There is always a bigger fish

最新推荐文章于 2025-04-29 17:18:53 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.
a day in the life of Lucy
2201_75998188的博客
07-15 1378
episode1GLOSSARY______episode2GLOSSARY。
英语成语
weixin_30301183的博客
08-01 315
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 3368
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...
ZUCC_BB平台-Quiz
ML_GearYe的博客
01-19 6411
法国人生活方式R1 Concern with money, and then more money, in order to buy the conveniences and luxuries of modern life, has brought great changes to the lives of most Frenchmen. More people are working than ever before in France. In the cities the traditional le
simple English story1-3
2201_75998188的博客
07-24 1269
You?Ha, ha, ha!“Ready, go!“Ha, ha!“What?!“I won!I won!_________GLOSSARYnot fasta bunny。
Android内核的编译和调试
墨鱼菜鸡
04-28 1151
本文博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq1084283172/article/details/70500488 一、Android内核源码的选择 Android手机设备内核源码的调试需要外部硬件设备的支持，调试步骤比较麻烦。相对来说，Android模拟器内核源码的调试就比较简单了，这里...
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
L3-句子朗读每日打卡
flytalei的博客
04-29 943
练习方法的顺序：【完全听写法】➡️【车轮法】➡️【影子跟读法】
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 1312
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...
PF防火墙实战指南
12-18
本书深入讲解OpenBSD的PF防火墙配置与应用，涵盖过滤规则、NAT、流量控制及高可用性方案。通过真实案例，帮助读者掌握从基础到高级的网络防护技能，提升系统安全性与稳定性。适合网络管理员与安全工程师阅读。
发动机废气氮氧化物传感器，全球前5强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.pdf
12-18
发动机废气氮氧化物传感器，全球前5强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.pdf
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-18
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了在需求响应背景下冰蓄冷系统的动态建模、运行优化与控制策略。研究重点包括系统能耗优化、负荷 shifting 能力提升以及在电价激励政策下的响应特性分析，通过建立数学模型并采用智能优化算法求解，实现了系统运行成本最小化与能源利用效率最大化的目标。文中提供了完整的Matlab仿真代码，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础的研究生、科研人员及工程技术人员，熟悉Matlab编程与基本建模方法者更佳。; 使用场景及目标：①研究冰蓄冷系统在需求响应机制中的动态响应特性；②掌握基于Matlab的能源系统建模与优化方法；③实现系统运行策略的仿真验证与性能评估，服务于实际工程调度与政策制定。; 阅读建议：建议结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与求解流程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及优化算法的应用，建议自行调试参数以加深对系统动态行为的理解。
一文带你掌握大模型数据微调（下）：训练、评估与调优指南
最新发布
12-18
Colab上运行的完整代码
C语言-光伏MPPT算法：电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真
12-18
C语言-光伏MPPT算法：电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要：本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪（MPPT）算法，结合电导增量法与扰动观察法，并引入自动全局搜索策略，利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性，同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析，验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势，适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群：具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景，从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员；工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标：①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑；②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型；③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题，提升复杂工况下的最大功率追踪效率；④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习，重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上，可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素，进一步测试算法鲁棒性，并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
12-18
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障，涵盖路径规划算法的设计与优化，确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突，保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法，构建合理的成本目标函数（如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等），并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析，展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景；②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制，提升协同作业能力与自主决策水平；③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑，配合仿真结果分析算法性能，进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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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