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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

               

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  • { "argv": [ "C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python37\\python.exe", "-m", "ipykernel_launcher", "-f", "{connection_file}" ], "display_name": "Python 3", ...
  • kernel
  • kernelbase

    2013-03-14 13:24:32
    kernelbase.dll 用于Appcrash损坏的修复
  • kernel function_matlab

    2018-03-17 08:49:04
    kernel function核函数的matlab实现;kernel function核函数的matlab实现;kernel function核函数的matlab实现;kernel function核函数的matlab实现;kernel function核函数的matlab实现
  • 保存kernel crash信息的一种方式,文件内为源代码实现。可自行分析。稍加修改即自用。
  • redhat7.2中的kernel-devel-3.10.0-327.el7.x86_64.rpm&&kernel;-headers-3.10.0-327.4.5.el7.x86_64.rpm直接yum安装,以便安装NVIDIA驱动
  • kernel32.dll

    2018-12-01 20:28:53
    缺少kernel32.dll引起的问题,本文件包括kernel32.dll和其描述。
  • learning kernel classfiers

    2011-12-16 11:01:57
    learning kernel classfiers learning kernel classfiers learning kernel classfierslearning kernel classfierslearning kernel classfierslearning kernel classfiers
  • 易语言模块kernel模块.rar 易语言模块kernel模块.rar 易语言模块kernel模块.rar 易语言模块kernel模块.rar 易语言模块kernel模块.rar 易语言模块kernel模块.rar
  • 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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  • 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
  • Kernel32.Lib

    热门讨论 2015-01-03 11:24:54
    Kernel32.Lib
  • kernel.shmmax ,kernel.shmmni 和kernel.shmall

    千次阅读 2018-12-26 10:18:00
    kernel.shmmax = 2147483648 // 该参数定义了共享内存段的最大尺寸(以字节为单位)。 其值应>=sag_max_size初始化参数的大小,否则SAG由多个内存段构成,效率降低, 还要不小于物理内存的一半,...

    [2014-07-23 14:03:41](javascript:;)

    kernel.shmmax = 2147483648
    // 该参数定义了共享内存段的最大尺寸(以字节为单位)。
    其值应>=sag_max_size初始化参数的大小,否则SAG由多个内存段构成,效率降低,
    还要不小于物理内存的一半,默认情况下在32位x86系统中,Oracle SGA最大不能超过1.7GB.
    缺省为32M,对于oracle来说,该缺省值太低了,通常将其设置为2G

    kernel.shmmni = 4096
    // 这个内核参数用于设置系统范围内共享内存段的最大数量。该参数的默认值是 4096.
    此值也是在系统中可以启动的Oracle实例的最大数量,通常不需要更改,
    因为显然在生产环境下,一个服务器上同时启动的实例个数达不到这个数量.

    kernel.shmall = 2097152
    // 该参数表示系统任意时刻可以分配的所有共享内存段的总和的最大值(以页为单位).
    其值应不小于shmmax/page_size.缺省值就是2097152,如果服务器上运行的所有实例的
    SGA总和不超过8GB(通常系统可分配的共享内存的和最大值为8GB),通常不需要修改.

    kernel.sem = 250 32000 100 128 // 表示设置的信号量
    fs.file-max = 65536 // 表示一个进程可以打开的文件句柄的最大数量.
    net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 //专用服务器模式下与用户进程通信时分配给用户的端口区间

    net.core.rmem_default=262144 // 默认接收缓冲区大小
    net.core.rmem_max=262144 // 接收缓冲区最大值
    net.core.wmem_default=262144 // 默认的发送缓冲区大小
    net.core.wmem_max=262144 // 发送缓冲区最大值
    以上四个值的设置是Oracle安装时推荐的.(应在安装完后把最大值改为524288)
    修改好内核参数后,执行如下命令使新的设置生效
    /sbin/sysctl -p

    展开全文
  • kernel编译过程

    千次阅读 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...
  • linux kernel doc

    2011-02-16 23:34:56
    linux kernel doclinux kernel doclinux kernel doclinux kernel doclinux kernel doclinux kernel doclinux kernel doclinux kernel doclinux kernel doc
  • Kernel selection is critical to kernel methods. Approximate kernel selection is an emerging approach to alleviating the computational burdens of kernel selection by introducing kernel matrix ...
  • yum源和kernel安装包

    2019-01-31 16:08:33
    此安装包包括:yum源和kernel安装包,用户只需下载安装即可
  • kernel error 解决办法

    千次阅读 2019-10-02 19:29:21
    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 ...
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    千次阅读 2014-09-17 14:58:25
    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. ...
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    千次阅读 2017-03-08 12:57:30
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  • 》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:...
  • 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
    pip install 参数安装指定源pip install -i ...升级pip install --upgrade packagejupyter notebook 添加 kernel参考资料: Jupyter增加内核 add python3 kernel to jupyter这里以在python2环境下的n
  • linux kernel 随机数

    千次阅读 2019-06-03 11:47:42
    linux kernel 生成随机数Linux kernel 生成随机数随机数API: Linux kernel 生成随机数 仅以此做一个学习记录。 随机数 随机数kernel 里面有提供一个专门的file: drivers/char/random.c API: /* * This function ...
  • kernel-devel

    热门讨论 2012-06-24 19:38:46
    kernel-devel玩linux会用得到的包,留给自己和用得到的人
  • 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

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