41、\\techpc22\memory\available mbytes :

于 2025-12-23 09:34:53 发布
阅读量3 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： PowerShell实战精要 文章标签： Windows PowerShell 性能监控 Get-Counter
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitlab7runner/article/details/156186885

\techpc22\memory\available mbytes :
1714
\techpc22\memory\cache bytes :
389664768
\techpc22\memory\cache bytes peak :
390701056

系统性能微调：使用Windows PowerShell进行性能监控与优化

1. 性能监控概述

性能监控在系统管理中至关重要，它能帮助我们及时发现系统中的不利状况，并采取相应措施加以解决。Windows PowerShell提供了多个用于性能监控的命令，下面我们将介绍一些常用的命令。

1.1 性能监控命令

命令 功能 语法
Get-Counter 直接从Windows的性能监控工具中获取表示实时性能计数器数据的对象。可以列出性能计数器集及其包含的计数器，设置样本大小和间隔，并指定有权收集性能数据的用户的凭据。 Get-Counter [-MaxSamples NumSamples] [-Counter] CounterPaths [-SampleInterval Interval] {AddtlParams}
Get-Counter -ListSet SetNames {AddtlParams}
{Addt
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
Questasim仿真报错：Fatal error in Process MEMORY，如何解决？？
**My Coding Family**
07-16 1254
🏆本文收录于《优快云问答解答》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
【性能指标】Windows性能指标分析
sysu_lluozh
02-27 6906
是用页数计算的，以便在不同做转换的情况下就可以同其他页计数，如：Memory->Pages Fault/sec做比较，这个值包括为错误而在文件系统缓存（通常由应用程序请求）的非缓存映射内存文件中检索的页。可以用每个进程产生的页面失效（通过Process->Page Faults/sec计数器获得）和系统页面失效（通过Memory->Page Faults/sec计数器获得）的比值，来判断哪个进程产生了最多的页面失效，这个进程要么是需要大量内存的进程，要么是非常活跃的进程，可以对其进行重点分析。
编译报错提示：“Error:java:OutOfMemoryError:insufficient memory”
qq_44718583的博客
12-02 1423
编译报错提示：“Error:java:OutOfMemoryError:insufficient memory”
IDEA编译项目出现:OutOfMemoryError: insufficient memory报错
热门推荐
来瓶小白干Oo的博客
04-16 1万+
项目场景： 从远程库SVN中拉取 SpringCloud 项目，并搭建过程中遇到问题 问题描述： IDEA编译项目出现:OutOfMemoryError: insufficient memory报错 原因分析： IDEA设置中，默认共享构建进程堆大小设置对于项目小了，默认是700Mbytes 解决方案： 根据项目，把设置大小改大就可以 设置路径如下 File -> Setting -> Compiler -> Shared build process heap size(Mb
windows oracle out of memory,windows 32位ORA-27102: out of memory错误
weixin_36048947的博客
04-08 1149
SQL> startupORA-27102: out of memoryOSD-00025: additional error informationO/S-Error: (OS 1453) Insufficient quota to complete the requested serviceoracle的解释是触发了oracle的bug[@more@]metalink上解释：ORA-2...
Memory Management: Paging
samssm的专栏
05-07 2196
Memory Management: Paging  Paul Krzyzanowski October 20, 2010 [updated March 23, 2011] The advantage of a bad memory is that one enjoys several times the same good things for the first time
Error:java: Compilation failed: internal java compiler error
ybbgrain的历程
08-23 293
编译报错 Error:java: Compilation failed: internal java compiler error 解决办法（两种情况）： setting-->Build,Execution,Deployment-->Compiler 中找到build process heap size(Mbytes):700改为2000，或者5000（有可能公司项目需要很大，所以尽量改大一些） JDK版本不对应，需要在File-->Project structure-->p
GpuArrayException: No cuda device available尝试解决
weixin_33721344的博客
06-08 1294
问题： 在import keras或import ttheano时出现了以下： >>> import keras Using Theano backend. ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled Traceback (most recent call last...
Linux内存管理（41）：CMA 分配器——区域创建
私房菜
04-25 1728
在一文，我们得知某些特定的设备在使用时需要大量的连续物理内存，系统为了这个目的特定提供了机制，这样为某些特定的设备提供了预留内存。但是，这样有个明显的确定：因为这些预留内存不能被系统管理使用，在设备不启动的时候，这部分内存无法被利用，这样就造成了内存利用率的降低。此时诞生了 CMA 机制，当设备在不启动时，可以将这部分内存交给系统正常分配，而在设备需要使用时，则将这部分内存交给绑定的设备使用。这样大大地提高了内存的利用率。CMA（，称为连续内存分配器，用于分配连续的大块内存。
c#实例化PerformanceCounter ramCounter = new PerformanceCounter("Memory", "Available MBytes");报错
06-02
var counterName = "Available MBytes"; var instanceName = ""; var ramCounter = new PerformanceCounter(categoryName, counterName, instanceName, readOnly: true); ``` 其中 `categoryName` 参数指定了计数器...
c#获取电脑的内存按照%显示，不使用PerformanceCounter ramCounter = new PerformanceCounter("Memory", "Available MBytes");
06-02
double usagePercent = (double)(totalMemory - freeMemory) / totalMemory * 100; // 输出内存使用率 Console.WriteLine("Memory usage: {0:f2}%", usagePercent); } } } ``` 这个代码使用WMI查询了Win32_...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\extras\demo_suite>deviceQuery.exe deviceQuery.exe Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Detected 1 CUDA Capable device(s) Device 0: "NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU" CUDA Driver Version / Runtime Version 12.9 / 12.6 CUDA Capability Major/Minor version number: 8.6 Total amount of global memory: 4096 MBytes (4294443008 bytes) (16) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 2048 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1500 MHz (1.50 GHz) Memory Clock rate: 6001 Mhz Memory Bus Width: 128-bit L2 Cache Size: 1572864 bytes Maximum Texture Dimension Size (x,y,z) 1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384) Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers 1D=(32768), 2048 layers Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers 2D=(32768, 32768), 2048 layers Total amount of constant memory: zu bytes Total amount of shared memory per block: zu bytes Total number of registers available per block: 65536 Warp size: 32 Maximum number of threads per multiprocessor: 1536 Maximum number of threads per block: 1024 Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64) Max dimension size of a grid size (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535) Maximum memory pitch: zu bytes Texture alignment: zu bytes Concurrent copy and kernel execution: Yes with 1 copy engine(s) Run time limit on kernels: Yes Integrated GPU sharing Host Memory: No Support host page-locked memory mapping: Yes Alignment requirement for Surfaces: Yes Device has ECC support: Disabled CUDA Device Driver Mode (TCC or WDDM): WDDM (Windows Display Driver Model) Device supports Unified Addressing (UVA): Yes Device supports Compute Preemption: Yes Supports Cooperative Kernel Launch: Yes Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch: No Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID: 0 / 1 / 0 Compute Mode: < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) > deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 12.9, CUDA Runtime Version = 12.6, NumDevs = 1, Device0 = NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU Result = PASS 从 输出的结果能表明什么？
06-17
嗯，用户想理解CUDAdeviceQuery输出结果...- **核函数优化**：`Max Threads per Block`限制线程块设计，`Shared Memory`大小影响分块策略。 - **硬件选型**：`Compute Capability`决定是否支持特定功能（如BF16计算）。
PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源
最新发布
12-22
PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源
基于Matlab霍夫曼变换的仪表盘读数自动识别系统_该项目专注于利用数字图像处理技术特别是霍夫曼变换HoughTransform算法在Matlab编程环境下实现对各类圆形.zip
12-22
基于Matlab霍夫曼变换的仪表盘读数自动识别系统_该项目专注于利用数字图像处理技术特别是霍夫曼变换HoughTransform算法在Matlab编程环境下实现对各类圆形.zip
基于MATLAB编程环境实现UCI葡萄酒分类数据集多算法对比分析与可视化研究的机器学习项目_包含数据预处理特征工程模型训练超参数调优性能评估与结果可视化的完整流程重点比较.zip
12-22
基于MATLAB编程环境实现UCI葡萄酒分类数据集多算法对比分析与可视化研究的机器学习项目_包含数据预处理特征工程模型训练超参数调优性能评估与结果可视化的完整流程重点比较.zip
基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
12-22
基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
基于LRS3数据集的多模态语音分离任务数据生成MATLAB脚本实现
12-22
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【汽车网络安全】ISO 21434与UN R155/R156合规框架解析：智能网联汽车全生命周期安全管理实施指南
12-22
内容概要：文章深度解读了汽车网络安全合规的核心框架——ISO 21434、UN R155与UN R156三大标准法规的内在关系与协同逻辑，阐明其分别作为“方法论支撑-强制性要求-专项补充”的互补作用。详细分析了三者在定位、内容和实施路径上的差异与融合，覆盖车辆全生命周期的网络安全管理，并进一步明确了主机厂、一级及以下供应商、软件与服务提供商等产业链各环节的合规责任与落地建议，提出了系统性合规建设路径。; 适合人群：汽车电子工程师、网络安全从业者、主机厂及供应链管理人员、从事智能网联汽车合规工作的技术人员与管理者；具备一定汽车行业背景或信息安全基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①理解ISO 21434、UN R155与UN R156的核心要求及其协同关系；②指导企业构建符合国际标准的网络安全管理体系（CSMS）和软件更新管理体系（SUMS）；③推动整车及零部件企业实现全生命周期网络安全合规落地。; 阅读建议：此文档兼具技术深度与实践指导价值，建议结合实际项目流程逐步对照学习，重点关注标准与法规的衔接机制以及不同角色的责任划分，同时关注未来自动驾驶与车云协同带来的新合规趋势。
基于Matlab霍夫曼变换的表盘读数识别系统_霍夫曼变换图像处理仪表监测危险场景预警实时监控人机交互界面编程学习角度计算量程关系读数提取摄像机安装数值预警自.zip
12-22
基于Matlab霍夫曼变换的表盘读数识别系统_霍夫曼变换图像处理仪表监测危险场景预警实时监控人机交互界面编程学习角度计算量程关系读数提取摄像机安装数值预警自.zip
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值