CSDN论坛 > Windows专区 > Windows Server

机器启动时,如何快速进行内存自检?我只知道好象是修改Cmos中的东西 [问题点数:30分,结帖人wrydao]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 98.78%
CSDN今日推荐
Bbs3
本版专家分:615
Bbs6
本版专家分:9920
Bbs1
本版专家分:5
Bbs5
本版专家分:4474
Bbs5
本版专家分:2385
Bbs1
本版专家分:0
匿名用户不能发表回复!
其他相关推荐
ubuntu 修改/etc/fstab文件,取消ubuntu开机硬盘自检
在终端里用命令ls -al /dev/disk/by-uuid列出所有盘分区的UUID Ubuntu 修改/etc/fstab文件,取消ubuntu开机硬盘自检一、先来了解一下这个文件从上面可以看出,它其实就是一个表格,包括了 , , , , 和 这些列。下面来讲解。 1. : 你要挂载的文件系统的设备名称信息,也可以是远程的文件系统。如果是本地设备,可以写 /dev/sda
简单的Servlet,tomcat启动将数据加载到内存中去
要求:写一个简单的servlet,要求tomcat启动将文件加载到内存中去,浏览器localhost:8080/file=文件名 实现文件下载,文件夹中只有文件没有多余的文件夹 思路:tomcat启动加载文件所在目录,读取文件夹中的文件,将文件转换成字节数组,将字节数组以key,value的形式存储到map中,下在文件时根据文件名的key获取value,再将字节数组转换为文件,进行下载 具体实
专业解析CCD和CMOS摄像机哪个更优秀
<br /><br />很多朋友都有个疑问:CMOS摄像机和CCD摄像机有何不同?到底哪种好些呢?<br />  在传统观念中,CCD代表着高解析度、低噪点等优点,而CMOS由于噪点问题,一直与电脑摄像头、手机摄像头等对画质要求不高的电子产品联系在一起。但是现在CMOS摄像机绝非只局限于简单的应用,甚至发展于高清系列。首先我们还是从CCD和CMOS的不同工作原理说起。<br /><br />  CCD<br />  CCD在工作时,上百万个像素感光后会生成上百万个电荷,所有的电荷全部经过一个“放大器”进行电
我所理解的Cocos2d-x Cocos2d-x 内存管理机制
C++内存管理C++显式堆内存管理性能上有一定优势,但有如下缺点: 野指针:指针指向的内容已经被释放,但是其他指针还可能指向它。 重复释放:重复释放一个已经释放的内存单元,或者释放一个野指针,都会导致C++运行时错误。 内存泄露:不再被使用的内存单元如果不被释放,就会一直占用内存单元。 C++11智能指针主要有如下三种: unique_ptr:不能与其他智能指针共享所指对象的内存。一旦转移成功,就不
CMOS 内存和实时时钟
第15章 CMOS 内存和实时时钟 笔记简介    系统带有一个小型的CMOS内存,其中保存着系统断电时的数据。该内存用来记录软盘的类型和数目、硬盘大小信息、内存大小以及其他重要的系统数据。CMOS芯片还含有一个实时时钟(RTC),用来保持当前时间。关掉电源时,RTC由计算机内部的电池供电。电池保持时钟处于活动状态,以及保留CMOS内存内容。如果在断电时电池无法正常供电,将丢失CMOS内容
SpringMvc 系统启动时加载数据到内存中
在项目启动时加载数据到内存中(我这里是数据字典),以后再代码中就不用每次从数据库去查询了   Dictionary 数据字典实体    package com.wonders.framework.dictionary.entity.po; import javax.persistence.Column; import javax.persistence.Entity; import
大数据排序的几种方法
关于大数据排序方法的一些总结
BIOS的自检原理和其重要性
<br />主板上电后整个主板和其上的芯片/总线控制器就构成了一幅地图,该地图表示某某设备在哪个地方放着,然后BIOS自检就开始了。需要注意的是,万事开头难,bios是怎么开始运行的呢?它的指令代码如何开始执行的呢?这无须我们关心,是标准强制的,比如bios占据地址总线上发出地址a到b这个区间,然后主板地图建立好(电压稳定)之后,cpu从地址a到b之中的某个特定的位置c开始执行,这个过程十分简单,cpu将从c取指令,将地址c发到地址总线,北桥根据标准将之路由到bios芯片,然后bios芯片将指令通过数据总线
E160-32G-CM.pit
E160-32G-CM.pit 大内存的东东好象是 不错用
一次hadoop集群机器加内存的运维过程
由于前期的集群规划问题,导致当前Hadoop集群中的硬件并没有完全利用起来。当前机器的内存CPU比例为2G:1core,但一般的MapReduce任务(数据量处理比较大,逻辑较复杂)的MR两端都需要将近4G的内存,于是原有的瓶颈就在于内存不够大,周末就和运维部门一起执行当前集群的机器加内存操作(我在这边主要是打酱油+学习,运维方面经验欠缺)。   此次加内存是针对当前所有的DataNode节点
关闭
关闭