;包括数字、布尔值、字符串、列表、元…...

C++ std::forward()

在线调试网站&#xff1a; https://wandbox.org/ #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> void func(int &&args) {std::cout << args << std::endl; }int main () {int a 10;func(20); …...

常见的8种排序(含代码):插入排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序、简单选择排序、归并排序、堆排序、基数排序

时间复杂度O(n^2) 1、插入排序 (Insertion Sort) 从第一个元素开始&#xff0c;该元素可以认为已经被排序&#xff1b;取出下一个元素&#xff0c;在已经排序的元素序列中从后向前扫描&#xff1b;如果该元素&#xff08;已排序&#xff09;大于新元素&#xff0c;将该元素移到…...

go语言day2

使用cmd 中的 go install &#xff1b; go build 命令出现 go cannot find main module 错误怎么解决&#xff1f; go学习-问题记录(开发环境)go: cannot find main module&#xff1b; see ‘go help modules‘_go: no flags specified (see go help mod edit)-CSDN博客 在本…...

vue echarts画多柱状图+多折线图

<!--多柱状图折线图--> <div class"echarts-box" id"multiBarPlusLine"></div>import * as echarts from echarts;mounted() {this.getMultiBarPlusLine() },getMultiBarPlusLine() {const container document.getElementById(multiBar…...

cesium for unity 打包webgl失败,提示不支持

platform webgl is not supported with HDRP use the Vulkan graphics AR instead....

python开发基础——day7 序列类型方法

一、初识序列类型方法 序列类型的概念&#xff1a;数据的集合&#xff0c;在序列类型里面可以存放任意的数据&#xff0c;也可以对数据进行更方便的操作&#xff0c;这个操作是叫增删改查(crud) ( 增加(Creat)&#xff0c;读取查询(Retrieve)&#xff0c;更新(Update)&#xf…...

用java写一个二叉树翻转

class TreeNode {int val;TreeNode left, right;TreeNode(int val) {this.val val;left right null;} }public class BinaryTree {TreeNode root;// 递归翻转二叉树public TreeNode invertTree(TreeNode root) {if (root null) {return null;}// 递归翻转左子树和右子树Tre…...

数学建模系列(3/4):典型建模方法

目录 引言 1. 回归分析 1.1 线性回归 基本概念 Matlab实现 1.2 多元回归 基本概念 Matlab实现 1.3 非线性回归 基本概念 Matlab实现 2. 时间序列分析 2.1 时间序列的基本概念 2.2 移动平均 基本概念 Matlab实现 2.3 指数平滑 基本概念 Matlab实现 2.4 ARIM…...

AI播客下载:Machine Learning Street Talk(AI机器学习)

该频道由 Tim Scarfe 博士、Yannic Kilcher 博士和 Keith Duggar 博士管理。 他们做了出色的工作&#xff0c;对每个节目进行了彻底的研究&#xff0c;并与机器学习行业中一些受过最高教育、最全面的嘉宾进行了双向对话。 每一集都会教授一些新内容&#xff0c;并且提供未经过滤…...

鱼缸补水器工作原理是什么

鱼缸补水器是一种应用广泛的智能设备&#xff0c;主要用于自动监测和补充鱼缸内的水位&#xff0c;以确保鱼类生存环境的稳定。其工作原理简单而高效&#xff0c;为饲主提供了方便和安全的使用体验。 该补水器通常由两部分组成&#xff1a;控制器和吸盘。首先&#xff0c;用户…...

Linux-Tomcat服务配置到系统服务

目录 前言一、系统环境二、配置步骤step1 了解环境的安装路径step2 配置生成tomcat.pid文件step3 配置tomcat.service文件 三、测试systemctl命令管理Tomcat服务3.1 systemctl命令启动Tomcat服务3.2 systemctl命令查看Tomcat服务3.3 systemctl命令关闭Tomcat服务3.4 systemctl命…...

Python抓取高考网图片

Python抓取高考网图片 一、项目介绍二、完整代码一、项目介绍 本次采集的目标是高考网(http://www.gaokao.com/gkpic/)的图片,实现图片自动下载。高考网主页如下图: 爬取的流程包括寻找数据接口,发送请求,解析图片链接,向图片链接发送请求获取数据,最后保存数据。 二…...

Vue配置项data

data 目录 data 目录类型介绍关键原理编译过程 Vue2Vue3 &#x1f4cc;Vue.js 中的 data&#xff08;Obj/Function&#xff09;属性是 Vue 实例的一个配置选项 类型介绍 对象式 对于根实例或者非复用组件&#xff0c;通常直接提供一个对象字面量作为 data 的值。在对象式中…...

在IDEA 2024.1.3 (Community Edition)中创建Maven项目

本篇博客承继自博客&#xff1a;Windows系统Maven下载安装-CSDN博客 Maven版本&#xff1a;maven-3.9.5 修改设置&#xff1a; 首先先对Idea的Maven依赖进行设置&#xff1b;打开Idea&#xff0c;选择“Costomize”&#xff0c;选择最下边的"All settings" 之后找…...

动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -卷积神经网络-28批量规范化

28批量规范化 """可持续加速深层网络的收敛速度""" import torch from torch import nn import liliPytorch as lp import matplotlib.pyplot as pltdef batch_norm(X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum):""&quo…...

Apache Paimon系列之:Append Table和Append Queue

Apache Paimon系列之&#xff1a;Append Table和Append Queue 一、Append Table二、Data Distribution三、自动小文件合并四、Append Queue五、压缩六、Streaming Source七、Watermark Definition八、Bounded Stream 一、Append Table 如果表没有定义主键&#xff0c;则默认为…...

Vue使用vue-esign实现在线签名 加入水印

Vue在线签名 一、目的二、样式三、代码1、依赖2、代码2.1 在线签名组件2.1.1 基础的2.1.2 携带时间水印的 2.2父组件 一、目的 又来了一个问题&#xff0c;直接让我在线签名&#xff08;还不能存储base64&#xff09;&#xff0c;并且还得上传&#xff0c;我直接***违禁词。 好…...

与码无关:分数限制下,选好专业还是选好学校?

本文的目标读者&#xff1a;24届的高考生和家长。 写这篇非技术性文章&#xff0c;是因为我看到了24届考生和21年的我同样迷茫。 事先声明&#xff0c;本文带有强烈的个人思考色彩&#xff0c;可能会引起不适&#xff0c;如有不同观点&#xff0c;欢迎在评论区讨论。 一、前言…...