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  • Kernel shmall和kernel shmmax

    千次阅读 2019-01-30 14:57:51
    Kernel shmall和kernel shmmax
                         

    if any of the current values are larger than the recommended value, then specify the larger value.

    If the current value for any parameter is higher than the value listed in this table, then do not change the value of that parameter

    如果/etc/sysctl.conf中的kernel.shmmax比推荐的值大 那么使用较大的值

    [oracle@jssweb ~]$ getconf PAGE_SIZE  查看页大小

    #

    kernel.shmall = 2097152  则一共是8G的共享内存总量

    SHMALL   单位页

    Finally, we look at the SHMALL shared memory kernel parameter. This parameter controls the total amount of shared memory (in pages) that can be used at one time on the system. In short, the value

    of this parameter should always be at least: 
    ceil(SHMMAX/PAGE_SIZE)

    Kernel.shmall:共享内存总量,以页为单位。Linux 共享内存页大小为4KB, 共享内
    存段的大小都是共享内存页大小的整数倍。一个共享内存段的最大大小是16G,那么需
    要共享内存页数是 16GB/4KB=16777216KB/4KB=4194304 (页),也就是64Bit 系统下
    16GB 物理内存,设置 kernel.shmall = 4194304 才符合要求(几乎是原来设置2097152
    的两倍)。这时可以将shmmax 参数调整到 16G 了,同时可以修改SGA_MAX_SIZE 和
    SGA_TARGET 为 12G(您想设置的SGA 最大大小,当然也可以是2G~14G 等,还要协调PGA
    参数及OS 等其他内存使用,不能设置太满,比如16G)。

    默认是kernel.shmall = 4294967296 足够大了

    kernel.shmmax:Shmmax 是核心参数中最重要的参数之一,用于定义单个共享内存段的最大值,shmmax 设置应该足够大,能在一个共享内存段下容纳下整个的SGA ,设置的过低可能会导致需要创建多个共享内存段,这样可能

    导致系统性能的下降,最大值为16GB(在大多数情况下,该值应该比SGA大)。

    SHMMAX Available physical memory Defines the maximum allowable size
    of one shared memory segment. The SHMMAX setting should be large enough
    to hold the entire SGA in one shared memory segment. A low setting can
    cause creation of multiple shared memory segments which may lead to
    performance degradation

    #

    kernel.shmall:控制共享内存页数,Linux 共享内存页大小为4KB, 共享内存段的大小都是共享内存页大小的整数倍。一个共享内存段的最大大小是16G,那么需要共享内存页数是 16GB/4KB=16777216KB/4KB=4194304。

    kernel.shmmax:Shmmax 是核心参数中最重要的参数之一,用于定义单个共享内存段的最大值,shmmax 设置应该足够大,能在一个共享内存段下容纳下整个的SGA ,设置的过低可能会导致需要创建多个共享内存段,这样可能

    导致系统性能的下降,最大值为16GB(在大多数情况下,该值应该比SGA大)。

    kernel.shmmni:共享内存段的最大数量,shmmni 缺省值 4096 ,一般肯定是够用了

    kernel.shmall的单位是页。对于X86的linux系统,一页=4k,也就是4096字节。kernel.shmall = 2097152  就是 2097152*4k/1024/1024 = 8G 就是说可用共享内存一共8G。

    kernel.sem(SEMMSL SEMMNS SEMOPM SEMMNI)
    SEMMSL,每个信号量集中的最大信号量数,应该设置为服务器中各个实例中PROCESSES参数的和+10;

    SEMMNS,系统中信号量的最大数,参数应设置为SEMMSL*SEMMNI;

    SEMOPM,每个信号量调用所包含的最大操作数;

    SEMMNI:系统中信号量集的最大数。

    [oracle@jssweb ~]$ cat /etc/sysctl.conf  | grep shm
    kernel.shmall = 2097152
    kernel.shmmax = 536870912

    此时kernel.shmmax为512M
    kernel.shmall 是8G

    kernel.shmall = 2097152  则一共是8G的共享内存总量

    SHMMAX

    含义:单个共享内存段最大字节数
    设置:比SGA略大

    SHMALL

    含义:系统中共享内存页总数
    设置:至少ceil(shmmax/PAGE_SIZE);ORACLE DOC 默认值:2097152*4096=8GB

    Using any text editor, create or edit the /etc/sysctl.conf file, and add or edit lines similar to the following:

    Note:

    Include lines only for the kernel parameter values that you want to change. For the semaphore parameters (kernel.sem), you must specify all four values. However, if any of the current values are

    larger than the minimum value, then specify the larger value.

    #

    kernel.shmall = 40960
    kernel.shmmax = 536870912

    kernel.shmall = 40960 转换成是40960*4/1024=160M

    SQL> startup
    ORA-27102: out of memory
    Linux Error: 28: No space left on device

    SGA 160M

    PGA 16M

    kernel.shmall设置为175M就可以启动

    kernel.shmall设置为161M 数据库无法启动

    kernel.shmall设置为162M 数据库无法启动

    kernel.shmall = 2097152  则一共是8G的共享内存总量

    [root@jssweb ~]# ipcs -m

    —— Shared Memory Segments ——–
    key        shmid      owner      perms      bytes      nattch     status
    0x00000000 32768      gdm       600        393216     2          dest
    0x4cd60004 393217     oracle    640        169869312  16 

    此时总共的共享内存:162+0.375M

    kernel.shmall设置为163M

    此时在启用一个实例:
    oracle@jssweb dbs]cpspfilejssweb.oraspfileperass.ora[oracle@jsswebdbs] cpspfilejssweb.oraspfileperass.ora[oracle@jsswebdbs] export ORACLE_SID=perass
    [oracle@jssweb dbs]$ sqlplus / as sysdba

    SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 - Production on Tue Mar 22 07:01:06 2011

    Copyright (c) 1982, 2005, Oracle.  All rights reserved.

    Connected to an idle instance.

    SQL> startup nomount;
    ORA-27102: out of memory
    Linux Error: 28: No space left on device

    报错

    这个参数定义了总共共享内存的页数

               

    再分享一下我老师大神的人工智能教程吧。零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!希望你也加入到我们人工智能的队伍中来!https://blog.csdn.net/jiangjunshow

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  • Kernel Regression

    千次阅读 2019-04-12 20:50:34
    在prml这本书的第六章kernel methods提到了一种非参数回归的方法Kernel regression,这种模型是基于(特征x之间)特征越相似的则其所对应的y值也应该很相似,只不过他引进了kernel函数来衡量特征之间的相似度。...

    在prml这本书的第六章kernel methods提到了一种非参数回归的方法Kernel regression,这种模型是基于(特征x之间)特征越相似的则其所对应的y值也应该很相似,只不过他引进了kernel函数来衡量特征之间的相似度。

    下面是python代码实现:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from scipy.spatial.distance import  pdist,squareform,cdist
    class KernelRegression:
        def __init__(self,bandwidth):
            self.bandwidth=bandwidth#带宽这是主要的调节参数
        def fit(self,X,Y):
            self.X=X
            self.Y=Y
            return self
        def predict(self,data):
            size=self.X.shape[0]
            #计算测试数据和原始数据的距离
            distance=cdist(self.X,data)**2
            #将距离变换成kernel相似度
            kernel_dist=self.rbf_kernel(distance)
            sum=np.sum(kernel_dist,axis=1).reshape((size,1))
            weight=kernel_dist/sum
            #得到预测值,其实就是加权和,距离近的权重大,距离远的权重小
            pred=weight.T.dot(self.Y)
            return pred
        def rbf_kernel(self,X):
            return np.exp(-X/(self.bandwidth**2))
    #训练数据
    X=np.linspace(0,10,150).reshape((150,1))
    #测试数据
    data=np.linspace(0,10,150).reshape((150,1))
    #真实值,可以试一下后面的sin函数
    Y=np.cos(X)#Y=np.sin(X)
    noise=np.random.normal(0,1,Y.shape)
    #带噪声的数据,可以自己调节noise的大小
    Y_noise=Y+0.4*noise
    KG=KernelRegression(0.53)
    KG.fit(X,Y_noise)
    pred=KG.predict(data)
    plt.scatter(X,Y_noise)
    plt.plot(X,Y,label="True")
    plt.plot(data,pred,label="Predict")
    plt.legend()
    plt.show()

    如下图中,散点为带有噪声的数据 ,

    
    
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  • mtk kernel

    2017-04-07 10:59:43
    mtk kernel即Linux kernel,当然既包括Linux kernel本身,也包括mtk所特有的部分,单独编译kernel的命令是./mk n k,目录组织如下: 1. kernel 2. kernel/mediatek/platform -> ../../me

    http://blog.csdn.net/mcgrady_tracy/article/details/39342867

    mtk kernel即Linux kernel,当然既包括Linux kernel本身,也包括mtk所特有的部分,单独编译kernel的命令是./mk n k,目录组织如下:
    1. kernel
    2. kernel/mediatek/platform -> ../../mediatek/platform/
    3. kernel/mediatek/kernel -> ../../mediatek/kernel/
    4. kernel/mediatek/custom/out -> ../../../mediatek/custom/out/

    kernel即Linux kernel。在kernel目录中有个mediatek目录,里面有几个链接:
    platform:即mediatek/platform,根据这个名字来看应该是同mtk平台相关的,那么实际参与kernel编译的目录是mediatek/platform/mt6582/kernel。
    kernel:应该是系统核心代码和驱动代码,目录是mediatek/kernel
    out:又是custgen产生的那个目录,同具体的project相关,所以一般使用mtk平台做开发的话也是修改其中的代码,实际参与kernel编译的目录是mediatek/custom/out/hexing82_wet_jb5/kernel。那么这个kernel目录也是由三个目录生成过来的mediatek/custom/common/kernel、mediatek/custom/hexing82_wet_jb5/kernel和mediatek/custom/mt6582/kernel。


    注意:使用./mk n k编译完kernel之后,还需要使用命令./mk bootimage打包生成boot.img。


    以上之处如又不对之处还望大家指正。


    参考文档:MTK Alps Build System.ppt
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  • Kernel Restarting

    千次阅读 2018-04-09 10:41:35
    Jupyter Notebook运行过程中, kernel died.  报错信息: The kernel appears to have died. It will restart automatically. 可能原因:安装的一些包现在可能已经不适用了,卸载并重新安装如下包: ipykernel ...

    Jupyter Notebook运行过程中, kernel died. 
    报错信息:
    The kernel appears to have died. It will restart automatically.
    可能原因:安装的一些包现在可能已经不适用了,卸载并重新安装如下包:
    ipykernel
    ipython
    jupyter_client
    jupyter_core
    traitlets
    ipython_genutils

    若是在conda环境内,重新新建一个环境即可.

    参考:jupyter kernal keeps dying #1892

    展开全文
  • 》现在我们可以进阶一下,任务是如何把kernel的config配置编译到内核中,这样在每个运行中的kernel环境,我们都可以查看它配置了哪些功能。 我们把实现代码放置于kernel-4.4/fs/proc/info/目录中,共有三个文件:...
  • Kernel定义

    千次阅读 2015-04-24 23:08:34
    以下内容来自wiki ...Kernel (image processing) http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(image_processing) In image processing, a kernel, convolution matrix, or mask is a small matrix useful f
  • A kernel-header package would contain 'header files' needed by some applications which would be built on the target machine, for example modules used by virtualbox or the proprietary nvid
  • kernel的中重启kernel

    千次阅读 2014-02-21 12:52:48
    需求 ...kernel_restart 先看看实现: void kernel_restart(char *cmd) { kernel_restart_prepare(cmd); //重启前,向其它部分发出重启的消息 if (!cmd) printk(KERN_EMERG "Restarting syste
  • 指定 bzImage 的安装路径 ...longyu@longyu-pc:~/linux-4.19.67$ mkdir /tmp/kernel longyu@longyu-pc:~/linux-4.19.67$ export INSTALL_PATH=/tmp/kernel longyu@longyu-pc:~/linux-4.19.67$ make i...
  • kernel编译过程

    2019-06-09 10:46:59
    kernel编译过程 先进入kernel文件夹,使用make distclean对kernel文件夹清理。 使用make x210ii_qt_defconfig命令对工程进行配置。另外需要检查Makefile文件中CROSS_COMPILE变量是否是正确的交叉工具链的路径。配置...
  • kernel_size

    千次阅读 2018-04-19 13:18:00
    kernel_size=(1,3)[flag] if flag==True:kernel_size=3 else: kernel_size=1 转载于:https://www.cnblogs.com/573177885qq/p/8882003.html
  • ubuntu 升级kernel

    千次阅读 2017-03-08 12:57:30
    ubuntu kernel 升级
  • 安装tensorflow之后打开jupyter notebook,发现会出现如下错误,Kernel Restarting,Jupyter Notebook运行过程中, kernel died. 解决方法参照https://blog.csdn.net/qq_36415932/article/details/80965418 ...
  • 高通kernel顶层目录下的AndroidKernel.mk文件 高通kernel顶层目录下的AndroidKernel.mk文件是Android的编译系统的一部分,用来编译kernel。 它的位置是在aosp/kernel目录下。
  • jupyter notebook添加kernel

    万次阅读 多人点赞 2017-01-15 23:04:54
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  • kernel error 解决办法

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    针对anaconda 中使用jupyter notebook出现kernel error问题解决 原因:由于反复卸载anaconda或者python版本安装过多,导致notebook内核启动的路径混乱,需要自己进行手动调整。 解决方法: 首先打开Anaconda Prompt ...
  • Oracle的kernel.shmmax和kernel.shmall设置

    千次阅读 2019-12-04 12:02:30
    1.kernel.shmmax: 是核心参数中最重要的参数之一,用于定义单个共享内存段的最大值。设置应该足够大,能在一个共享内存段下容纳下整个的SGA ,设置的过低可能会导致需要创建多个共享内存段,这样可能导致系统性能的...
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    路由步骤step 1 配置编译kernel需要在menuconfig 中选中驱动配置,配置kernel的网络协议支持,否则运行会出现error -71的协议错误。step2 编译网卡固件驱动下载固件代码,配置固件代码中的Makefile ,修改其中的...
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  • 安装内核 在yum的ELRepo源中,有...yum --enablerepo=elrepo-kernel install kernel-ml-devel kernel-ml -y 当然也可以安装long term的: yum --enablerepo=elrepo-kernel install kernel-lt -y 默认内核启动 ...
  • kernel too old

    千次阅读 2020-03-29 14:13:27
    在使用docker 运行镜像时,出现FATAL: kernel too old (内核太老),应该进行内核升级。 第一步:查看宿主机的内核版本信息 uname -r 第二步:更新nss(网络安全服务) yum -y update nss 第三步:升级内核需要...
  • 现在的 Linux 比10年前要成熟的多,但有时候还是会出现莫名其妙、无法解释的 kernel panic 情况。对于大部分 Linux 用户来说出现 kernel panic 重启一下就可以了,但是对于系统管理员和那些做虚拟主机、共享主机、...
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    千次阅读 2016-07-30 12:21:58
    Linux kernel configuration
  • kernel panic

    万次阅读 2011-12-06 15:23:29
    Linux kernel panic是很难定位和排查的重大故障,一旦系统发生了kernel panic,相关的日志信息非常少,而一种常见的排查方法—重现法–又很难实现,因此遇到kernel panic的问题,一般比较头疼。 没有一个万能和完美...
  • 最近新安装一个centos虚拟机,在安装增强功能的时候出现了,kernel headers not found for target kernel的错误。特记下我的解决方案。 1.update kernel yum update kernel -y 2.Install thekerne...

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