There is always a bigger fish

最新推荐文章于 2019-08-01 04:30:24 发布
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大鱼和小鱼的问题
Google大神
10-28 1126
十年前有一款0很出名的游戏叫做“孢子”，不知道大家玩没玩过。玩家最初扮演一个单细胞生物，通过“大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米，虾米吃水藻”的规则，逐步进化为宇宙文明生物。换句话说，大鱼之上总是有更大的鱼存在。当然我们这里不是讨论这个游戏，而是思考一个有趣的问题：倘若所有的鱼都是理性的，那会出现怎样的情况呢？ 01、题目分析 总有一条更大的鱼（Always a Bigger Fish）不但是电影情节中的经典桥段，也是各种恶搞的灵感来源——小鱼总是被大鱼吃掉，而大鱼上面始终还有更大的鱼。久而久之，聪明的大鱼或.
漫画：大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米。小鱼为什么不能躲起来？
Google大神
04-08 1313
今天是小浩算法“365刷题计划”第80天。十年前有一款很出名的游戏叫做“孢子”，不知道大家玩没玩过。玩家最初扮演一个单细胞生物，通过“大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米，虾米吃水藻”的规则，逐步进...
英语成语
weixin_30301183的博客
08-01 316
A bad beginning makes a bad ending.不善始者不善终。 A bad workman always blames his tools.不会撑船怪河弯。 A bird in the hand is worth than two in the bush.一鸟在手胜过双鸟在林。 A bad thing never dies.遗臭万年。 A boaster and a ...
{分享}《There is always a bigger fish》
FarmerJohn
08-17 3374
There is always a bigger fish 转自Matrix67. 又是一个扯到共识的问题。 假设有 n 条鱼，它们从小到大依次编号为 1, 2, …, n 。我们规定，吃鱼必须要严格按顺序执行。也就是说，大鱼只能吃比自己小一级的鱼，不能越级吃更小的鱼；并且只有等到第 i 条鱼吃了第 i – 1 条鱼后，第 i + 1 条鱼才能吃第 i 条鱼。第 1 条鱼则啥都不能吃，只有被
大鱼小鱼问题——游啊游（栈）
一个和代码打交道の小孩
08-08 620
有N条鱼每条鱼的位置及大小均不同，他们沿着X轴游动，有的向左，有的向右。游动的速度是一样的，两条鱼相遇大鱼会吃掉小鱼。从左到右给出每条鱼的大小和游动的方向（0表示向左，1表示向右）。问足够长的时间之后，能剩下多少条鱼？ Input 第1行：1个数N，表示鱼的数量(1 <= N <= 100000)。  第2 - N + 1行：每行两个数Aii, Bii，中间用空格分隔，分别表示鱼的...
1289 大鱼吃小鱼
海绵的博客
05-29 595
有N条鱼每条鱼的位置及大小均不同，他们沿着X轴游动，有的向左，有的向右。游动的速度是一样的，两条鱼相遇大鱼会吃掉小鱼。从左到右给出每条鱼的大小和游动的方向（0表示向左，1表示向右）。问足够长的时间之后，能剩下多少条鱼？Input 第1行：1个数N，表示鱼的数量(1 <= N <= 100000)。 第2 - N + 1行：每行两个数A[i], B[i]，中间用空格分隔，分别表示鱼的大小及游动的方
大鱼吃小鱼 ( 栈操作 )
成龙大侠的博客
04-12 975
有N条鱼每条鱼的位置及大小均不同，他们沿着X轴游动，有的向左，有的向右。游动的速度是一样的，两条鱼相遇大鱼会吃掉小鱼。从左到右给出每条鱼的大小和游动的方向（0表示向左，1表示向右）。问足够长的时间之后，能剩下多少条鱼？Input第1行：1个数N，表示鱼的数量(1 &lt;= N &lt;= 100000)。  第2 - N + 1行：每行两个数Aii, Bii，中间用空格分隔，分别表示鱼的大小及游...
java游戏大鱼吃小鱼
11-17
大鱼吃小鱼，同学做的，和大家分享一下
大鱼吃小鱼
masterwu1的博客
01-31 1532
题目描述 电影里经常出现这样的镜头小鱼总是被大鱼吃掉，而大鱼上面总还有更大的鱼。久而久之，聪明的大鱼或许就不会去吃小鱼了，否则按照传统剧情，它身后会出现一条更大的鱼。一个有趣的问题出现了：倘若所有的鱼都是理性的，那会出现怎样的情况呢？         假设有 n 条鱼，它们从小到大依次编号为 1, 2, …, n 。我们规定，吃鱼必须要严格按顺序执行。也就是说，大鱼只能吃比自己小一级的鱼，
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
12-20
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【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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最新发布
12-20
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Kagarise_python-bilibili-analysis_31616_1766045771669.zip
12-20
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（11页PPT）新基建和数字孪生赋能某省市大脑建设方案.pptx
12-20
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这是一个专门针对阿里巴巴1688批发平台商品详情页进行自动化数据采集的Python爬虫工具项目_该项目通过模拟真实浏览器行为绕过反爬虫检测机制稳定高效地抓取商品标题价格规格参.zip
12-20
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untimeError: setting cpu is bigger than cpu of server
07-18
<think>嗯，用户遇到了一个RuntimeError: setting cpu is bigger than cpu of server的错误。这个错误看起来和系统资源分配有关，用户想知道原因和解决方法。 让我先分析一下这个错误信息。从字面意思看，是程序设置的CPU数量超过了服务器实际可用的CPU数量。这通常发生在用户或程序试图分配超过物理限制的计算资源时。比如在虚拟机配置、容器资源限制或并行计算任务中容易出现这种情况。 用户可能是在运行某种计算密集型任务，比如机器学习训练、科学计算或者大数据处理。也可能是配置了虚拟环境或容器。用户没有提供具体环境，所以需要给出通用性解决方案。 参考之前提供的引用内容，虽然引用[3]提到过虚拟机CPU分配问题，但其他引用主要涉及PyTorch相关的CUDA错误，和当前问题关联不大。不过资源分配的基本原则是相通的：请求的资源不能超过物理可用资源。 这个问题可以从几个层面解决： 首先是诊断层面，需要先确认服务器的实际CPU核心数。Linux系统可以用nproc或lscpu命令，Windows可以用任务管理器查看。用户可能不清楚如何查看，所以需要给出具体命令。 然后是配置调整层面。如果用户使用的是虚拟机或容器，需要检查配置参数是否合理。比如Docker的--cpus参数，KVM虚拟机的CPU核心数设置等。对于并行计算框架如PyTorch的DataLoader，要注意workers数量设置。 最后是程序优化层面。有些程序会自动检测可用CPU核心数，但有时会误判。可能需要显式指定资源使用量，比如在Python中用os.cpu_count()获取实际核心数后再设置线程池大小。 用户可能遇到的典型场景包括： 1. 在Docker中运行程序时设置了--cpus参数大于主机CPU数 2. 在PyTorch DataLoader中设置了num_workers过大 3. 手动配置了线程池大小超过实际核心数 4. 虚拟机分配的核心数超过宿主机实际核心数 解决方案需要分步骤： 第一步总是先确认实际可用CPU资源 第二步检查程序或环境的资源配置参数 第三步调整参数到合理范围，通常建议保留1-2个核心给系统进程 还要提醒用户注意逻辑核心和物理核心的区别，超线程技术会让系统显示的核心数翻倍，但实际计算性能可能达不到真正的物理核心数量。所以在分配资源时要保守一些。 相关的问题可以拓展到内存分配错误、GPU资源超限等情况，因为资源分配原则是类似的。用户可能后续会遇到类似问题，所以提前准备一些相关问题会很有帮助。</think>根据错误信息 `RuntimeError: setting cpu is bigger than cpu of server`，这是程序请求的CPU资源超过服务器物理限制导致的常见问题。以下是详细分析和解决方案： --- ### **问题原因** 1. **资源超配** 程序或配置文件中显式指定的CPU核心数（如 `num_workers=8`）超过了服务器实际可用的物理/逻辑核心数。 *示例*：服务器仅4核，但代码中设置了 `num_workers=6`。 2. **虚拟化环境配置错误** 在虚拟机（VM）或容器（如Docker）中，为实例分配的虚拟CPU（vCPU）数量超过了宿主机的物理CPU资源上限。 3. **并行计算框架的误用** 使用 PyTorch 的 `DataLoader`、TensorFlow 的 `tf.data` 或多进程库（如 Python `multiprocessing`）时，`num_workers` 或进程数设置过高。 4. **自动化工具的错误检测** 某些库（如 `torch`）可能因系统兼容性问题错误检测了可用CPU数量，但此情况较少见。 --- ### **解决方案** #### ✅ 步骤1：确认服务器实际CPU资源 - **Linux/macOS 终端命令**： ```bash nproc # 显示可用逻辑核心数 lscpu | grep "CPU(s)" # 查看详细CPU信息（物理核、逻辑核） ``` - **Windows**： 任务管理器 → “性能”选项卡 → “CPU” 部分查看核心数。 #### ✅ 步骤2：调整程序配置 - **降低并行工作进程数**： 在代码中显式降低 `num_workers` 或线程数，**保留至少1个核心给系统进程**。 ```python # PyTorch DataLoader 示例 import os max_workers = max(1, os.cpu_count() - 1) # 推荐：总核心数-1 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=max_workers) ``` - **移除硬编码的CPU设置**： 检查代码中是否包含类似 `torch.set_num_threads(12)` 的语句，改为动态获取： ```python import torch torch.set_num_threads(min(4, os.cpu_count())) # 限制最大4线程 ``` #### ✅ 步骤3：检查虚拟化环境配置 - **Docker**： 启动容器时通过 `--cpus` 限制CPU用量： ```bash docker run --cpus=2.0 your_image # 限制容器最多使用2核 ``` - **虚拟机（如VMware/KVM）**： 在管理界面降低分配给虚拟机的CPU核心数，确保不超过宿主机资源。 #### ✅ 步骤4：验证系统资源监控 - 运行程序时实时监控CPU使用率： ```bash htop # Linux/macOS（需安装） top # 所有Unix系统 ``` 若发现所有核心满载，需进一步降低并发度。 #### ✅ 步骤5：处理特殊框架的兼容性问题 - **PyTorch 特定情况**： 若错误由 `torch` 自动检测引发，尝试强制指定线程数： ```python import torch torch.set_num_interop_threads(1) # 限制线程间操作 torch.set_num_threads(2) # 限制并行计算线程 ``` --- ### **预防措施** 1. **动态获取资源上限**： 代码中始终通过 `os.cpu_count()` 动态获取核心数，避免硬编码。 2. **资源预留机制**： 为系统进程保留1-2个核心，例如：`num_workers = max(1, os.cpu_count() - 2)`。 3. **容器化部署规范**： 在 Dockerfile 或 K8s 配置中明确设置资源请求（requests）和限制（limits）。 --- ### 相关问题 1. **如何诊断 PyTorch 的 `DataLoader` 因 `num_workers` 过高导致的内存溢出？** 2. **在 Docker 中如何正确限制容器的 CPU 和内存使用量？** 3. **多进程编程中，如何避免子进程数量超过系统负载？** 4. **服务器物理 CPU 核心与逻辑核心的区别是什么？如何影响程序性能？** > 引用[3]提到虚拟机编译时需合理分配CPU资源，否则会引发性能问题或失败[^3]。本文解决方案也适用于类似资源超配场景。 [^3]: 对于opencv编译要花很久，所以在之前我就建议全部分配CPU给虚拟机... 原文：https://blog.youkuaiyun.com/jindunwan7388/article/details/80397700
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