分配新值时的numpy内存使用情况
在分配新值时，NumPy会根据数据类型和数组的大小来管理内存使用情况。NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，可以有效地处理大规模数据。
NumPy的内存管理是基于数组对象的，它使用了一种称为ndarray的数据结构来存储和操作数据。ndarray是一个多维数组对象，它由连续的内存块组成，每个元素在内存中占据相同的大小。
在分配新值时，NumPy会根据数据类型和数组的大小来决定如何分配内存。NumPy支持多种数据类型，包括整数、浮点数、复数等。不同的数据类型在内存中占据的空间大小不同，因此在分配内存时需要考虑数据类型的影响。
NumPy还提供了一些函数来管理内存使用情况，例如numpy.empty、numpy.zeros和numpy.ones等。这些函数可以创建指定大小的数组，并将数组的元素初始化为特定的值。通过使用这些函数，可以有效地分配和管理内存。
在实际应用中，NumPy广泛用于科学计算、数据分析、机器学习等领域。它提供了丰富的数学函数和操作符，可以进行向量化计算，大大提高了计算效率。同时，NumPy还支持多维数组的索引和切片操作，方便对数据进行处理和分析。
对于云计算领域，腾讯云提供了一系列与NumPy相关的产品和服务。例如，腾讯云提供了弹性计算服务，可以根据实际需求灵活分配计算资源。此外，腾讯云还提供了对象存储服务，可以方便地存储和管理大规模数据。更多关于腾讯云的产品和服务信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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当我在函数中初始化Numpy数组时，Python在函数返回后不会释放内存，如下面的代码示例所示。有什么办法让我释放这个记忆吗？使用gc.collect()不起作用，在Python2和Python3中也会出现同样的问题。
import numpy as np
import resource
def function():
x = np.random.random([10000, 10000])
print('Memory usage: %s (kb)'% resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss)
func
浏览 0提问于2018-04-25得票数 4
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我知道有大量的内存错误主题，所以我希望我没有复制任何东西。我正在尝试使用np.zeros((500000,10000))创建一个np数组。这在我的带有16G内存的Mac上运行得很好，但是在一个拥有28G内存的Linux服务器上，它会立即在Memory Error上失败。我已经验证了我正在运行Ubuntu和Python的64位版本，并且我运行的是Numpy 1.9.3。我注意到的系统之间唯一的区别(除了显而易见的)是，当运行ulimit -a时，我得到：
Linux：max locked memory (kbytes, -l) 64
Mac：max locked memory
浏览 5提问于2015-09-22得票数 16
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我试图了解python的类是如何实现的，以及分配给它们会消耗多少内存。所以我创建了一个大的numpy数组，然后将它分配给一个类，然后将这个类分配给另一个类(如下所示)。
import numpy as np
class Foo(object):
def __init__(self, x=0):
self.x = x
class Bar(object):
def __init__(self, x=None):
self.x = x
x = np.random.normal(0, 1, (50000, 10))
a = Foo(x)
b = B
浏览 4提问于2015-01-23得票数 3
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我有一个包含100,000行和125个特征的数据集，并连续输出。我在带有16 on内存的2013 macbook pro上运行numpy、pandas和sklearn。仅使用10,000行和5个特征进行训练，当我尝试使用sklearn RandomForestClassifier预测测试集中的1,000行时，ipython内核就死了。只有10,000 x 5要训练，1,000 x 5要预测，我应该达到这个极限吗？
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn as sk
from sklearn.ensemble import
浏览 4提问于2016-10-22得票数 0
1回答
我在python工作，遇到了一个问题:我必须初始化一个巨大的数组(21x2000x4000矩阵)，以便在上面复制一个子矩阵。问题是，我希望它非常快，因为它是为一个实时应用程序，但当我运行numpy.ones(21,2000,4000)，它需要大约一分钟来创建这个矩阵。当我运行numpy.zeros(21,2000,4000)时，它是瞬时的，但当我复制子矩阵时，它需要一分钟，而在第一种情况下，复制部分是瞬时的。
是否有更快的方法来初始化一个巨大的数组？
浏览 4提问于2016-06-28得票数 0
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我是Python新手，我不知道为什么当我使用Numpy hstack将两个pandas数据框架连接在一起时，内存使用量会急剧上升。pandas.concat的性能甚至更差--如果它能完成的话--所以我使用了NumPy。
这两个数据帧比较大，但是我有20 gb的空闲RAM (使用11 gb，包括我想要复制的两个数据帧)。
数据帧a和b具有形状：
a.shape (66377, 30)
b.shape (66377, 11100)
当我使用np.hstack((a,b))时，免费的20 up的had已经完全用光了。
浏览 1提问于2014-05-23得票数 3
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我正在开发一个应用程序，加载大的JPEG2000图像，并将它们转换为TIF。然后，它提取像素数据，并进行一些处理。它完美地工作，除了在一种情况下：
当我加载最大的图像并提取数据(10956x10956数组)时，程序崩溃，但它只在Windows上崩溃，而不是在Linux上崩溃。(我想要可移植的应用程序)。
我检测到了这个问题，这是因为在将20x20插值到图像采样时出现了内存错误。
f=RectBivariateSpline(x,y,Sun_angles)
xnew = numpy.linspace(x.min(),x.max(),rows)
ynew = numpy.linspace(y.m
浏览 0提问于2011-11-25得票数 1
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熊猫给出了非常奇怪的记忆估计。不可能是一列包含2数字的列占用几乎与100 numbers列相同的内存。Numpy的nbytes更有意义(参见下面的示例)，但是deep=True的memory_usage不知道如何处理吗？
import pandas as pd
import numpy as np
n_rows = 100000
vecs_1x2 = np.random.random((n_rows, 2))
mats_10x10 = np.random.random((n_rows, 10, 10))
df = pd.DataFrame({&
浏览 0提问于2021-02-18得票数 1
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好的，首先要说明的是，我知道任务管理器从来都不是监视程序内存消耗的好方法。既然我清除了空气..。
我已经使用了一段时间了，但几乎完全是在我们的应用程序的.Net 3.5版本。通常，我会运行一个操作，收集一个基线快照，再次运行该操作，并收集一个比较快照并攻击那里的漏洞。一般来说，任务管理器会模拟内存的起伏(在一定的精度范围内和一定的时间内)。
在我们的.net 4.0应用程序中，我们的测试部门在执行某些操作(我称之为操作A)时报告了一个内存。在分析器中，我会看到活字节的相当大的变化(通常表示泄漏)。如果我立即收集另一个快照，内存就会被回收(不管我等待了多长时间收集初始比较快照)。我认为终结器可能
浏览 2提问于2012-10-11得票数 1
如果我们可以在我们在类型记录中创建的类的每个对象中都有一个className成员变量，这将是一个巨大的帮助。这样就可以安全地识别对象的类了。
它必须是一个成员变量(而不是ES5 get/set)，因为我们将这些对象传递给/来自web工作者，因此只有数据才会被传递。
我们将将名称的字符串声明为每个类中的静态，并分配该静态。因此，每个实例化对象的内存命中应该仅仅是多一个指针。
除了内存之外，由于每个对象中都有额外的指针，这样做有什么坏处吗？
浏览 4提问于2014-06-16得票数 0
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我正在学习PyTorch的基本教程，并遇到了NumPy数组和火炬张量之间的转换。文件上说：
火炬张量和NumPy阵列将共享它们的底层内存位置，而更改其中一个将改变另一个。
但是，在下面的代码中似乎并非如此：
import numpy as np
a = np.ones((3,3))
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a,1,out=a)
print(a)
print(b)
在上述情况下，我看到这些更改自动反映在输出中：
[[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]
[2. 2. 2.]]
tensor([[2., 2., 2.],
[
浏览 0提问于2018-09-17得票数 6
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运行python文件后，如何使用该文件的top命令获取CPU和内存使用信息？当我试图找到它时，我在python文件上编写了代码基，以便通过使用os.getpid()方法知道PID是什么，但是当我得到这个PID时，我根据top命令的结果搜索它，我没有找到关于该文件的任何内容。
浏览 0提问于2022-09-02得票数 0
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FMOD Ex内存分配问题
、、、、
我在使用FmodEx时遇到了一些问题。我在网上彻底搜索，看看是否有人有同样的问题，但我没有找到任何相关的东西。我创建了一个类来加载和播放我的声音，在本例中是streams。下面是我的代码：
Audio::Audio()
{
//Create system object//
m_Result = FMOD::System_Create(&m_pSystem);
ErrorCheck(m_Result);
//Check FMOD version//
m_Result = m_pSystem->getVersion(&m_FmodVersion);
if(m_FmodVer
浏览 1提问于2012-10-23得票数 3
我正在向numpy数组的某些元素中添加1。在第10场比赛中，一切都很顺利。但是在作为客户操作系统运行在虚拟机上的Ubuntu中，该程序生成的大量数据不可能是我的代码的结果。例如，在Linux中，而不是"11“(这是一个正确的结果)，它会产生这样的结果:4846223038150164788！
有人能告诉我是怎么回事吗？
下面是代码的一部分：
Import numpy as np
A = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
B = [1, 3, 1, 7, 8, 5, 4, 3, 1, 5, 8, 9, 10, 5]
counter = np.ndarray(shape = (len(
浏览 1提问于2019-02-24得票数 0
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我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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我有一个使用Python2.7、PIL、OpenCV和numpy/scipy处理图像帧的python程序。据我所知，它不维护任何以前帧的列表。然而，随着程序处理越来越多的帧，内存消耗会稳步增加。
有 的内存分析解决方案，但他们似乎专注于32位或Linux解决方案。Windows上的64位Python 2.7应该使用什么？初步调查表明，该问题与C库有关。我特别感兴趣的是帮助检测C库漏洞的工具，或者在Python / OpenCV / PIL中查找漏洞的经验。
浏览 1提问于2011-04-23得票数 3
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numpy矩阵的最大元素/大小？
、、、、
numpy矩阵的最大元素/情况是什么，或者numpy矩阵的最大大小是多少？
上面的代码在变量矩阵size...so上返回内存错误，它依赖于什么环境(可用内存的顺序数量？)？
for ret in xrange(5000,7000,50):
res = []
for x in xrange(ret):
temp=[]
for y in xrange(ret):
temp.append(random.random())
res.append(temp)
print "r"
r = numpy.m
浏览 0提问于2011-07-20得票数 0
我在一个超级计算中心本地使用Gekko。我有一个脚本，可以解决MINLP，它可以很容易地扩展，以添加更多的混合整数变量。我想知道当我增加变量的数量以及我需要请求多少内存时，计算成本会有多高。
当我仅请求当前使用的大小的1个节点时，我收到以下错误：
Error: At line 461 of file custom.f90
Traceback: not available, compile with -ftrace=frame or -ftrace=full
Operating system error: Not enough memory resources are available to
浏览 0提问于2019-09-27得票数 3
4回答
可能重复：
在c++中，您可以重载新的/删除操作符，这样做有什么好处吗？因为在调用运算符new之后，它的结果值将被发送到构造函数，而在调用运算符delete之前，则调用析构函数。
浏览 3提问于2011-05-21得票数 1
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1回答
Java线程堆栈内存占用
、、、
当我研究线程及其占用的内存(线程堆栈)时，我决定做一个简单的负载测试，看看线程数如何影响我的计算机上的RAM。
因此，对于测试，我使用Tomcat，并在settings.xml中将最小和最大的web容器线程池设置为200。之后，我在将池设置为2000时也做了同样的事情。我很震惊，因为内存占用(通过Windows任务管理器(Windows Task Manger)检查)没有什么不同，而且几乎是一样的。所以我想，这些线程可能必须处于运行状态，使用负载测试工具“轰炸”服务器，并且我成功地完成了一些沉重的负载，大多数线程现在处于运行状态，但是内存消耗在200到2000线程之间没有变化。
所以我想知道线
浏览 5提问于2014-10-27得票数 2
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我正在编写一个python应用程序，它将进行大量的FFT转换(音频分析)，我的采样音频存储在float32 numpy数组中。一开始，我想找到一个开箱即用的FFT函数，就像这样：
但是，我没有发现任何函数需要预先分配数组来存储FFT结果(频域)。
假设它意味着每次我运行fft时，它会分配另一部分内存来存储频谱，我认为这是一个问题，考虑到它必须运行的次数。
我真正需要的是一个FFT实现，我将能够提供一个预先分配的数组来填充结果，以使内存消耗更易于管理。
你知道怎么做吗？
这些记忆问题真的很重要吗？(我想，如果是这样的话，标准的利伯斯就不得不以某种方式解决这个问题)。
有一些C库，我可以使用，但
浏览 8提问于2015-03-27得票数 2
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在迭代算法中，经常多次使用大的numpy数组。这些数组经常需要在每次迭代时手动“重置”。填充现有数组(使用nan或0)和创建新数组之间是否存在性能差异？如果有，原因何在？
浏览 0提问于2015-07-19得票数 5
1回答
在下面的示例中，我创建了一个带有零的大numpy对象，在对角线上放置一个随机数，然后转换为scipy稀疏矩阵。我对内存使用情况的报告来自任务管理器。
>>> import sys, random
>>> import numpy as np
>>> from scipy import sparse
## Memory in use at this point: 3.1 Gb
>>> m = np.zeros(shape = (40000, 40000), dtype = float)
>>> sys.ge
浏览 1提问于2017-05-15得票数 0
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1回答
我在我的一个项目中遇到了一些奇怪的行为。具体来说，当运行此代码时：
import numpy as np
coefficientMatrix = np.zeros([12500, 43750])
coefficientMatrix[229, 798] = 1.0942131827
我的Python进程崩溃了：
这里有什么问题吗？
系统规范(如果这是相关的话)：Windows 7 x64，8Gb内存，Python2.7 32位，numpy 1.9.2。
浏览 0提问于2015-09-04得票数 0
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在XCode调试面板中显示的内存使用量与仪器中显示的相同信息之间有很大的差异。当仪器只显示42 MB时，XCode显示分配的内存为400 MB。我肯定接近400，而不是42，因为我已经加载了32‘m的倍数.(这一次，42不是答案。)
XCode 6.0.1，iPad 3，iPhone 5S，iOS 7.1.2，在真实设备上进行分析，但是在模拟器上做同样的事情没有问题。
不是一个理想的情况来跟踪内存消耗。
出什么问题了？我错过了什么吗？我过滤“所有分配”和“所有堆和匿名”。知道吗？Thx
浏览 3提问于2014-09-23得票数 1
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3回答
我在亚马逊EC2的Ubuntu 14上运行了一个EC2应用程序。
我想发送一封电子邮件，以防内存使用量达到特定的大小。
我知道PM2公开了一个API，该API允许在达到一定内存使用量时重新启动应用程序。现在我不想重新启动这个应用程序，但是只是想得到一个通知，用它做我想做的事情(在我的例子中，发送一封电子邮件)。
我如何使用PM2或任何其他免费工具来实现它呢？
浏览 0提问于2016-11-24得票数 5
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我希望使用中间存储格式构建一个稀疏的实矩阵，然后将该矩阵转换为存储格式，并对结果矩阵进行计算。然而，中间矩阵的大小远远超过我的估计和可用内存。
我的环境
$ python3 -V
Python 3.4.2
$ pip freeze | grep -E 'scipy|numpy'
numpy==1.14.2
scipy==1.0.1
使用numpy
当我构建一个由16位整数组成的20,000×20,000 numpy数组时，我估计大小为20000 *2*16/8/2* 20≈763米。正如htop unix工具所报告的，该进程的驻留集大小(RSS)为8.15m，与我的估计相吻合。
浏览 0提问于2018-04-16得票数 0
1回答
为什么我的包裹占用了那么多的记忆
、、、、
我正在研究，一种开源的空气动力学解算器.这是我分发的第一个包，我有一些与内存管理相关的问题。
具体来说，进口我的包裹占用了相当大的内存。上一次我检查时，它花费了大约136 MB的内存。将包大小列为118 MB，这似乎也太高了。作为参考，NumPy仅为87 MB。
一开始，我想可能是我不小心在包里包含了一些大文件。因此，我从tar.gz下载了每个版本的PyPI文件，并提取了它们。没有超过1 MB解压缩。
这使我相信，我导入需求的方式有问题。我的REQUIREMENTS.txt文件如下所示：
matplotlib >= 3.2.2, < 4.0.0
numpy >= 1.18.5
浏览 19提问于2021-04-19得票数 3
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我是Python/Pytorch用户。首先，在numpy中，假设我有一个大小为LxL的数组M，我想要下面的数组: A=(M，...，M)大小，比方说NxLxL，有没有比这更优雅和内存效率更高的方法：
A=np.array([M]*N) ?
火炬张量也有同样的问题！现在，如果M是一个变量(torch.tensor)，我必须这样做：
A=torch.autograd.Variable(torch.tensor(np.array([M]*N)))
这是丑陋的！
浏览 0提问于2017-06-16得票数 4
1回答
我正在尝试使用AFNetworking 2.5下载大量图像并将它们流到磁盘。根据Xcode中的内存监视器，这导致内存无限增长(最终导致内存警告和强制退出)，但是使用分配工具分析内存使用情况显示内存使用是稳定的。
我想认为Xcode在这里是错的，但是为什么我的应用程序会被iOS杀死呢？
仪器显示，峰值为核心数据查询，其余为图像下载峰值，峰值约为9.5MB，其余峰值位于8.5MB左右。
我还尝试过-它显示出了一点点增长，但与Xcode报告的数量相差甚远。
Xcode的内存监视器显示了这一点--每次迭代增加多MB。
有没有办法让仪器向我展示Xcode所看到的东西？还是有
浏览 2提问于2015-02-04得票数 12
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3回答
我最近买了一个VPS，纸面上它应该给我1GB的专用内存和1GB的可存储内存.所以在任何时候，我可以使用的内存总量应该在1GB到2GB之间，对吗？如果我错了就纠正我..。
如何从我的Ubuntu中检查这个？这样我就知道我得到了我所付出的..。
我想检查这一点，因为我在VPS上安装了Java，而且由于内存不足，它没有运行。
顺便说一下，我知道“自由”的命令..。问题是，这能达到我的目的吗？
编辑：我认为内存不足的原因是，当我有一个VPN会话并在控制台中输入java时，我会得到以下错误：
Error occurred during initialization of VM
Could not res
浏览 9提问于2011-07-24得票数 1
5回答
以编程方式测量来自同一运行过程的堆内存消耗的最有效和最准确的方法/ API是什么？我想(尽可能准确地)估计自启动以来new或malloc的内存数量，减去free或delete的内存。
问题的范围是linux，可能还有其他linux环境。语言是C语言或C++语言
编辑我只需知道任何malloc实现所分配/持有的块的实际数量(和大小)，我就不需要实际malloc内存减去释放内存的详细信息
浏览 7提问于2011-07-10得票数 3
3回答
只是好奇，有没有可能弄清楚，当程序在堆栈和堆中运行时，生成了什么项？是否有工具或机制可以识别VS2010 C# (Silverlight)中的内存使用情况？谢谢,
浏览 3提问于2011-05-12得票数 4
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1回答
Python脚本静默停止
、、、、
我将Python脚本作为子进程运行，使用Nodejs生成。
当在本地运行或在本地使用Docker / Kubernetes安装时，它按预期工作，并完成脚本中的所有功能。在Kubernetes Azure中运行容器时，脚本会在不到1小时内静默停止/失败，没有任何异常或记录错误。
内存和CPU使用率保持在最大30%以下，容器作为一个整体不会失效。在运行ps -fA | grep python时，我可以看到脚本在生成之后运行。脚本在失败/停止后不再显示。生成的进程在Nodejs中的“退出”和“关闭”事件不会触发。
如有任何关于如何排除故障的建议，将不胜感激。
编辑: Nodejs产卵
import
浏览 5提问于2022-02-10得票数 1
在我的应用程序中，我加载了很多纹理，当我在模拟器上调试时，我会得到一个OutOfMemory异常，但是在设备上，它能工作！
这对我来说是个大问题，因为我和另一个开发人员共享一个设备，现在我们有了这个问题，当另一个开发人员使用这个设备时，我们不能同时用模拟器进行测试。
有人知道问题出在哪里吗？
(顺便说一句，这是我在XNA中做的一款游戏)
浏览 3提问于2011-07-04得票数 1
1回答
我正在使用的一些代码有一个奇怪的问题:据我所知，据我所知，代码中没有依赖于任何随机因素的组件，比如系统时间等。然而，只需在代码中添加断点，程序的行为就会发生变化。它没有做错任何事情，只是行为不同(在代码中有几个对象是通过某个值选择的，所有对象的值都是0-它只是在添加断点时选择了一个值为0的不同对象)。不幸的是，不可能发布任何代码，因为代码太多了。
是什么导致了这种行为？
编辑:我花了更多的时间在这个问题上:它似乎与断点本身无关-产生不同结果的“最简单”方法如下:当从项目的不同.cpp文件启动调试过程时，输出已经不同了。当禁用“自动构建”时，这种情况不会再发生。我由此得出结论，即使代码中没有任何
浏览 3提问于2013-03-20得票数 1
下面将一堆包含任意对象的shared_ptr放在QList中。使用大括号，我创建了一个堆栈，当指令指针离开它时，它会触发删除列表。不知何故，shared_ptrs没有被删除。为什么？我跟踪gnome系统监视器和htop中的内存消耗情况。
{
QList<std::shared_ptr<QChar>> l;
for (int i =0; i< 1024*1024*10; ++i)
l.append(std::make_shared<QChar>('h'));
}
qDebug() <<"
浏览 0提问于2015-04-29得票数 1
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我正在运行python脚本，它提供了内存不足的错误。我尝试用2.4.9和2.4.11执行这个脚本，并得到了错误。这两个版本的opencv有什么问题吗？
import numpy as np
import cv2
MIN_MATCH_COUNT = 10
img1 = cv2.imread('./DSC_0022.jpg',0) # queryImage
img2 = cv2.imread('./template.jpg',0) # trainImage
# Initiate SIFT detector
sift = cv2.SIFT()
浏览 9提问于2015-07-16得票数 1
似乎将一个字符串数组放入一个numpy数组需要比原始数组多20倍的内存。我可以理解，由于一些开销，它会多占用10%的内存，但我想知道为什么它会多占用2000%的内存。
import numpy as np
from sys import getsizeof
txt = ["adsfjwofj owejifowijefiwjfoi of wofjwoijfwoijfoiwej"]
print(getsizeof(txt))
txts = [txt for _ in range(10000)]
print(getsizeof(txts))
txts_np = np.array
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
我试图在Numba的jit优化代码中使用numpy，但是当我尝试像numpy.ones_like这样的标准numpy操作时，我得到了错误，尽管numba文档提到该操作是受支持的。
文档链接：。
编辑:如果我直接调用'calc_method‘方法，它会工作得很好，但在apply_chunks中使用时会失败。所以可能不是Numba本身的问题，而是cudf.apply_chunks是如何被使用的问题。
代码：
import numba
from numba import jit
import pandas as pd
import numpy as np
print(numba.__ver
浏览 50提问于2020-02-13得票数 0
首先是一些背景。我正在尝试编写一个自动化测试，通过定期检查RAM的使用情况来查找产品中的内存泄漏。为了找到解决这一问题的最佳方法，我决定使用PrivateMemorySize64和GC.GetTotalMemory，如下所示：
long memory;
long temp;
Process[] targetProcess = Process.GetProcessesByName(Path.GetFileNameWithoutExtension("(ProcessName).exe"));
memory = GC.GetTotalMemory(fa
浏览 0提问于2014-03-07得票数 1
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当我尝试在TensorFlow中分析模型训练的内存使用情况时，我发现TensorFlow时间线工具收集了两个相关信息，GPU__bfc和GPU_host_bfc (见下图)，我想知道哪一个可以最准确地反映内存使用情况？或者它们之间的区别是什么？谢谢。 Sample TensorFlow Timeline Profiling Result
浏览 20提问于2020-03-17得票数 3
当我编译并运行以下代码时：(在cygwin上使用gcc )
int *a = malloc(1024*1024*100*sizeof(int));
while(1)
;
Windows XP中的任务管理器显示此进程的内存使用量为2232K，根据我的说法，这个值应该在400000K左右。
当我编译并运行以下代码时：(在cygwin上使用gcc )
int *a = malloc(1024*1024*400*sizeof(int));
while(1)
;
内存使用量降至1388K；
所以，与其说是增长，不如说是下降。
有什么可以解释这一点？
浏览 0提问于2009-07-11得票数 2
我正在从事一个项目，其中我被要求与360个LED的WS2812B发光二极管条带的工作。我正在使用Adafruit_NeoPixel.h库来驱动LED条带。我有一个名为lights的类，负责驱动LED。
下面是我的代码片段：
//---- in Lights.h
private:
Adafruit_NeoPixel m_LedStrip;
//----------------------------------------
//--- in Lights.cpp
Lights::Lights()
{
m_LedStrip = Adafruit_NeoPixel(360, m_L
浏览 2提问于2017-06-03得票数 0
1回答
我有一个关于in的cocos2d-x内存泄漏的问题。我只是在谷歌上搜索了一下，但没有找到满意的答案，所以我希望我能从这里得到帮助。首先，我使用的是2.2.5版本，我知道当我们通过create()创建一个精灵时，它的retainCount将是1，如果我们将这个精灵添加到一个CCArray中，它的retainCount将是2。如果我们想删除它，只需要确保它的retainCount变成0，因此cocos2d-x引擎将帮助我们从memory.my中删除它，当游戏退出或终止时，我们需要手动回收内存吗？
1.我没有看到任何关于游戏结束的回调函数
3.如果我们不关心游戏结束时的内存泄漏，这是否意味着游戏结
浏览 0提问于2014-08-12得票数 0
在NumPy中玩NumPy时，我意识到您可以轻松地越过数组的边界：
>>> import numpy as np
>>> from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
>>> a = np.array([1], dtype=np.int8)
>>> as_strided(a, shape=(2,), strides=(1,))
array([ 1, -28], dtype=int8)
就像这样，我可以读取数组之外的字节，也可以写入它们。但我不明白这怎么可能。为什么操作系统不
浏览 2提问于2015-05-24得票数 3
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我正在阅读谷歌的TCMalloc源代码( Windows移植)。
int getpagesize()
{
static int pagesize = 0;
if (pagesize == 0)
{
SYSTEM_INFO system_info;
GetSystemInfo(&system_info);
pagesize = std::max(system_info.dwPageSize, system_info.dwAllocationGranularity);
}
return pagesize;
}
浏览 1提问于2016-09-12得票数 4
2回答
Linux有页面文件吗？
、、、、
我在几个地方发现Linux使用页面和分页机制，但我没有找到这个文件的位置或如何配置它。
我找到的所有信息都是关于Linux交换文件/分区的。分页和交换是有区别的：
分页将页面(包含一段数据的小框架，通常为4KB，但在不同的操作系统之间可能会有所不同)从主内存移动到后弯存储，这始终是操作系统的正常功能。交换将整个进程移动到存储中，当系统内存紧张时，或者在Windows8上，当新的应用程序处于休眠状态时，就会发生交换。
Linux是否在这两种情况下都使用它的交换文件/分区？如果是这样，我如何才能看到当前有多少页被调出？此信息在vmstat、free或swapon命令中不存在(或者我看不到它)。
或
浏览 5提问于2016-01-28得票数 0
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我有一个SQL查询，它创建了一个包含9个条目的数组，我希望创建一个带有Numpy的表，并将数据作为行追加。
下面的代码给出一个错误
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
如何正确初始化numpy数组，并将数组作为行附加到表中，
sql_query = "select top 100 Passed, f.ID, Y
浏览 12提问于2022-11-16得票数 0
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我正在用Java编写一个游戏，在通过对它进行了一段时间的监视之后，我注意到了一些内存泄漏，因为每次我重新加载一个级别时，占用的内存就会增加2MB。在我的游戏代码中搜索了一段时间之后，我得出了这样的结论:内存泄漏是由一些用于存储其他游戏对象(如敌人)的ArrayList对象创建的。
所以我创建了一个新的Java项目来运行一些测试。假设我有一个叫做测试的类
public class Test
{
private int i;
public Test()
{
i = 0;
}
}
这是一个非常简单的类，只包含一个整数。因此，我猜这样一个类的对象将消耗大约4字节的内存。
之后
浏览 5提问于2016-03-20得票数 0
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