问题背景我经常使用爬虫来做数据抓取，多线程爬虫方案是必不可少的，正如我在使用 Python 进行科学计算时，需要处理大量存储在 CSV 文件中的数据。...但是，当您尝试处理 500 个元素，每个元素大小为 400 x 400 时，在调用 get() 时会收到内存错误。...解决方案出现内存错误的原因是您的代码在内存中保留了多个列表，包括 vector_field_x、vector_field_y、vector_components，以及在 map() 调用期间创建的 vector_components...当您尝试处理较大的数据时，这些列表可能变得非常大，从而导致内存不足。为了解决此问题，您需要避免在内存中保存完整的列表。您可以使用多进程库中的 imap() 方法来实现这一点。.../RotationalFree/rotational_free_x_'+str(sample)+'.csv') pool.close() pool.join()通过使用这种方法，您可以避免出现内存错误
错误情况如题，出现这个错误的原因是这样的： 在数据库中，插入一个字符串数据的时候是需要用单引号引起来的。...money_record`) VALUE ("+id+","+date+","+record+","+money+")"); 这里的date变量其实我是用SimpleDate类设置的是一个字符串类型的数据了...，根据上面的叙述，得知这个“+date+”还是需要使用单引号引起来的，如下： VALUE ("+id+",'"+date+"',"+record+","+money+") 这样再进行数据插入的时候就不会出现错误了...使用java向数据库中插入数据的时候有一句口诀：单单双双加加 见名知意，最外层是单引号‘’，第二层是双引号“”，最里面是加号++。
在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集 # 2.root 存放下载的数据集的路径...# 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分 import torch import torchvision import
很多朋友在用Power Query合并（汇总）Excel数据时，碰到过“DataFormat.Error：外部表不是预期格式”或“DataFormat.Error：文件包含损坏的数据”的错误提示：...将数据从PQ加载到Excel时可能也会出现类似下面的提示： 针对这两种错误，主要是由以下两种情况导致的： 1、要合并汇总的数据是从某些专业平台或系统导出的xls（2003...当你用PQ接入某个xls文件出现错误时，基本都是这种原因。解决的办法也很简单，用Excel打开该文件，然后另存为xlsx格式即可。...End Sub - 情况2：临时缓存文件 - 这种情况处理比较简单，在从文件夹导入数据时，就能看到（文件名开头为“~$”），这种文件产生的原因有很多，比如文件正在打开的过程中，或者出现操作错误没有正常退出等等
正文部分 1.最可能的原因是，你折旧时可能选择几个固定资产来做折旧，会出现此提示 一般AFAB Planed deprication需对所有固定资产折旧才有数据 2.你选的固定资产，在运行期没有Planned...3.你选的固定资产已计提过折旧，且再做一次时和之前没有金额变化。 主要说Planned value这个怎么看 AW01N里查看 image.png
即永久代，在jdk1.8中不存在方法区了，被元数据区替代了，原方法区被分成两部分；1：加载的类信息，2：运行时常量池；加载的类信息被保存在元数据区中，运行时常量池保存在堆中； 程序计数器 (PC 寄存器...方法执行完毕后相应的栈帧也会出栈并释放内存空间，也会出现 StackOverFlowError 和 OutOfMemoryError 两种错误。...Eden 空间和另外两个 survivor 空间缺省所占的比例是 8 : 1 : 1 常见异常 堆这里最容易出现的就是 OutOfMemoryError 错误，并且出现这种错误之后的表现形式还会有几种...java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：假如在创建新的对象时, 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象, 就会引发此错误。...在 JDK8，合并 HotSpot 和 JRockit 的代码时, JRockit 从来没有一个叫永久代的东西, 合并之后就没有必要额外的设置这么一个永久代的地方了。
在预处理阶段，把一些材质相同的模型的顶点统一变换到世界空间坐标下，并且新构建一个大的VB把数据保存下来，在绘制时，就会把这个大的VB提交上去，只需要设置一次渲染状态，再进行多次drawcall绘画出每个子模型...缺点： 使用静态合批需要额外的内存开销来存储合并后的几何数据。...原理：Unity会检测哪些GameObject使用了同一个共享材质，然后去合并这些使用了同一个共享材质的网格顶点数据，形成一个新的大网格，然后传给显存，直接渲染这个大网格就相当于渲染了所有的被合并的小网格...献者，降低顶点数到8万以下，fps稳定到了30帧左右 只使⽤⼀盏动态光，不是⽤阴影，不使⽤光照探头 粒⼦系统是cpu上的⼤头 剪裁粒⼦系统 合并同时出现的粒⼦系统 ⾃⼰实现轻量级的粒⼦系统 animator...分辨率缩放,对于填充率出现瓶颈时，这个是最简单高效的. 避免使用GrabPass抓屏，不是所有硬件都支持，加之数据回拷和没法控制分辨率性能很差，可考虑使用CommandBuffer.blit去优化.
包含了以下信息： bytes: 发送或接收的数据的总字节数 packets: 接口发送或接收的数据包总数 errs: 由设备驱动程序检测到的发送或接收错误的总数 drop: 设备驱动程序丢弃的数据包总数...（分组帧错误的数量） colls: 接口上检测到的冲突数 所以，伪文件/proc/net/dev也可以作为我们查看网卡工作统计数据的工具之一。...二.RingBuffer监控与调优 前面我们看到，当网线中的数据帧到达网卡后，第一站就是RingBuffer（网卡通过DMA机制将数据帧送到RingBuffer中）。...对于接收过程来讲，网卡负责往RingBuffer中写入收到的数据帧，ksoftirqd内核线程负责从中取走处理。只要ksoftirqd线程工作的足够快，RingBuffer这个中转站就不会出现问题。...开启GRO的话，Linux就会智能进行包的合并，之后将一个大包传给协议处理函数。这样CPU的效率也是就提高了。
但是也是需要其它的运行时内存区域的配合比如程序计数器。 通过方法调用的数据都需要通过Java栈来进行传递，每一次方法调用都会有一个对应的栈帧压入栈中，每一个方法调用结束后都有一个栈帧弹出。...错误，这是因为栈的内存大小可以动态扩展，如果虚拟机在动态扩展时却无法申请到足够的内存空间，则会抛出OutOfMemoryError的异常 综上所述：栈可能会出现两种错误 StackOverflowError...方法执行完毕后相应的栈帧也会弹出并释放内存空间，同时也会出现StackOverflowError和OutOfMemoryError两种错误 堆 Java虚拟机所管理的内存中最大的一块，Java堆使所有线程共享的一块内存区域...heap space：假如在创建新对象时，堆的内存空间不足以存放该新对象时，就会发生次错误。...在JDK 8，合并Hotspot和JRockit的代码时，JRockit压根也没有一个永久代的概念，合并之后就没必要额外的设置一个永久代的地方了， 方法区常用的参数 JDK1.8 之前永久代还没有移除的时候通常通过以下参数来进行调解
包含了以下信息： bytes: 发送或接收的数据的总字节数 packets: 接口发送或接收的数据包总数 errs: 由设备驱动程序检测到的发送或接收错误的总数 drop: 设备驱动程序丢弃的数据包总数...（分组帧错误的数量） colls: 接口上检测到的冲突数 所以，伪文件/proc/net/dev也可以作为我们查看网卡工作统计数据的工具之一。...二 RingBuffer监控与调优 前面我们看到，当网线中的数据帧到达网卡后，第一站就是RingBuffer（网卡通过DMA机制将数据帧送到RingBuffer中）。...对于接收过程来讲，网卡负责往RingBuffer中写入收到的数据帧，ksoftirqd内核线程负责从中取走处理。只要ksoftirqd线程工作的足够快，RingBuffer这个中转站就不会出现问题。...开启GRO的话，Linux就会智能进行包的合并，之后将一个大包传给协议处理函数。这样CPU的效率也是就提高了。
数据结构 描述空闲分区和已分配分区的情况，常用空闲分区表和空闲分区链两种形式。 3....实现： 空闲分区列表按照大小排序，分配时，查找一个合适的分区，释放时，查找并且合并临近的空闲分区（如果找到）。...伙伴系统(Buddy System) 思路： 整个可分配的分区大小 2^U 需要的分区大小为 2^{U-1} < s ≤ 2^U 数据结构： 空闲块按大小和起始地址组织成二维数组 初始状态：只有一个大小为...页面和物理块 页面：把逻辑地址空间也划分为相同大小的基本分配单位，称为页，从0开始编号 页帧：把物理地址空间划分为和页面一样的基本分配单位，称为帧，也从0开始编号，分配内存时以块为单位，进程中的若干页可以离散地装入内存的块中...具有快表的地址变换机构 页表存放在内存中，使得CPU每次读取数据都要进行两次访问，为了提高速度，利用局部性原理，在寄存器中设置一张块表（TLB），先在快表中找，若未命中则去页表中查找，原理类似Cache
注：在处理MultiPolygon类型数据时有bug *注1：gadm与naturalearthdata两个国外的平台下载到的中国领土数据都是错误的，错误的数据节点可在geojson.io自行调整。...会出现选中中国，海南省不跟着亮的问题。 尽管你也可以在交互时根据数据获取相关的其他几何体。 在这里我使用Geometry.merge[9]。...将多个ExtrudeGeometry的顶点数据merge到同一个Geometry中。 将合并好的Geometry作为几何体加入到Mesh 以上两个步骤即可。...这是因为没有注意Geometry.merge，只销毁了要合并到的Geometry对象，被合并的Geometry对象没有被销毁，导致大量的顶点信息遗留在内存中无法被GC清理。...在分析了交互行为以后，我采用了以下方案规避这一问题： 将背景与场景内容分离成两个renderer 只在摄像机变化时渲染背景，摄像机静止时只绘制场景内容 渲染背景时进行节流，原本绘制2帧 或 绘制3帧的时间长度只绘制
= numFrames) { // 将 audioData 指针指向的内存中 除 numFrames 帧音频采样数据之外的 剩余其它数据设置成 0 , 即静音效果 ; memset(static_cast..., 该指针指向的内存地址中存储读取的音频数据 ; ④ int32_t numFrames 参数 : 读取的帧数 , 每帧的样本数就是通道数 ; ⑤ int64_t timeoutNanoseconds...: aaudio_result_t 类型 , 返回实际读取到的帧数 , 如果出现错误 , 会返回错误码 ; VI ...., 该指针指向的内存地址中存储读取的音频数据首地址 ; ④ int32_t numFrames 参数 : 要写出的帧数 , 每帧的样本数就是通道数 ; ⑤ int64_t timeoutNanoseconds...: aaudio_result_t 类型 , 返回实际写出到 AAudio 音频流的帧数 , 如果出现错误 , 会返回错误码 ;
请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...这是有问题的，因为在研究数据时要观察许多有用的可视化，需要数字类型变量才能发挥作用，比如热力图、箱形图和直方图。 同样的问题也出现在两个 ACT 数据集的 ‘Composite’ 列中。...当数据合并时，这个名称更具描述性。 另一个注意事项是下划线表示法，以消除访问值时繁琐的间距错误，以及用于加速键入的小写约定。数据的命名约定由开发人员决定，但是许多人认为这是一种很好的实践。...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?
并且同一段物理内存同一时刻只会映射到一个 device。...两种情况： a、当我们的堆的内存不足时，会自动调用 GC 来回收内存。 b、手动的调用 GC，用 System.GC.Collect(),一般情况下，不建议手动去手动进行内存回收，因为容易出现问题。...（项目中就遇到过，因为两边有两排英雄模型，所以场景中使用了两个不同平行光，场景中勾选的 static 物体并没有被合并 drawcall，经过一番折磨才找到原因）。...2、如果静态批处理前有一些物体共享了相同的网格，那么每一个物体都会有一个该网格的复制品（本来 unity 只会保留一份，但是静态批处理会生成新的一个大网格，所以会保留所有物体的网格，最后合并），即一个网格会变成多个网格被发送给...这种情况最有可能出现在为了减少 DrawCall，疯狂的合并纹理上。
客户端会把第一次请求以及响应的数据保存在本地磁盘上，其中将请求的 URL 作为 key，而响应作为 value，两者形成映射关系。...2.2 合并请求 如果把多个访问小文件的请求合并成一个大的请求，虽然传输的总资源还是一样，但是减少请求，也就意味着减少了重复发送的 HTTP 头部。...图来源于：陈健平的CSDN 可以看到，合并请求的方式就是合并资源，以一个大资源的请求替换多个小资源的请求。...接下来，就是无损压缩了，需要对原始资源建立统计模型，利用这个统计模型，将常出现的数据用较短的二进制比特序列表示，将不常出现的数据用较长的二进制比特序列表示，生成二进制比特序列一般是「霍夫曼编码」算法。...比如，一个在看书的视频，画面通常只有人物的手和书桌上的书是会有变化的，而其他地方通常都是静态的，于是只需要在一个静态的关键帧，使用增量数据来表达后续的帧，这样便减少了很多数据，提高了网络传输的性能。
通过 mergeProfiles 函数将多个 Profile 对象合并成一个。将合并后的 Profile 对象写入输出文件中。其中，mergeProfiles 函数实现了测试覆盖率数据的合并逻辑。...当一个函数被调用时，它的栈帧会被压入 Goroutine 的栈中。当函数返回时，栈帧会被弹出。...stkframe.pc() 函数：用于获取当前栈帧的程序计数器。 这些函数可以帮助开发人员获取和操作 Goroutine 中的栈帧信息，例如在调试工具中显示栈帧信息、分析崩溃时获取栈帧信息等。...当编译器在编译过程中遇到语法错误或其他问题时，需要将错误信息输出到终端或日志文件中，并显示错误发生的位置（通常是行号和列号）。为了计算行号，编译器需要确定错误发生在哪个语句的末尾。...，但是没有在行尾添加一个操作符，因此会出现语法错误。
一、什么是页面置换算法 进程运行时，若其访问的页面不在内存而需将其调入，但内存已无空闲空间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区，其中选择调出页面的算法就称为页面置换算法。...这种页面置换算法确保对于给定数量的帧会产生最低的可能的缺页错误率 FIFO 和 OPT 算法的区别在于：除了在时间上向后或向前看之外，FIFO 算法使用的是页面调入内存的时间，OPT 算法使用的是页面将来使用的时间...当某一页被替换时，该指针被设置成指向缓冲区中的下一帧。 当需要替换一页时，操作系统扫描缓冲区，以查找使用位被置为0的一帧。...每当遇到一个使用位为1的帧时，操作系统就将该位重新置为0； 如果在这个过程开始时，缓冲区中所有帧的使用位均为0，则选择遇到的第一个帧替换； 如果所有帧的使用位均为1,则指针在缓冲区中完整地循环一周，把所有使用位都置为...然而，当一个页面在进程的初始阶段大量使用但是随后不再使用时，会出现问题。由于被大量使用，它有一个大的计数，即使不再需要却仍保留在内存中。
1, 物理网卡不支持GRO时, 使用LRO在驱动处合并了多个skb一次性通过网络栈，对CPU负荷的减轻是显然的。...2, 物理网卡不支持LRO时，使用GRO在从驱动接收数据那一刻合并了多个skb一次性通过网络栈，对CPU负荷的减轻是显然的。...guest内核的rx0与tx0两个队列与host的rx与tx两个队列通过socket共享内存交换数据。...从host到guest的包流向 1, 如果host上的GRO打开的话，host上的物理网卡要先将分片重组合并成一个大的GRO包。...所以如果mtu设置不当，还不如将host上的TSO/GSO/GRO关闭(Redhat这是这样推荐的），这样也不会造成一个大帧反复重组和分片的问题了。
（ 在分配单元中的未使用内存 ） 分区的动态分配 **简单的内存管理方法： ** 当应用程序准许运行时， 分配一个连续的区间 分配一个连续的内存区间给运行的程序以访问数据 分配策略 首次适配（第一匹配分配...(在程序处于等待状态时才可以重置) 需要考虑内存拷贝的开销 交换式碎片整理 交换式碎片整理 运行程序需要更多的内存时，抢占等待的程序并且回收它们的内存 问题 : 哪些程序应该被回收 ?...随意** ** 非连续分配的优点 ： 一个程序的物理地址空间时非连续的 更好的内存利用和管理 允许共享代码与数据 支持动态加载和 动态链接 **非连续内存分配机制的缺点 ： ** 如果建立虚拟地址和物理地址之间的转换...软件方案 硬件方案 两种硬件方案： 分段机制 分页机制 分段机制 程序的分段地址空间 在程序中会有来自不同文件的函数 ; 在程序执行时, 不同的数据也有不同的字段, 比如 : 堆 / 栈 / .bss...成功 : 帧号被提取 失败 : 页错误异常 (page fault) 限制因素: 大量的关联内存非常昂贵(难以在单个时钟周期内完成 ; 耗电) 所以这种一般不实用 方案三： 基于哈希(hash
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
