笔记本电脑看电影时很卡,CPU占用率100%是什么原因

常见的CPU占用率100%的原因：

1 打开网页太多浏览器出错。这是最常见的情况，打开过多的flash网页、网络电视页面会占用大量 CPU 资源，如果打开的页面有错误代码，也可能直接导致IE浏览器崩溃，出现CPU 100%运行，甚至死机。建议大家尽量关闭已经不再使用的网页，不要同时打开太多flash网页；如果IE浏览器崩溃，重新启动IE就可以了。

2 系统感染病毒木马。如果笔记本电脑感染了病毒或木马，当它们在后台偷偷运行时会会占用CPU很多资源，有时CPU使用率甚至会达到100%。这种情况通常可以在“任务管理器”查看是否有不明进程，不过有时病毒和木马程序会伪装成正常系统程序不易识别。对于这种故障，常用的方法是在PE系统下查看和杀毒。

3 系统应用软件崩溃。平时使用OFFICE、迅雷、Photoshop、视频播放器 *** 作不当会使应用软件崩溃。比如：下载软件和防火墙冲突、用office打开错误的文件、用视频播放已损坏的视频文件等等。这些情况都会使应用软件崩溃，CPU被占用100%。即使我们在桌面已经关掉应用程序时候，电脑还是很慢，CPU还是被占用100%。这个时候可以打开“任务管理器”找到占用CPU 100%的那个进程，然后结束这个进程就可以了。

4 未正确安装驱动程序。装完 *** 作系统后没有安装正确的硬件驱动程序也是导致高度占用 CPU 资源的可能之一。建议尽量安装通过微软认证的驱动程序，或者安装笔记本官方提供的驱动程序。以上情况都会导致笔记本电脑CPU被占用100%，甚至死机。

解决方法:

方法一:关闭“为菜单和工具提示使用过渡效果”

1、点击“开始”--“控制面板”

2、在“控制面板”里面双击“显示”

3、在“显示”属性里面点击“外观”标签页

4、在“外观”标签页里面点击“效果”

5、在“效果”对话框里面，清除“为菜单和工具提示使用过渡效果”前面的复选框接着点击两次“确定”按钮。

方法二:在使用鼠标右键点击文件或目录的时候先使用鼠标左键选择你的目标文件或目录。然后再使用鼠标右键d出快捷菜单。

一般情况下CPU占了100%的话我们的电脑总会慢下来，而很多时候我们是可以通过做一点点的改动就可以解决，而不必问那些大虾了。

当机器慢下来的时候，首先我们想到的当然是任务管理器了，看看到底是哪个程序占了较搞的比例，如果是某个大程序那还可以原谅，在关闭该程序后只要CPU正常了那就没问题；如果不是，那你就要看看是什幺程序了，当你查不出这个进程是什幺的时候就去google或者baidu搜。有时只结束是没用的，在xp下我们可以结合msconfig里的启动项，把一些不用的项给关掉。在2000下可以去下个winpatrol来用。

一些常用的软件，比如浏览器占用了很搞的CPU，那幺就要升级该软件或者干脆用别的同类软件代替，有时软件和系统会有点不兼容，当然我们可以试下xp系统下给我们的那个兼容项，右键点该exe文件选兼容性。

在物联网应用系统中使用NoSQL数据库是一个不错的选择，因为NoSQL数据库可以处理海量、多变的数据，并且拥有优秀的横向扩展性。以下是适合物联网应用系统的几种NoSQL数据库类型：

1 文档型数据库：文档型数据库支持存储和查询结构化和非结构化数据，并且能够轻松地存储和检索复杂的数据类型，例如JSON和XML格式。在物联网应用程序中，文档型数据库可以快速存储传感器数据、日志、警报和配置数据等信息。

2 列族型数据库：列族型数据库适用于需要处理大量数据的应用程序，例如数据聚合和时间序列数据分析。在物联网应用程序中，使用列族型数据库可以存储和查询大量时间序列数据，例如传感器读数、状态数据和其他一些深度数据等信息。

3 Key-Value型数据库：Key-Value型数据库是一种简单易用的NoSQL数据库，每个键都关联着一个值。在物联网应用程序中，使用Key-Value型数据库可以存储和查询对象的属性，以及配置数据和元数据等信息。

以上是应用于物联网应用系统中的几种NoSQL数据库类型，也可以根据应用需求和数据类型选择其他适合的NoSQL数据库类型。

对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：

一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。另外，如今是“母以子贵”的年代，某个大数据框架会带火它的编程语言的流行，比如Docker之于Go、Kafka之于Scala。因此笔者这里建议您至少要精通一门JVM系的语言。值得一提的，一定要弄懂这门语言的多线程模型和内存模型，很多大数据框架的处理模式其实在语言层面和多线程处理模型是类似的，只是大数据框架把它们引申到了多机分布式这个层面。

计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理。流式处理是未来的趋势，建议大家一定要去学习；而离线批处理其实已经快过时了，它的分批处理思想无法处理无穷数据集，因此其适用范围日益缩小。事实上，Google已经在公司内部正式废弃了以MapReduce为代表的离线处理。因此如果要学习大数据工程，掌握一门实时流式处理框架是必须的。当下主流的框架包括：Apache Samza, Apache Storm, Apache Spark Streaming以及最近一年风头正劲的Apache Flink。当然Apache Kafka也推出了它自己的流式处理框架：Kafka Streams

分布式存储框架：虽说MapReduce有些过时了，但Hadoop的另一个基石HDFS依然坚挺，并且是开源社区最受欢迎的分布式存储，绝对您花时间去学习。如果想深入研究的话，Google的GFS论文也是一定要读的（[url=]>资源调度框架：Docker可是整整火了最近一两年。各个公司都在发力基于Docker的容器解决方案，最有名的开源容器调度框架就是K8S了，但同样著名的还有Hadoop的YARN和Apache Mesos。后两者不仅可以调度容器集群，还可以调度非容器集群，非常值得我们学习。

分布式协调框架：有一些通用的功能在所有主流大数据分布式框架中都需要实现，比如服务发现、领导者选举、分布式锁、KV存储等。这些功能也就催生了分布式协调框架的发展。最古老也是最有名的当属Apache Zookeeper了，新一些的包括Consul，etcd等。学习大数据工程，分布式协调框架是不能不了解的， 某种程度上还要深入了解。

KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速。其简洁的API设计和高性能的TPS日益得到广大用户的青睐。即使是不学习大数据，学学Redis都是大有裨益的。

列式存储数据库：笔者曾经花了很长的时间学习Oracle，但不得不承认当下关系型数据库已经慢慢地淡出了人们的视野，有太多的方案可以替代rdbms了。人们针对行式存储不适用于大数据ad-hoc查询这种弊端开发出了列式存储，典型的列式存储数据库就是开源社区的HBASE。实际上列式存储的概念也是出自Google的一篇论文：Google BigTable，有兴趣的话大家最好读一下：

消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。国内阿里也开源了RocketMQ。这其中的翘楚当属Apache Kafka了。Kafka的很多设计思想都特别契合分布流式数据处理的设计理念。这也难怪，Kafka的原作者Jay Kreps可是当今实时流式处理方面的顶级大神。

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