e()})}});function Kb(a,b,c,d,e){return new Kb.prototype.init(a,b,c,d,e)}n.Tween=Kb,Kb.prototype={constructor:Kb,init:function(a,b,c,d,e,f){this.elem=a,this.prop=c,this.easing=e||"swing",this.options=b,this.start=this.now=this.cur(),this.end=d,this.unit=f||(n.cssNumber[c]?"":"px")},cur:function(){var a=Kb.propHooks[this.prop];return a&&a.get?a.get(this):Kb.propHooks._default.get(this)},run:function(a){var b,c=Kb.propHooks[this.prop];return this.pos=b=this.options.duration?n.easing[this.easing](a,...

          call: Call,
          e: IOException,
        ) {
          fail("")
        }

        override fun onResponse(
          call: Call,
          response: Response,
        ): Unit = throw IOException("a")
      },
    )
    assertThat(testLogHandler.take())
      .isEqualTo("INFO: Callback failure for call to " + server.url("/") + "...")
  }

  @Test
  fun connectionPooling() {

Und da die meiste Ausführungszeit durch tatsächliche Arbeit (anstatt durch Warten) in Anspruch genommen wird und die Arbeit in einem Computer von einer <abbr title="Central Processing Unit – Zentrale Recheneinheit">CPU</abbr> erledigt wird, werden diese Probleme als „CPU-lastig“ („CPU bound“) bezeichnet.

---

import java.util.Set;
import java.util.SortedSet;
import javax.annotation.CheckForNull;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * Unit test for {@link NullPointerTester}.
 *
 * @author Kevin Bourrillion
 * @author Mick Killianey
 */
@SuppressWarnings({
  "CheckReturnValue",

		Endpoint: provider.Endpoint(),

		// "openid" is a required scope for OpenID Connect flows.
		Scopes: []string{oidc.ScopeOpenID, "groups"},
	}

	state := fmt.Sprintf("x%dx", time.Now().Unix())
	authCodeURL := oauth2Config.AuthCodeURL(state)
	// fmt.Printf("authcodeurl: %s\n", authCodeURL)

	var lastReq *http.Request
	checkRedirect := func(req *http.Request, via []*http.Request) error {

(ce.cssNumber[t]||"px"!==l&&+u)&&Y.exec(ce.css(e,t));if(c&&c[3]!==l){u/=2,l=l||c[3],c=+u||1;while(a--)ce.style(e,t,c+l),(1-o)*(1-(o=s()/u||.5))<=0&&(a=0),c/=o;c*=2,ce.style(e,t,c+l),n=n||[]}return n&&(c=+c||+u||0,i=n[1]?c+(n[1]+1)*n[2]:+n[2],r&&(r.unit=l,r.start=c,r.end=i)),i}var ne={};function re(e,t){for(var n,r,i,o,a,s,u,l=[],c=0,f=e.length;c<f;c++)(r=e[c]).style&&(n=r.style.display,t?("none"===n&&(l[c]=_.get(r,"display")||null,l[c]||(r.style.display="")),""===r.style.display&&ee(r)&&(l[c]=(u=a=o=void...

   */
  public <E extends T> List<E> greatestOf(Iterable<E> iterable, int k) {
    // TODO(kevinb): see if delegation is hurting performance noticeably
    // TODO(kevinb): if we change this implementation, add full unit tests.
    return this.<E>reverse().leastOf(iterable, k);
  }

  /**
   * Returns the {@code k} greatest elements from the given iterator according to this ordering, in

* kubeadm: stop setting UID in the kubelet ConfigMap ([#66341](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/66341), [@runiq](https://github.com/runiq))
* fixes a panic when using a mutating webhook admission plugin with a DELETE operation ([#66425](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/66425), [@liggitt](https://github.com/liggitt))

無論輪流執行與否（並行），你都需要相同的工時完成任務，同時需要執行相同工作量。

但是，在這種情境下，如果你可以邀請8位前收銀員/廚師（現在是清潔工）來幫忙，每個人（加上你）負責房子的某個區域，這樣你就可以 **平行** 地更快完成工作。

在這個場景中，每個清潔工（包括你）都是一個處理器，完成工作的一部分。

由於大多數的執行時間都花在實際的工作上（而不是等待），而電腦中的工作由 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr> 完成，因此這些問題被稱為「CPU 密集型」。

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常見的 CPU 密集型操作範例包括那些需要進行複雜數學計算的任務。

例如：

* **音訊**或**圖像處理**；
* **電腦視覺**：一張圖片由數百萬個像素組成，每個像素有 3 個值/顏色，處理這些像素通常需要同時進行大量計算；

但在这种情况下，如果你能带上 8 名前收银员/厨师，现在是清洁工一起清扫，他们中的每一个人（加上你）都能占据房子的一个区域来清扫，你就可以在额外的帮助下并行的更快地完成所有工作。

在这个场景中，每个清洁工（包括你）都将是一个处理器，完成这个工作的一部分。

由于大多数执行时间是由实际工作（而不是等待）占用的，并且计算机中的工作是由 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr> 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。

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CPU 密集型操作的常见示例是需要复杂的数学处理。

例如：

* **音频**或**图像**处理；
* **计算机视觉**: 一幅图像由数百万像素组成，每个像素有3种颜色值，处理通常需要同时对这些像素进行计算；