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是因为集群中的CPU资源不够部署当前pod(nodejs 8 cpus)导致的。
注意这边计算的公式是
总CPU - Request CPU
查看 每个node 的CPU 和Request CPU 可以用以下命令文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-502666.html
[root@master1 ~]# kubectl describe node slave2
总CPU
已申请CPU
本问题中为什么会有78%的CPU已被申请，主要是因为以下几个pod点用的
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背景： 在服务器上部署了一个项目，发现项目部署完成之后，CPU占用率居高不下，现将原因分析过程总结如下： 通过top命令查看CPU占用率，分析CPU占用过高的原因 步骤一： 通过top命令，查看占用CPU高的进程ID 步骤二： 找到占用CPU高的进程ID(这里的进程ID是14288)之后，查看是
在之前运行代码时正常没有任何问题，但是后面莫名其妙突然报错：RuntimeError: No CUDA GPUs are available 一开始还有这个：No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=\\\'/usr/local/cuda\\\' 这里主要有几个考虑的方面： 1、用于运行代码的GPU号设置问题 如果你的代码里面有下面这句话 （1）如果使用的
解决RuntimeError：No CUDA GPUs are available 如果本来显卡是能用的 版本这些也能对的上。 基本解决方法为 在使用之前检查cuda是否可用 不检测默认不可用。 或者在文件头加入import torch torch.cuda.current_device() torch.cuda._initialized = True // 检测一下cuda是否可用 print(torch.cuda.is_available()) F
1. Stats in management UI are disabled on this node
docker 启动容器报错： (HTTP code 500) server error - Ports are not available: listen tcp 0.0.0.0:6379: bind: An attempt was made to access a socket in a way forbidden by its access permissions. 检查端口是否被其它程序占用： netstat -ano | findstr 6379 ，如果有需要自己处理一下，关掉冲突程序或改端口 如果本地端口没
因为要做一个画画板的功能，所以使用了canvas组件，一开始好多人说小程序canvas性能特别差，也没太注意，做出来之后确实有点卡，而且每一笔touchmove时间越长越卡，最终导致页面卡到无法使用,起初我也以为是canvas卡。 第一步肯定是先找一下canvas的问题，网上搜到一些材料
此问题仅出现在云服务器上，非云服务器未出现过一下报错： 非云服务器： 云服务器： 云服务器有两个IP，监听IP为云服务器IP，而advertised监听IP为云服务器的外网IP。
这是困扰我很久的问题，今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了，却不能使用GPU，原因是我的torch和torchvision是cpu版本的，必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。 1、打开Anaconda Prompt(Anaconda3) 2、打开
![BindingException: Parameter ‘ids‘ not found. Available parameters are [collection, list]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/416288-1.png)
记录没见过的Bug之BindingException 今天在写一个删除套餐功能时遇到个bug如下图所示： 我们都知道当一个请求参数有多个值接收时可以采用如下方式： 1. 使用数组接收 Long[] ids 2. 使用集合接收 ListLong ids 注意： 如果使用集合需要添加@Re
电子元器件是现代电子设备中不可或缺的组成部分，但在长时间的使用过程中，它们也可能会出现各种故障现象。本文将详细介绍一些常见电子元器件的故障现象及原因，以帮助读者更好地理解和处理这些问题。 一、电阻器 故障现象：电阻值偏大或偏小，导致电路的工作
