There is always a bigger fish

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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 1380
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 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...
ZUCC_BB平台-Quiz
ML_GearYe的博客
01-19 6412
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
商经，赚钱经游戏的理论
SUP_STUDIO的博客
12-20 454
首选你得承包一块雨水丰富的地区的树林丛林，或者一块农村地区土地至少一千亩土地，提前种植下树苗，树苗生长周期在十年以上才能作为原材料使用，雨水丰富的地区生长速度快，在生长周期内你可以种植蔬菜瓜果，草丛等收集贩卖周转资金，当十年后树苗长成高达壮时你就可以找木材加工厂贩卖了，你也可以自己搞一下木板厂，小量生产，提共给家具生产商，每年住宅楼建设规模1亿，新入驻率6000千多万，家庭装修改造需求大，各中材料价格波动大是大市场，各城市的生产基地原地储存规模很大就地生产销售跟他们合作是个不错选择。
simple English story1-3
2201_75998188的博客
07-24 1271
You?Ha, ha, ha!“Ready, go!“Ha, ha!“What?!“I won!I won!_________GLOSSARYnot fasta bunny。
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
Android内核的编译和调试
墨鱼菜鸡
04-28 1157
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...
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...
551515151和vu给vuvuvuvu
12-20
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论文复现一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略需求响应（Matlab代码实现）
12-20
【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略，旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现，构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型，通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响，设计合理的峰谷电价方案，引导用户错峰用电，从而实现电网负荷的削峰填谷，提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程，并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①研究居民用电行为对电价变化的响应特性；②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略；③实现需求响应下的电力负荷优化调度；④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解价格弹性建模与优化求解过程，同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景，如工业用户、商业楼宇等，进一步提升研究的广度与深度。
Android WebView 部分手机显示不全
最新发布
12-20
源码地址： https://pan.quark.cn/s/e46927981684 AdvancedWebView Enhanced WebView component for Android that works as intended out of the box Requirements * Android 2.2+ Installation * Add this library to your project * Declare the Gradle repository in your root * Declare the Gradle dependency in your app module's Usage AndroidManifest.xml Layout (XML) Activity (Java) Without Fragments With Fragments () Note: If you're using the class from the support library (), please refer to the next section (see below) instead of this one. With Fragments from the support library () * Use the code for normal usage as shown above * Change to * Add the following code to the parent in order to forward the results from the to the appropriate instance ProGu...
基于WesMcKinney所著PythonforDataAnalysis3rdEdition开放获取网络版进行完整准确忠实翻译并本地化处理的中文Markdown.zip
12-20
基于WesMcKinney所著PythonforDataAnalysis3rdEdition开放获取网络版进行完整准确忠实翻译并本地化处理的中文Markdown.zip
基于AUTOSAR的英飞凌TC275单片机Bootloader工程源码实现
12-20
针对TC275微控制器平台，基于AUTOSAR标准的引导加载程序实现方案 本方案详细阐述了一种专为英飞凌TC275系列微控制器设计的引导加载系统。该系统严格遵循汽车开放系统架构（AUTOSAR）规范进行开发，旨在实现可靠的应用程序刷写与启动管理功能。 核心设计严格遵循AUTOSAR分层软件架构。基础软件模块（BSW）的配置与管理完全符合标准要求，确保了与不同AUTOSAR兼容工具链及软件组件的无缝集成。引导加载程序本身作为独立的软件实体，实现了与上层应用软件的完全解耦，其功能涵盖启动阶段的硬件初始化、完整性校验、程序跳转逻辑以及通过指定通信接口（如CAN或以太网）接收和验证新软件数据包。 在具体实现层面，工程代码重点处理了TC275芯片特有的多核架构与内存映射机制。代码包含了对所有必要外设驱动（如Flash存储器驱动、通信控制器驱动）的初始化与抽象层封装，并设计了严谨的故障安全机制与回滚策略，以确保在软件更新过程中出现意外中断时，系统能够恢复到已知的稳定状态。整个引导流程的设计充分考虑了时序确定性、资源占用优化以及功能安全相关需求，为汽车电子控制单元的固件维护与升级提供了符合行业标准的底层支持。 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！
（10页PPT）PP某省市大脑数据中台建设方案.pptx
12-20
（10页PPT）PP某省市大脑数据中台建设方案.pptx
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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