parallel的-j参数是一个非常重要的参数，用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字，表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关，但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
Fabric 是什么 Fabric 是对服务器进行系统管理、应用部署的自动化脚本工具，特点是可以便捷的支持多台服务器 在一个脚本文件中就可以对多台服务器执行相同或不同的任务 Fabric基于Python，提供了一套简洁的命令集，可以执行常规任务，例如：在本机或者远程服务器执行shell命令、上传/下载文件、提示用户输入进行交互操作等 还有很多高级功能，例如：对服务器进行分组、并行执行任务、对执行错误进行处理等 应用案例 Instagram 是 Facebook 旗下的一个大型图片社交应用，有上千台服务器
视频版 - 看着更方便： 哔哩哔哩（横板）👉 https://b23.tv/I5lST33 小红书（竖版）👉 http://xhslink.com/ROqfmi 提到 "区别"这个词 你在网上看到的说明方式可能是 一条条列出来 这种： 第一点...... 第二点...... 第三点...... 这种 背诵式 的说明不利于我们理解 更适合应付面试 所以我会从 历史 的角度出发 通过 进程 和 线程 产生的过程 来帮助大家更好的理解 它们的含义和区别 👉创作不易：点赞分享+关注！！！ 01 | 单
向Cozmo发出多个语音命令，并观察他按顺序执行所有这些命令：高度可定制，您可以轻松添加新命令。识别英语，意大利语，法语，荷兰语，但添加新语言非常容易！（同样支持中文普通话！！！）
fork的思想在UNIX出现几年前就出现了，时间大概是1963年，这比UNIX在PDP-7上的第一个版本早了6年。
Python Fabric是一个基于Python的开源自动化部署工具，可以简化管理远程服务器的过程。它允许您在一个或多个远程主机上执行命令、上传/下载文件、创建和管理虚拟环境等。
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Fabric是一个Python的库，它提供了丰富的同SSH交互的接口，可以用来在本地或远程机器上自动化、流水化地执行Shell命令。因此它非常适合用来做应用的远程部署及系统维护。其上手也极其简单，你需要的只是懂得基本的Shell命令。本文将为大家详细介绍Fabric的使用。
最近在整一个 OpenAPI 编排器，想到 npm-run-all 的任务流。看了一下这个 6 年前的源码。npm-run-all[1] 是一个用来并行或者串行运行多个 npm 脚本的 CLI 工具。阅读完本文，你能收获到：
xargs 是 Unix 系统的一个很有用的命令，但是常常被忽视，很多人不了解它的用法。
上面的代码使用了管道命令（|）。管道命令的作用，是将左侧命令（cat /etc/passwd）的标准输出转换为标准输入，提供给右侧命令（grep root）作为参数。
我很喜欢 Linux 系统，尤其是 Linux 的一些设计很漂亮，比如可以将一些复杂的问题分解成若干小问题，通过管道符和重定向机制灵活地用现成的工具解决，写成 shell 脚本就很高效。
Redis管道是一种用于优化多个命令执行的机制，允许客户端将多个命令一次性发送给服务器，然后一次性接收所有命令的返回结果。这种机制可以减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高性能。
Trivy 是一种适用于 CI 的简单而全面的容器漏洞扫描程序。软件漏洞是指软件或操作系统中存在的故障、缺陷或弱点。Trivy 检测操作系统包（Alpine、RHEL、CentOS等）和应用程序依赖（Bundler、Composer、npm、yarn等）的漏洞。
find 命令，是我们 Linuxer 经常会用到的命令行工具之一，频率可能会比昨天介绍的 grep/ripgrep 工具稍微低一点。它的作用是在文件系统目录中搜索符合指定文件名模式的文件。这里介绍的 fd 是 find 的 Rust 替代实现。目前在 github 上 star 数量接近 10000。
我们知道shell中的命令都是串行执行的，如果想要充分利用服务器的资源，就需要些小技巧了。
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
在用例执行的过程中，想要用多进程并发执行测试用例，如何实现呢，其实很简单，pytest有对应的模块，安装方式
在数据库中新建一个字段并且设置为索引列，还有删除整张表的数据，类似这些操作都是一系列操作的组合，执行后不能出现中间状态，也就是不会出现新建了字段却不是索引的情况，也不会出现只有一部分数据被删除的情况。这种保证是事务在发挥作用，虽然我们没有使用begin-transaction-commit来执行命令。
这个命令组合实际上并不是很有效，因为 xargs 和 sed 两者的组合有些冗余。如果目标是将多行内容转换为单行并使用特定分隔符，那么使用 paste 或其他方法可能更为简洁。
并发性和并行性通常用于与多线程程序相关的，最早并发性和并行性似乎指的是相同的概念，但其实并发和并行实际上有不同的含义。在这个并发与并行教程中，我将解释这些概念的含义。
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求，需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本，使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的，脚本耗时每个循环耗时*循环次数，在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下，串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
ssh-keyscan remore_servers >> ~./ssh/known_hosts
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
注：该文编写是结合了 Fabric 官方文档中的 defing-host-lists 以及 parallel execution 这两个章节来写的
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
虽然 Python 是数据科学家的浪漫语言，但是它速度还不够快。这个脚本语言是在执行时进行解释的，这使它变慢，并且难以并行执行。遗憾的是，并非所有数据科学家都是 C++ 专家。
通过npm run 可以运行 package.json 中脚本，Npm 命令不能提供立即运行多个脚本的方式，同时运行需要打开多个终端窗口
进程是指计算机中已运行的程序。进程本身不是基本的运行单位，而是线程的容器。程序本身只是指令、数据及组织形式的描述，而进程才是程序真正的运行实体。在Linux内核中，进程又称为任务（task），进程的虚拟地址空间可以分为用户虚拟地址空间和内核虚拟地址空间，所有进程共享内核虚拟地址空间，又各自拥有独立的用户虚拟地址空间。
如果你正在管理多台 Linux 服务器，并且你想在所有 Linux 服务器上运行多个命令，但你不知道该怎么做。不用担心，在这个简单的服务器管理指南[1]中，我们将向您展示如何在多个 Linux 服务器上同时运行多个命令。
Compose支持在docker-compose执行命令的文件夹中，名为.env的环境变量配置文件声明默认环境变量。
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
说到Hadoop的起源，不得不说到一个传奇的IT公司—全球IT技术的引领者Google。Google（自称）为云计算概念的提出者，在自身多年的搜索引擎业务中构建了突破性的GFS（Google File System），从此文件系统进入分布式时代。除此之外，Google在GFS上如何快速分析和处理数据方面开创了MapReduce并行计算框架，让以往的高端服务器计算变为廉价的x86集群计算，也让许多互联网公司能够从IOE（IBM小型机、Oracle数据库以及EMC存储）中解脱出来，例如：淘宝早就开始了去IOE化的道路。然而，Google之所以伟大就在于独享技术不如共享技术，在2002-2004年间以三大论文的发布向世界推送了其云计算的核心组成部分GFS、MapReduce以及BigTable。Google虽然没有将其核心技术开源，但是这三篇论文已经向开源社区的大牛们指明了方向，一位大牛：Doug Cutting使用Java语言对Google的云计算核心技术（主要是GFS和MapReduce）做了开源的实现。后来，Apache基金会整合Doug Cutting以及其他IT公司（如Facebook等）的贡献成果，开发并推出了Hadoop生态系统。Hadoop是一个搭建在廉价PC上的分布式集群系统架构，它具有高可用性、高容错性和高可扩展性等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
通过npm run <commander> 可以运行 package.json 中脚本，Npm 命令不能提供立即运行多个脚本的方式，同时运行需要打开多个终端窗口
网上有很多安装gitlab的方法，这里推荐使用docker安装，真的超级超级方便。 这里有一篇文章 docker安装配置gitlab详细过程 https://www.cnblogs.com/zuxing/articles/9329152.html 这里就不细说了。毕竟重点不是说怎么安装gitlab哈哈哈。
iOS 应用开发中最常见的错误之一是线程错误，当开发者试图从一个闭包中更新用户界面时，会出现这种错误。为了解决这个问题，我们可以使用 DispatchQueue.main 和 threads。
NO.62 Hadoop MapReduce 实践—环境搭建（上） Mr. 王：前面我们讲了很多关于并行算法的理论，今天我们来看看如何在计算机上实际运行一些并行算法。 小可：我早就迫不及待想试试了。 Mr. 王：我们要先安装和配置Hadoop。前面我们提到过，Hadoop 是MapReduce 的一个开源实现版本，如今的Hadoop 已经成为了包含许多部分的独立集合，比如Hive、HBase、ZooKeeper 等。但从根本上讲，Hadoop 的基本组成部分主要有两个：一个是MapReduce ；另一个
Electron 是由 Github 开发，用 HTML，CSS 和 JavaScript 来构建跨平台桌面应用程序的一个开源库。
GitLab Runner(为了叙述方便，以下简称Runner) 是与GitLab的CI/CD执行环境，是GitLab的一个工具包。 简单来说吧， Runner就是自动化部署任务的执行环境。你编写的一条自动化部署的流水线，包含了安装，测试，部署三个任务，这三个任务在哪个环境下执行那，就是在Runner中。没有Runner，GitLab CI/CD就没办法远行。
模块和语言的变化共同促进了支持基于协程的并发、非阻塞 I/O 和异步编程的 Python 程序的开发。
TARGETS=`ps -ef|grep my.py| grep -v "grep"|awk '{print $2}'`
例如需要批量提交spark任务来对不同城市的业务数据进行挖掘，但由于计算资源有限，最好控制每次只执行几个任务。
关机的默认等待时间默认为 90 秒。在这个时间之后，你的系统会尝试强制停止服务。但一般情况下，我们会想让ubuntu的关机和开机一样快，这时我们就可以修改这个时间。
Web自动化测试工具从刚开始接触的QTP（UFT）,到现在绝大多数公司或项目都在使用的Selenium，以及之后有很大发展前景的Cypress。可以看出自动化测试工具越来越丰富了，当然这里所提到的都是比较有代表性的，市面上的优秀工具远远不止这三个。
Yarn是Facebook在2016年推出的一款快速、可靠、安全的依赖管理工具，它解决了npm（Node.js包管理器）在早期版本中的一些问题，如安装速度慢、依赖管理不一致等。Yarn通过优化的并行下载机制、确定性的安装过程和本地缓存策略，极大地提升了前端开发者的开发体验。本文将从Yarn的基本概念出发，详细介绍其核心理论、安装步骤、常见问题及解决方案，并提供实用的代码示例。
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