lr580

黑盒进程 CPU 高占用诊断全指南

诊断思路总览

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  CPU 90-100% 黑盒进程                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: 宏观画像 → 它是什么？在用什么资源？            │
│  Layer 2: 系统调用 → 它在和OS做什么交互？                │

OJ 系统问题定位与排查全指南

一、整体架构认知（定位问题的前提）

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        用户浏览器                                │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────────┘
                           ▼
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐

底层定义非常直接：遍历所有 Key → 读取每个 Key 的 LFU 计数器（logc）→ 按数值从大到小排序 → 输出计数器最高的那一批（默认 Top 16 组频段）。没有“阈值判断”，只有“排序选前列”。

我给你把逻辑按源码层面拆开讲清楚。

Windows Terminal 亮色护眼主题集合

这是一组精心设计的亮色护眼主题，适合长时间使用 Windows Terminal。created by codebuddy-cli

主题列表

Tokyo 系列

Tokyo Day Warm - 温暖的浅米白
Tokyo Day Soft - 柔和的浅灰色 (较推荐，我在使用)
Tokyo Day Serene - 宁静的银白色

LangChain Python 实战教程（2025 最新版）

本教程基于 2025 年 LangChain 官方文档（包含 LangChain overview、Install、Middleware 等页面）整理，紧跟「Agent 优先」路线：LangChain 负责高阶 Agent 架构，LangGraph 负责可编排的有向图运行时。随文提供 9 份示例脚本（examples/ 目录，每个场景单独文件），覆盖 LLM 基础、LCEL Runnable、Agent/Middleware、RAG、回调监控等主流功能。

	个人用，powered by codex 5.3

	# Claude Code + Renice 配置复现手册（Windows）

	更新时间：2026-02-26
	适用系统：Windows（PowerShell）

	## 1. 目标

	在新电脑上稳定复现以下状态：

	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	from scipy.spatial import ConvexHull

	# 设置中文字体（确保系统中有支持中文的字体，如SimHei）
	plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用于正常显示中文
	plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于正常显示负号

	# 生成随机点集
	# np.random.seed(42)

	# paper Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting

	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	# 定义逆 sigmoid 函数
	def inverse_sigmoid(i, tau):
	return tau / (tau + np.exp(i / tau))

	# 设置参数

	import sympy as sp

	# 定义矩阵 A
	A = sp.Matrix([
	[1, 0, 1],
	[0, 1, 1],
	[0, 0, 0]
	])

	# 定义 U, Sigma, V

	import sympy as sp
	A = sp.Matrix([
	[2,0,5,6, 1,0,0,0],
	[1,3,3,6, 0,1,0,0],
	[-1,1,2,1, 0,0,1,0],
	[1,0,1,3, 0,0,0,1]
	])
	def f(r1, r2, k): #r1+k*r2
	A[r1 - 1, :] = A[r1 - 1, :] + k * A[r2 - 1, :]
	def g(r1, k): #r1*k