2018年12月15日
摘要: shell命令 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看逻辑CPU的个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 查看CPU信息 cat /proc/cpu 阅读全文
posted @ 2018-12-15 01:19 chenguang9239 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年10月7日
摘要: 查看进程状态 ps命令工具显示的是进程的瞬间状态,并不动态连续显示 查看进程启动时间等参数: 如果想对进程状态进行实时监控应该用top命令 查看线程数量 top H p pid 开启线程查看 在top运行时也可以通过按“H”键将线程查看模式切换为开或关 L:显示线程信息(轻量级进程) 包含LWP(线 阅读全文
posted @ 2018-10-07 18:55 chenguang9239 阅读(1368) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MongoDB 学习(待补充) 概念 - oplog 主节点的操作记录,幂等性 - mongod mongo后台进程 - secondary节点 副本集中的非主结点 集群 - 功能 - 数据冗余 - 读写分离 - 缺点 - 容错性差 副本集 - 概念 - 一组有相同数据的mongodb实例,只有主实 阅读全文
posted @ 2018-10-07 18:54 chenguang9239 阅读(753) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年8月27日
摘要: gdb调试的三种类型 gdb filename gdb filename corename gdb attach pid 命令记录 show language, set language c++ bt, bt full f 可以跳转到某个栈中位置 info locals 显示当前调用栈的所有变量 i 阅读全文
posted @ 2018-08-27 23:37 chenguang9239 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年8月21日
摘要: 流的概念 流是一个 __过程__ ,一个 __动态__ 的概念 _(可以把流想象成水在水管中流动的过程,想象成商品快递运送的过程。cin和cout就是 __执行__ 流这个过程的人)_ 流 负责 __操作__ 缓冲区,输入输出流是 __操作__ 的 __实现__ 对于输入,cin负责把输入缓冲区中的 阅读全文
posted @ 2018-08-21 23:26 chenguang9239 阅读(2099) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Libraries Static Libraries a collection of ordinary object files (目标文件的集合) loaded at program link time (链接阶段加载) 不再那么重要的优势 节省编译时间 理论上稍快的执行速度 use the -l 阅读全文
posted @ 2018-08-21 00:14 chenguang9239 阅读(959) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年8月16日
摘要: 入门 从0开始 参考Thrift 入门教程 设计做完了,小吴要开始编码了。如果按照“手工作坊”的思路,小吴至少需要完成如下几个方面: (1)“客户端向服务器端发送数据”的代码 (2)“客户端接收服务器端查询结果”的代码 (3)“服务器端接收客户端数据”的代码 (4)“服务器端向客户端发送查询结果”的 阅读全文
posted @ 2018-08-16 22:26 chenguang9239 阅读(918) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年8月5日
摘要: 第一本docker书笔记 docker run -i -t ubuntu /bin/bash -i 保证容器中的STDIN是开启的 -t 为创建的容器分配一个伪tty终端,新容器从而能提供一个交互式shell docker help run 基于ubuntu镜像来创建容器 在新容器中要运行 /bin 阅读全文
posted @ 2018-08-05 23:14 chenguang9239 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CmakeLists.txt cmake 添加头文件目录,链接动态、静态库 模板一(来自: CMakeLists.txt编写和使用方法) # 声明要求的cmake最低版本 cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) # 添加c++11标准支持 set( CMAKE_C 阅读全文
posted @ 2018-08-05 20:37 chenguang9239 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年8月3日
摘要: 背景 以神经网络对样本进行特征的提取,然后在海量的特征库里进行特征相似度的检索、匹配已经是 AI 技术落地的一大领域;使用机器学习、深度学习领域中的方法提取出样本的特征,最终目标就是用一个embedding向量更准确、丰富的表达原始样本。在此基础上出现了许多开源的向量相似性检索库,比如 Faiss: 阅读全文
posted @ 2018-08-03 23:00 chenguang9239 阅读(2062) 评论(0) 推荐(0) 编辑