多进程
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如何提升编程代码的效率和可读性？从小白到进阶的编程代码优化指南
如何提升编程代码的效率和可读性？从小白到进阶的编程代码优化指南 作为一名程序员，我们都希望自己的代码能够高效地运行，并且易于理解和维护。然而，在实际开发过程中，代码的效率和可读性往往会受到各种因素的影响。如何提升编程代码的效率和可读性...
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Scrapy并发加速指南：Python多线程/多进程提速与反封禁策略
在使用Scrapy进行网络爬虫开发时，效率往往是至关重要的。默认情况下，Scrapy是单线程的，这意味着它一次只能处理一个请求。对于需要抓取大量数据的网站，这种方式效率低下。为了提高Scrapy的爬取速度，我们可以利用Python的多线程...
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Python OCR实战：轻松将扫描PDF转换为可编辑Word文档
你是否遇到过这样的情况：收到一份扫描版的PDF文档，想要编辑其中的内容，却发现无法直接选中文字？ 这时候，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术就能派上大用场。 本文将教你如何使用Pytho...
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Python高效分析GB级文本：提取模式字符串并统计出现次数
当我们需要处理大型文本文件，例如GB级别的日志文件时，使用Python进行分析并提取特定模式的字符串，并统计它们的出现次数，可能会遇到内存和性能上的挑战。本文将介绍一种高效的方法，可以处理大型文本文件，并提取所需的信息。 核心思路 ...
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Python取证：自动化日志分析脚本实战指南
在数字取证中，日志文件是还原事件真相、追踪攻击者踪迹的关键线索。手动分析海量日志不仅耗时费力，还容易遗漏重要信息。本文将带你深入了解如何使用Python脚本自动化分析数字取证中的日志文件，提升效率和准确性。 为什么选择Python进...
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除了多线程，还有哪些Python加速日志处理分析的实用技巧？
在处理大规模日志文件时，Python程序员经常面临性能瓶颈。虽然多线程是一种常见的选择，但Python的全局解释器锁（GIL）限制了其在CPU密集型任务中的并行性能。幸运的是，Python生态系统提供了多种其他库和技术，可以显著加速日志文...
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单卡跑通万级突变：本地轻量化 ESMFold 部署与高通量筛选实战
在蛋白质工程和定向进化中，对成百上千个突变体进行结构预测是一项常见的任务。传统的 AlphaFold2 尽管精度极高，但由于需要进行耗时的 MSA（多序列比对）检索，在面对高通量突变体筛选时，算力成本和时间周期往往难以接受。 Meta...
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单GPU多MPI跑GROMACS：如何通过NVIDIA MPS优化性能并彻底避免显存溢出
在利用高性能计算（HPC）集群运行分子动力学模拟时，GROMACS 凭借其对 GPU 的高效支持成为了行业标配。然而，在实际生产环境中，我们经常会遇到这样的尴尬场景： 当模拟的体系较小（如少于 10 万原子），或者 CPU 核心数较...
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为什么开启 NVIDIA MPS 后 MPI 进程会突发 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY？原理剖析与排查指南
在利用 MPI（Message Passing Interface）进行多进程并行计算或分布式深度学习训练时，为了提高 GPU 利用率，我们常常会开启 NVIDIA MPS（Multi-Process Service）。MPS 的初衷是允...
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为什么在大规模 DDP 分布式训练中，开启 NVIDIA MPS 反而是个“灾难”？
在日常的 GPU 算力优化工作中， NVIDIA MPS（Multi-Process Service，多进程服务） 经常被誉为提升 GPU 利用率的“银弹”。在单卡运行多个轻量级推理任务，或者小规模多进程数据处理时，MPS 通过允许多个...
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深度解析：NVIDIA MIG 与 MPS 在算力切分上的底层隔离机制有何本质不同？
在 GPU 算力虚拟化和多租户共享的场景中，NVIDIA 提供了两种主流的切分技术： MPS（Multi-Process Service，多进程服务） 和 MIG（Multi-Instance GPU，多实例 GPU） 。 虽然这...
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Triton 架构下 Python 与 PyTorch Backend 的并发显存开销差异及泄露精准定位实践
在生产环境中部署深度学习模型时，NVIDIA Triton Inference Server 是最常用的高性能推理引擎之一。然而，许多开发者在从 PyTorch (LibTorch) Backend 迁移到 Python Backend，...
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跨进程的极致性能：用 C++ 共享内存实现无锁队列的硬核细节
在开发高并发、低延迟的系统（如极速交易系统、音视频实时处理、高性能网关）时，多进程通信（IPC）是绕不开的瓶颈。很多人第一反应是使用 POSIX 共享内存（Shared Memory），毕竟直接读写物理内存的延迟是微秒级的。 为了榨干...
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如果 Robust Mutex 的恢复线程在 consistent 之前再次崩溃，这把锁会经历什么？
在 Linux 多线程或多进程共享内存的并发编程中， Robust Mutex（鲁棒互斥锁） 是解决“持有锁的线程意外死亡导致死锁”的终极武器。 通常的流程是：线程 A 持锁崩溃 $ rightarrow$ 线程 B 接管并收到 ...
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多进程共享内存中，如何优雅地处理 pthread_mutex_lock 返回的 EOWNERDEAD？
在多进程高并发场景下，使用共享内存（Shared Memory）配合互斥锁（Mutex）是极常见的 IPC 设计。但这种设计有一个致命的痛点： 如果持有锁的进程突然崩溃（比如被 kill -9 ，或者发生 Segment Fault），...
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进程崩溃后，Linux内核是如何自动释放 flock 文件锁的？
在 Linux 系统中，如果一个进程在持有 flock 锁的情况下意外崩溃（例如收到 SIGSEGV 段错误信号而终止），内核并不会让这个文件锁一直悬空。内核拥有一套极其严密的资源回收机制，能够确保在进程退出时，自动释放其持有的所...
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Linux 文件锁的终极纠缠：flock、fcntl、lockf 的本质区别与致命陷阱
在 Linux 多进程或多线程开发中，文件锁（File Locking）是一个绕不开的坎。很多人在遇到进程间同步、防止程序多开、或者写入同一日志文件时，会随便搜一段代码，调个 flock 或者 fcntl 就上线了。 结果往往...
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Linux共享内存与Mutex避坑指南 防止死锁与内存损坏的底层技术
在 Linux 进程间通信（IPC）的高性能场景中， shm_open （POSIX 共享内存）配合共享互斥锁（Process-shared Mutex）是极常见的方案。这种方案虽然延迟极低，但由于多个进程拥有独立的虚拟地址空间，且其生命...
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当进程因 OOM 被杀，共享内存中的 Robust Mutex 真的能 100% 释放吗？剖析内核层面的极致边界
在多进程共享内存的并发设计中， Robust Mutex（健壮互斥锁） 被广泛用于解决“持有锁的进程意外崩溃，导致其他进程永久死锁”的问题。 当一个进程因为内存耗尽（OOM）被内核发送 SIGKILL 强行杀掉时，大家通常认为内...
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Docker 容器 OOM 时，共享内存与 Robust Mutex 会发生什么？底层内核机制与 Namespace 影响深度剖析
在 Linux 容器（Docker）环境中，当容器内发生 OOM（Out of Memory）并触发内核 OOM Killer 强杀进程时，多进程协同系统的开发者往往会面临一系列棘手的状态一致性问题。尤其是当系统依赖共享内存（Shared...
